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基于超微型地物光谱仪的稻田秧苗及稗草的早期识别

文献类型： 中文期刊

作者： 王晓玉 1 ; 李杰 1 ; 张智优 1 ; 李昱娇 1 ; 杨情 1 ; 杨玉 1 ; 李亮 1 ; 柏连阳 1 ;

作者机构： 1.湖南省农业科学院湖南省农业信息与工程研究所

关键词： 水稻;稗草;高光谱;判别模型;PLS-DA;早期识别

期刊名称： 中国农业大学学报

ISSN： 1007-4333

年卷期： 2024 年 29 卷 012 期

页码： 227-236

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为探究水稻秧苗与稗草的早期准确识别方法，利用超微型地物光谱仪采集二叶-四叶期水稻和同期生长的稗草植株冠层在400～920nm波段内的光谱信息，结合化学计量学的竞争性自适应重加权采样算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS）筛选出特征波长，利用MATLAB分类学习器工具箱进行种类识别，建立多种分类识别模型。结果表明：基于SG平滑-SG求导-CARS处理建立的偏最小二乘判别分析（Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA）模型表型最优，其在二叶期样本集的校正集、交叉验证集和外部验证集的正确识别率均为100%；在二叶-四叶期样本集的校正集、交叉验证集和外部验证集的正确识别率分别为100%、98%和99%。综上，高光谱技术结合化学计量学能够快速、无损和精准识别苗期水稻和稗草，可应用于早期稻田稗草的精准防除。

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