【摘 要】
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为快速、准确地实现水稻氮素营养诊断,以中嘉早17水稻为试验对象,设置4种施氮水平的水稻栽培试验,利用便携式地物波谱仪获取240组水稻分蘖期顶三叶在350~2500nm的光谱数据。
【机 构】
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江西农业大学软件学院,江西省高等学校农业信息技术重点实验室,江西农业大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61562039);江西省教育厅科技项目(GJJ160374,GJJ170279,GJJ150425)
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为快速、准确地实现水稻氮素营养诊断,以中嘉早17水稻为试验对象,设置4种施氮水平的水稻栽培试验,利用便携式地物波谱仪获取240组水稻分蘖期顶三叶在350~2500nm的光谱数据。随机将样本划分为训练集(160个样本)和测试集(80个样本)。首先,通过多元散射校正(MSC)、变量标准化校正(SNV)、平滑算法(SG)3种方法分别对原始光谱进行预处理;然后,采用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)对预处理后的光谱进行特征降维,选取累积贡献率超过99.98%的前24个主成分作为模型的输入变量,对于经过M
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