【摘 要】
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以水稻叶片为研究对象,基于健康和稻瘟病叶片高光谱图像,运用高光谱特征参数、竞争性自适应重加权(CARS)和主成分分析(PCA)算法选取特征变量,采用偏最小二乘回归(PLSR)、支持
【机 构】
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东北农业大学电气与信息学院,大连工业大学信息科学与工程学院,国网哈尔滨供电公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFD0300610)
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以水稻叶片为研究对象,基于健康和稻瘟病叶片高光谱图像,运用高光谱特征参数、竞争性自适应重加权(CARS)和主成分分析(PCA)算法选取特征变量,采用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)算法,构建水稻叶片SPAD值高光谱估测模型,并对比分析。结果表明,所有模型均可预测SPAD值,最优模型为PCA-BPNN,其预测集决定系数、均方根误差、相对误差分别为0.8082、2.0783、4.18%。研究表明基于健康和稻瘟病叶片的高光谱图像估测叶绿素含量可行,为水稻健康状况监测
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