基于可见-近红外光谱分析的植株叶片病害光谱识别研究

发布时间：2017-09-30 19:31

  本文关键词：基于可见-近红外光谱分析的植株叶片病害光谱识别研究

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【摘要】：利用光谱反射率差异区分健康植株与患病植株,通过基于光谱特性研究提前获知病情,在最关键的潜伏未表征早期进行防治。试验选用万寿菊幼苗作为研究对象,采用人工接种一定数量的黑斑病孢子在其叶片上,并对不同染病对照组开展黑斑病侵染的监测试验。首先利用SG卷积求导法与多元散射校正法的不同组合对原始光谱数据进行预处理,然后利用主成分分析法(PCA)对各对照组万寿菊进行聚类分析,并根据主成分分析结果中各个最佳主成分对应的载荷图,提取对各对照组万寿菊识别敏感的特征波长,最后以特征波长为输入变量,用簇类的独立软模式(SIMCA)分类法对各对照组万寿菊黑斑病害进行识别,精确度达到98%以上。
【作者单位】： 中国农业大学工学院;北京农业智能装备技术研究中心;农业部农业智能装备重点实验室;
【关键词】： 主成分分析法 万寿菊叶片病 SIMCA
【分类号】：S432;O657.33
【正文快照】： 本研究选取在北方需求量较大同时又是北京市花菊花作为研究对象。解决现有人工观测精度不足和图像识别万寿菊病菌滞后性[1]。本试验利用主成分分析法提取少量特征波长变量,结合簇类的独立软模式分类法,对以万寿菊非常具有代表性的万寿菊黑斑病顽固病害[2]进行识别,在保证虫害

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本文编号：950009