【摘 要】
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为了对植物病虫害进行早期预警,提出一种基于茎干含水率的植物病虫害等级早期诊断方法。以紫薇为研究对象,监测复苏萌芽期内不同健康等级紫薇的茎干含水率;然后,分别通过关键
【机 构】
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北京林业大学工学院,城乡生态环境北京实验室,林业装备与自动化国家林业局重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFD0600901)、北京市科技计划项目(Z161100000916012)和北京市共建项目
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为了对植物病虫害进行早期预警,提出一种基于茎干含水率的植物病虫害等级早期诊断方法。以紫薇为研究对象,监测复苏萌芽期内不同健康等级紫薇的茎干含水率;然后,分别通过关键参数和主成分分析对茎干含水率进行特征提取;最后,结合有监督和无监督学习模型实现对紫薇病虫害等级的早期诊断。基于方差分析,紫薇健康等级对日最小含水率、日最大含水率、日平均含水率、日极差含水率4个关键参数的影响均为极显著。基于主成分分析,茎干含水率时间序列前4个主成分的累计贡献率达到99.7%。在有监督模型中,以主成分特征为输入的BP模型的性能最优
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