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使用FieldSpec HandHeldTM地物光谱仪采集不同发病程度的油茶冠层光谱数据,并实地调查油茶炭疽病病情指数,将光谱数据进行一阶微分与滑动平均滤波相结合的预处理,提取与病情指数相关性较高的敏感波段,并采用主成分分析法（principal component analysis,PCA）对敏感波段的光谱数据进行降维,分别以敏感波段和PCA降维处理后的敏感波段作为输入变量建立了病情指数的BP神经网络反演模型。两种建模方法建立的BP神经网络模型计算出的预测值与观测值之间的决定系数（R2）均达99%以上。