【摘 要】
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为了区分玉米叶片重金属胁迫种类,提出一种基于高光谱的铜铅胁迫识别方法。分别以叶片0.1~2.0阶分数阶导数(FOD)光谱中红边位置与任意两波长处的光谱值构建玉米叶片的红边铜铅敏感指数(RECLSI)集群,计算各集群中指数与胁迫类型的相关系数,以相关系数最大值、最小值对应的RECLSI构建铜铅识别特征(CLIF),在CLIF的二维分布出现与胁迫类型相关的聚类时建立胁迫识别界限(SIB),从而实现铜铅胁迫识别。研究表明:各RECLSI集群中指数与胁迫类型相关系数的最大值、最小值随FOD光谱阶次的增加分别呈先升
【机 构】
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中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院,北京农学院园林学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41971401),中央高校基本科研业务费专项资金项目(2020YJSDC02)。
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为了区分玉米叶片重金属胁迫种类,提出一种基于高光谱的铜铅胁迫识别方法。分别以叶片0.1~2.0阶分数阶导数(FOD)光谱中红边位置与任意两波长处的光谱值构建玉米叶片的红边铜铅敏感指数(RECLSI)集群,计算各集群中指数与胁迫类型的相关系数,以相关系数最大值、最小值对应的RECLSI构建铜铅识别特征(CLIF),在CLIF的二维分布出现与胁迫类型相关的聚类时建立胁迫识别界限(SIB),从而实现铜铅胁迫识别。研究表明:各RECLSI集群中指数与胁迫类型相关系数的最大值、最小值随FOD光谱阶次的增加分别呈先升
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