【摘 要】
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针对马铃薯作物叶片进行了叶绿素含量无损检测技术及分布图绘制方法研究,用以指示作物长势并指导精细化管理。首先利用高光谱成像技术采集了65个马铃薯叶片的400个样本点高光
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31501219);国家重点研发计划项目(2016YFD0300606、2016YFD0300610);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2017TC029)
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针对马铃薯作物叶片进行了叶绿素含量无损检测技术及分布图绘制方法研究,用以指示作物长势并指导精细化管理。首先利用高光谱成像技术采集了65个马铃薯叶片的400个样本点高光谱图像和相应的SPAD值,提取并计算叶绿素测量区域的叶片平均光谱后,分别采用蒙特卡罗无信息变量消除算法(MC-UVE)和自适应重加权算法(CARS)筛选出了12个和23个叶绿素含量敏感波长,建立了马铃薯叶片叶绿素含量偏最小二乘(PLS)回归模型。建模结果如下:基于MC-UVE算法筛选的12个敏感波长的PLSR诊断模型,建模精度R2C为0.79
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