【摘 要】
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为实现小麦赤霉病瘪粒快速识别,本研究使用主成分分析(Principal component analysis,PCA)结合最大类间方差法(Otsu)对小麦高光谱图像进行背景分割,以赤霉病瘪粒识别正确率为
【机 构】
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江苏省农业科学院农产品质量安全与营养研究所,江苏省食品质量安全重点实验室——省部共建国家重点实验室培育基地,农业农村部农产品质量安全控制技术与标准重点实验室,江苏省农业科学院农业资源与环境研究所,De
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFE026000),国家自然科学基金项目(31872914),江苏省农业科技自主创新基金项目[CX(19)3004]
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为实现小麦赤霉病瘪粒快速识别,本研究使用主成分分析(Principal component analysis,PCA)结合最大类间方差法(Otsu)对小麦高光谱图像进行背景分割,以赤霉病瘪粒识别正确率为评价指标,探究判别分析方法与竞争性自适应权重取样法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)的最佳组合方式。结果显示,基于全谱段构建的偏最小二乘判别分析(Partial least squares discrimination analysis,PLS-D
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