【摘 要】
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玉米品种直接影响到玉米的产量和品质,事关农业收入和食品安全,因此,如何准确、高效、无损地鉴别玉米品种具有重要意义。该文基于高光谱成像系统采集3个品种共600粒玉米在533
【机 构】
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北京师范大学遥感科学国家重点实验室,北京师范大学地理科学学部,环境遥感与数字城市北京市重点实验室,地表过程与资源生态国家重点实验室,宁夏农林科学院农业经济与信息技术研究所
【基金项目】
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宁夏农林科学院科技创新引导项目(NKYG-18-01)
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玉米品种直接影响到玉米的产量和品质,事关农业收入和食品安全,因此,如何准确、高效、无损地鉴别玉米品种具有重要意义。该文基于高光谱成像系统采集3个品种共600粒玉米在533~893.4nm波段(共146个波段)范围的高光谱图像,对其进行校正和预处理,利用Boruta算法筛选有效波段。在全波段、全波段和纹理信息、有效波段以及有效波段和纹理信息4种特征组合下,利用随机森林算法进行玉米品种识别研究。结果表明:4种特征组合下,随机森林的平均分类准确率达76.25%,Kappa系数均在0.6以上,分类效果均优于传统的
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