【摘 要】
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水稻生长后期穗部遭受病虫危害会严重影响水稻产量,对不同健康状态的稻穗进行精准识别是采取病虫害防控措施和危害评估的依据。研究测定了健康稻穗、轻度、中度和重度危害稻
【机 构】
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杭州师范大学遥感与地球科学研究院,浙江大学昆虫科学研究所,浙江省桐庐县农业技术推广中心,浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所
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水稻生长后期穗部遭受病虫危害会严重影响水稻产量,对不同健康状态的稻穗进行精准识别是采取病虫害防控措施和危害评估的依据。研究测定了健康稻穗、轻度、中度和重度危害稻穗及白穗的室内高光谱反射率,并着重分析了不同健康状态稻穗的原始光谱、对数光谱、一阶和二阶微分光谱特征。利用主成分分析方法获取了前述多种变换光谱的主分量,并以其为输入向量,利用学习矢量量化神经网络对多种健康状态稻穗进行分类。结果显示：原始光谱、对数光谱、一阶和二阶微分光谱的总体分类精度分别为75.3%,74.7%,91.6%和100%,Kappa系数
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