【摘 要】
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利用高光谱成像技术通过光谱分析和图像处理进行小麦赤霉病的识别。采用标准正态变量变换（SNV）和多元散射校正（MSC）方法对光谱进行预处理,分别利用连续投影算法（SPA）和正自适应加权
【机 构】
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南京农业大学工学院,南京农业大学江苏省智能化农业装备重点实验室,江苏省农业科学院食品质量安全与检测研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(31401610);中央高校基本科研业务费专项资金项目(KJQN201557);江苏省自然科学基金青年基金项目(BK20130696);江苏省科技支撑计划项目(BE2014738);江苏省农业科技自主创新项目(CX(14)2126)
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利用高光谱成像技术通过光谱分析和图像处理进行小麦赤霉病的识别。采用标准正态变量变换（SNV）和多元散射校正（MSC）方法对光谱进行预处理,分别利用连续投影算法（SPA）和正自适应加权算法（CARS）进行变量筛选提取特征波段,结果表明采用MSC-SPA和SNV-SPA算法时决定系数分别为0.901 9和0.900 6,均方根误差分别为0.223 8和0.223 2,筛选波长个数分别为7个和5个。利用SVM和BP神经网络算法建立的交叉验证模型及验证模型的准确率均达到90%以上。其中,MSC-SPA-SVM和S
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