10.3964/j.issn.1000-0593.2007.09.037
高光谱在小麦条锈病严重度分级识别中的应用
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.
高光谱、小麦条锈病、分级识别、支持向量机
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O657.3(分析化学)
国家自然科学基金30370915;20575076;国家高技术研究发展计划863计划2002AA248051;2002AA243011;国家科技攻关计划2004BA210A03;国家重点基础研究发展计划973计划2002CCA00800
2007-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
1811-1814
