【摘 要】
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基于可见-近红外光谱技术,并采用偏最小二乘算法对不同水稻稻叶瘟染病程度的叶片进行化学计量学分析,分别建立基于全波段、特征波段和特征波长的稻叶瘟染病程度定量检测模型.
【机 构】
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浙江大学生物系统工程与食品科学学院
【基金项目】
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浙江省重大科技专项重点农业资助项目（2009C12002）, 国家农业科技成果转化基金资助项目（2009GB236005）, 国家自然科学基金资助项目（60802038）
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基于可见-近红外光谱技术,并采用偏最小二乘算法对不同水稻稻叶瘟染病程度的叶片进行化学计量学分析,分别建立基于全波段、特征波段和特征波长的稻叶瘟染病程度定量检测模型.结果表明：全波段建模的叶瘟病染病程度检测正确率达到96.7%;通过偏最小二乘算法的回归系数选择5个特征波段,分别为552-558、672-682、719-726、756-768和990-998 nm,基于特征波段的模型正确率也达到了90%,说明该5个特征波段与叶瘟病染病程度有很好的相关性;基于特征波段结果,选择5个特征波长,对叶瘟病染病程度的检
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