【摘 要】
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加工番茄早疫病的准确预测,有助于及时采取防治措施,降低产量损失。测定加工番茄早疫病冠层光谱,对380～760nm进行连续统去除变换,提取波段深度、波段位置、波段宽度、斜率、面
【机 构】
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南京大学地理与海洋学院,石河子大学信息科学与技术学院,石河子大学农学院
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加工番茄早疫病的准确预测,有助于及时采取防治措施,降低产量损失。测定加工番茄早疫病冠层光谱,对380～760nm进行连续统去除变换,提取波段深度、波段位置、波段宽度、斜率、面积等特征参数,并对原始光谱提取红谷、绿峰、红边及相应波段位置等特征参数。利用Gram-Schmidt算法对特征参数进行成分提取,作为广义回归神经网络（GRNN）的输入变量,对加工番茄早疫病病情严重度进行预测。研究结果表明,与多元线性回归和偏最小二乘法预测模型比较,Gram-Schmidt算法与GRNN融合模型的预测精度相对较高,R2为
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