基于可见/近红外光谱技术的番茄叶片灰霉病检测研究

摘要：

利用可见/近红外光谱技术对感染灰霉病的番茄叶片感染程度进行了检测.提出了主成分分析结合BP神经网络的数据处理方法.采用主成分分析进行数据的降维,减少了计算量,提高了建模精度.通过主成分分析中的载荷值,定性地分析了不同波段对病害程度检测的重要性.将得到的最主要的几个主成分输入BP神经网络进行建模,预测结果显示,当主成分数为8,隐含层结点数为11的时候,病害程度的检测模型对未知样本预测的相关系数达到0.930,SEP为0.068 7,模型具有良好的检测效果.说明基于光谱技术和化学计量学方法的灰霉病检测模型具有很好的检测能力,为光谱技术应用于病害检测提供了新的方法.

关键词：可见/近红外光谱、灰霉病、番茄、主成分分析、BP神经网络

所属期刊栏目：27

分类号：TP79;S436.4(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金60605011;浙江省科技攻关项目2005C12029;浙江省宁波市自然科学基金2007A10080

在线出版日期：2008-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2208-2211