王志玲，李绍稳，金 秀

(1.安徽农业大学 信息与计算机学院，安徽 合肥 230036；2.智慧农业技术与装备安徽省重点实验室，安徽 合肥 230036)

竹类植物是禾本科竹亚科植物，全球约有88属1400多种，主要分布在亚太、拉美和非洲地区[1]，我国竹林面积约占森林总面积的3%，达到了六百余万公顷[2].对竹种种类的识别，不仅是竹类学家研究竹类属性与应用的重要前提，也是人们认识竹类、了解自然的方式.因此如何高效快速对竹种进行分类具有十分重要的意义，对于推进现代信息技术与林业深度的跨界融合也具有实际理论意义.竹种分类的研究一直是植物系统分类研究中的重要部分之一，有许多植物学家为之探索.近代以来，主要以花和果实形态作为竹种分类的指标.1803年建立了第一个伞生竹属Arundinaria Michaux[3].1956年，Holttum[4]依据子房结构，提出了7族4亚族分类系统.我国竹类学家耿以礼[5]在1957年提出“耿式系统”，主要通过竹子开花的顺序划分竹子种类.后来耿伯介等[6]对“耿式系统”进行前后3次修正和补充，并将研究内容编入《中国植物志》第九卷第一册竹亚科，且目前一直在使用.李欣等[7]通过计算机技术以竹种形态学作为研究对象，使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)做为竹种分类的分类器.

传统的基于机器学习的图片分类，需要针对竹种图片对象设计最优特征选择，选择图片特征不明显，得出的结果会出现较大偏差.而由于竹种类型、生长时期、光照时间、地理环境复杂等因素的影响，导致竹种特征的提……