基于主成分回归法的稻飞虱百穴虫量冠层光谱检测(英文)

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[目的]针对水稻虫害发生程度预警和田间稻飞虱虫害动态监测问题,采用光谱检测技术,运用主成分回归法建立稻飞虱百穴虫量检测模型。[方法]使用FieldSpec3光谱仪在稻田采集冠层光谱数据,同步检测地块稻飞虱百穴虫量,样本量为71个,其中51个样本为校正集,20个样本为预测集。建模波段选择350~1139nm,对原始光谱进行一阶微分处理。[结果]测量值与预测值的相关系数为0.78,预测标准偏差为161头。[结论]光谱检测可用于稻飞虱测报工作。 [Objective] The aim of the research was to forecast the occurrence of rice pests and the dynamic monitoring of rice planthoppers in the field. The detection methods of the rice planthoppers were established by using the spectral detection technique and the principal component regression method. [Method] The spectral data of canopy was collected in paddy field using FieldSpec3 spectrometer, and the number of pest insects in the plot was detected simultaneously. The sample size was 71, of which 51 samples were calibration sets and 20 samples were prediction sets. The modeling band is selected from 350 to 1139 nm, and the first-order differential processing is performed on the original spectrum. [Results] The correlation coefficient between the measured value and the predicted value was 0.78, and the prediction standard deviation was 161. [Conclusion] The spectral detection could be used for the planthopper detection.
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