基于多特征融合的植物叶片分类方法研究文献综述

植物叶片分类是植物分类学和生物多样性研究的基础，对于农业生产、生态环境监测等领域具有重要意义。

传统的植物叶片分类主要依靠人工识别，效率低、主观性强。

随着计算机视觉和机器学习技术的发展，基于图像的植物叶片自动分类方法得到了广泛关注。

其中，基于多特征融合的植物叶片分类方法由于能够综合利用叶片的颜色、纹理、形状等多种视觉特征信息，有效提高了分类精度，成为了近年来该领域的研究热点。

本文首先介绍了植物叶片分类的研究背景和意义，概述了传统的植物叶片分类方法和多特征融合技术的发展现状；然后，重点阐述了基于多特征融合的植物叶片分类方法的主要研究内容，包括叶片图像预处理、特征提取、特征融合和分类器设计等关键技术，并对不同方法的优缺点进行了比较分析；最后，总结了该领域存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势。

关键词：植物叶片分类；多特征融合；计算机视觉；机器学习；图像识别

植物是地球上生物多样性的重要组成部分，植物分类学是研究植物多样性、系统演化和地理分布规律的学科，是生物学的基础学科之一。

植物叶片作为植物进行光合作用的主要器官，其形态特征具有相对的稳定性和多样性，是植物分类的重要依据[1]。

传统的植物叶片分类主要依靠人工识别，需要具备丰富的植物学知识和经验，效率低、主观性强，难以满足大规模植物资源调查和监测的需求。

近年来，随着计算机视觉、机器学习等技术的快速发展，基于图像的植物叶片自动分类方法成为了植物分类学研究的热点方向[2]。