【摘 要】
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小麦条锈病是我国小麦生产上造成损失最大、危及范围最广的一种病害,对该病的监测预报是实施有效治理措施的重要基础和依据。文章以88个小麦叶片为试验材料,其中条锈病叶按严
【机 构】
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中国农业大学植物病理学系,中国农业大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(30370915,20575076);国家高技术研究发展计划(“863”计划)项目(2002AA248051,2002AA243011);“十五”国家科技攻关项目(2004BA210A03);国家重大基础研究前期研究专项(2002CCA00800)资助
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小麦条锈病是我国小麦生产上造成损失最大、危及范围最广的一种病害,对该病的监测预报是实施有效治理措施的重要基础和依据。文章以88个小麦叶片为试验材料,其中条锈病叶按严重度分为8级,健康小麦叶片为对照,由ASD Field-Spec Pro FR 2500型光谱仪和LI-Cor1800-12外置积分球获取高光谱数据,采用SVM算法对不同严重度的小麦条锈病病叶进行了判别分析。按1∶1比例随机划分样品集,校正集的44个样品建立模型,对预测集的44个样品的严重度进行预测识别,总体正确识别率达97%,表明SVM算法用于小麦条锈病严重度分级识别是可行的。
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