【摘 要】
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为进行水稻叶瘟病与养分缺失的区分、实现叶瘟病及时、准确的诊断,以大田试验为基础,利用高光谱成像仪获取2个品种的健康、缺氮、轻度感病和重度感病共4类水稻叶片的反射率光
【机 构】
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东北农业大学电气与信息学院,黑龙江东方学院计算机科学与电气工程学部
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为进行水稻叶瘟病与养分缺失的区分、实现叶瘟病及时、准确的诊断,以大田试验为基础,利用高光谱成像仪获取2个品种的健康、缺氮、轻度感病和重度感病共4类水稻叶片的反射率光谱,对其光谱特性进行分析,并采用多种预处理方法、分别结合偏最小二乘判别分析（partial least squares-discriminate analysis,PLS-DA）和主成分加支持向量机（principle component analysis-support vector machine,PCA-SVM）方法构建水稻叶瘟病识别模型
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