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【目的】条锈病对小麦生长和产量造成严重威胁,为确保有效防控,精准监测尤为关键。利用遥感技术构建小麦条锈病估测模型,能快速、准确地估测病情指数(DI),为精准防控提供技术支持。【方法】利用ASD光谱仪获取小麦不同生育期(抽穗期、灌浆期和成熟期)高光谱数据,采用随机森林变量选择(VSURF)方法结合相关性分析(CA)对原始光谱(OR)和一阶微分光谱(FD)进行特征波段筛选。使用随机森林(RF)对比不同数据集的特征波段建模结果,确定模型效果最佳的特征集。随后借助偏最小二乘回归(PLSR)、极致梯度提升(XGBoost)以及反向传播神经网络(BPNN),对比特征集在不同算法中的建模效果。通过对比建模效果,确定针对全生育期小麦条锈病病情指数的最佳估测模型。为了验证特征集在不同生育期中的效果,利用特征集在3个生育期重新构建模型,并对比模型效果。【结果】对不同数据集进行特征筛选,并使用RF构建条锈病DI估测模型,通过比较模型效果,确定VSURF-CA-FD特征集(绿光范围的537 nm以及近红外范围的821和846nm)在RF模型中的估测效果最好。采用RF算法构建的模型表现出优异的精度,R 相似文献
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近年来,中国出口日本的蔬菜量持续下降,特别是2008年第1季度出现骤降.这与日本消费者对中国食品出现信任危机、日本对食品安全的要求、绿色壁垒的设置以及日本蔬菜市场的激烈竞争等因素密切相关.因此,中国政府及出口企业应积极采取措施恢复日本国民对中国食品的信心、提升产品质量、防范绿色壁垒及积极拓展其他国际市场等应对由此产生的负面影响. 相似文献
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