【摘 要】
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磷的缺乏对水稻产量有很大影响,磷的无损快速营养诊断对缺磷水稻生产有十分重要的意义。该文以水稻不同磷营养水平的顶部三张完全展开叶图像为研究对象,综合提取图像光谱信息
【机 构】
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浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(30571112,30800703);浙江大学青年科研创新专项项目(2009QNA6016);国家(863计划)项目(2006AA10Z204)资助
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磷的缺乏对水稻产量有很大影响,磷的无损快速营养诊断对缺磷水稻生产有十分重要的意义。该文以水稻不同磷营养水平的顶部三张完全展开叶图像为研究对象,综合提取图像光谱信息表现出的颜色、纹理和形状三类共26个叶片特征指数并进行单因子特征分析,结合CfsSubset Eval＋Scattersearch方法对26个特征属性进行优化组合、评价和选择,根据不同叶位的特征指数选择结果,利用粗糙集理论将不同磷营养水平叶片图像样本分为三类：极缺、微缺、正常。由识别精度可知,严重缺磷样本识别率最高,第三叶为水稻磷营养诊断的最佳叶
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