【摘 要】
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农作物病害无损检测是保证作物产量和质量的关键环节，起到及时发现病害、指导农药的使用、减少经济损失等作用。本文介绍了高光谱成像技术用于农作物病害检测的原理；从支持向量机、偏最小二乘回归、深度学习识别算法方面综述了2017—2021年高光谱成像技术在农作物病害检测中的国内外研究进展；分析了作物病害高光谱图像识别算法的原理和分类流程，对3种深度学习算法：[深度置信网络（DBN）、基于自编码网络（AE）的
【基金项目】
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贵州省科技学术新苗培养及创新探索专项[编号：GYU-KJT（2019）-18]； 贵州省教育厅青年科技人才成长项目[编号：黔教合KY字（2018）290]； 贵州省普通高等学校农产品无损检测工程研究中心项目[编号：黔教合KY字（2016）017]；
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农作物病害无损检测是保证作物产量和质量的关键环节，起到及时发现病害、指导农药的使用、减少经济损失等作用。本文介绍了高光谱成像技术用于农作物病害检测的原理；从支持向量机、偏最小二乘回归、深度学习识别算法方面综述了2017—2021年高光谱成像技术在农作物病害检测中的国内外研究进展；分析了作物病害高光谱图像识别算法的原理和分类流程，对3种深度学习算法：[深度置信网络（DBN）、基于自编码网络（AE）的栈式自编码网络（SAE）、卷积神经网络（CNN）]在农作物病虫害高光谱图像识别方面的应用进行优缺点对比；对常见深度学习分类指标计算过程和原理进行说明；指出高光谱检测识别农作物病害中面临的问题：异物同谱、数据预处理特征提取过程繁杂、数据量小且训练数据不平衡，并针对这些问题给出未来的研究方向。
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