【摘 要】
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柑橘黄龙病的传统诊断方法主要依赖于人眼经验及生化技术,前者凭经验,诊断快,但准确性低;后者准确性高,但效率低和成本高.本文采用高光谱成像技术,获取5种症状柑橘叶片的高光
【机 构】
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华南农业大学工程学院,华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室,国家柑橘产业技术体系机械研究室,华南农业大学资源环境学院柑橘黄龙病研究室
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柑橘黄龙病的传统诊断方法主要依赖于人眼经验及生化技术,前者凭经验,诊断快,但准确性低;后者准确性高,但效率低和成本高.本文采用高光谱成像技术,获取5种症状柑橘叶片的高光谱图像,采用基于主成分分析和BP神经网络相结合的方法,对370-988nm波段范围内的柑橘叶片高光谱图像进行了病状的无损检测.研究结果表明,柑橘叶片的高光谱图像存在很大冗余,前四个主成分累积方差贡献率达到97.42%.数据建模分类得表明：BP神经网络的分类准确率达85%以上,经主成分后再利用BP神经网络的分类准确率绝大部分达到90%以上.因
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