作者：梅慧兰; 邓小玲; 洪添胜; 罗霞; 邓晓玲无损检测分级模型高光谱成像偏最小二乘判别黄龙病早期鉴别huanglongbing
摘要：为实现柑橘黄龙病的早期、快速确诊，有效阻止病害蔓延，达到早期防治、保障柑橘生产的目的，该文研究基于高光谱成像的柑橘黄龙病早期无损检测及病情分级，并对多种预处理方法的建模结果进行探讨。试验获取370～1000 nm健康、不同染病程度及缺锌共5类柑橘叶片的高光谱图像，用遥感图像处理平台（environment for visualizing images，ENVI）得到各类样本感兴趣区域的光谱反射率平均值。运用一阶微分、移动窗口拟和多项式平滑（savitzky-golay，SG）进行数据处理，结合偏最小二乘判别分析（partial least squares-discriminate analysis， PLS-DA）构建黄龙病的早期鉴别及病情分级模型。结果表明：建立的3个判别模型，验证集相关系数均不低于0.9548。其中，经SG平滑及一阶微分预处理所建立的模型分类效果最佳，总体预测准确率达96.4%，预测均方根误差0.1344。该研究为柑橘病害早期诊断和预警提供了新方法，也为黄龙病病害程度遥感监测提供了基础。
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