【摘 要】
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针对马铃薯晚疫病难以实时无损检测的问题,提出了基于X-LW-PLS的模型,用以预测马铃薯晚疫病叶片高光谱信息与过氧化物酶（peroxidase,POD）活性之间的关联.为了降低光谱数据维度,
【机 构】
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西北农林科技大学机械与电子工程学院,西北农林科技大学农业部物联网重点综合实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(31671965);农业部物联网重点综合实验室开放课题项目(2017001)
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针对马铃薯晚疫病难以实时无损检测的问题,提出了基于X-LW-PLS的模型,用以预测马铃薯晚疫病叶片高光谱信息与过氧化物酶（peroxidase,POD）活性之间的关联.为了降低光谱数据维度,提高模型运算速率,结合了连续投影算法SPA和载荷系数法X-LW选取特征波长来建立预测模型.测定不同染病时段（0,24,48,72,96 h）马铃薯叶片的高光谱信息和相对应的过氧化物酶POD活性值,利用ENVI软件提取样本的光谱反射特性曲线并结合多种化学计量学方法,建立马铃薯晚疫病叶片高光谱信息与过氧化物酶POD活性之间的关联预测模型.结果表明:基于全光谱信息的LS-SVM预测模型具有较好的预测效果,其校正集相关系数RC为0. 916,均方根误差RMSEC为19. 539 U·（g·min）-1,预测集相关系数RP为0. 932,均方根误差RMSEP为14. 966 U·（g·min）-1;而X-LW-PLS模型的预测效果最优,其RC为0. 870,RMSEC为37. 969 U·（g·min）-1,RP为0. 892,RMSEP为28. 922 U·（g·min）-1.利用高光谱技术来实现马铃薯晚疫病的实时无损检测是可行的.
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