本文關(guān)鍵詞：利用光譜反射特性對(duì)番茄葉片早疫病害程度的識(shí)別　出處：《中國(guó)科技論文》2017年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：利用特征排序(feature ranking,FR)提取反射率特征波段識(shí)別輕度和嚴(yán)重染病的番茄早疫病樣本。依次采集樣本在345.75~1 042.25nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)的反射率信息,將光譜反射率作為x變量,健康、輕度和嚴(yán)重染病樣本的因變量設(shè)為0、1和2,建立樸素貝葉斯(Naive Bayes,NB)分類模型,識(shí)別不同病害程度的樣本。由于全波段首尾段含有噪聲,切除噪聲后進(jìn)一步研究479.69~920.38nm波段范圍內(nèi)的光譜反射率信息。在基于400.09~1 000.08nm波段范圍的分類模型(NB)中,驗(yàn)證集識(shí)別率分別為85.71%、90.91%和100%;在479.69~920.38nm得到的驗(yàn)證集識(shí)別率分別為78.57%、63.64%和81.82%;在基于特征波段(658.73、654.19、642.33、689.46nm)的分類模型(FR-NB)中,驗(yàn)證集識(shí)別率分別為92.86%、63.64%和63.64%。結(jié)果表明,基于光譜反射率特性可識(shí)別番茄葉片早疫病害,雖然FR-NB分類模型的識(shí)別效果有所降低,但較少的輸入變量簡(jiǎn)化了模型,提高了計(jì)算效率,為病害檢測(cè)多光譜傳感器的開(kāi)發(fā)提供了依據(jù)。
[Abstract]:......
【作者單位】： 浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院;
【基金】：高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20130101110104)
【分類號(hào)】：O433;S436.412.14
【正文快照】： 番茄是1種重要的果蔬類作物,富含維生素C、維生素E、番茄紅素和葉酸等多種營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)[1]。然而,番茄作物在生長(zhǎng)過(guò)程中很容易受到病害的影響,這不僅降低了產(chǎn)量,也對(duì)果實(shí)的品質(zhì)產(chǎn)生重大影響,直接導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)損失。番茄早疫病是1種常見(jiàn)的真菌病害,在高溫高濕的環(huán)境中極易感染此病。染

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1 程術(shù)希;謝傳奇;王巧男;何勇;邵詠妮;;不同波長(zhǎng)提取方法的高光譜成像技術(shù)檢測(cè)番茄葉片早疫病的研究[J];光譜學(xué)與光譜分析;2014年05期

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本文編號(hào)：1349005