Application of neural networks to discriminate fungal infection levels in rice panicles using hyperspectral reflectance and principal components analysis

Detecting plant health condition is an important step in controlling disease and insect stress in agricultural crops. In this study, we applied neural network and principal components analysis techniques for discriminating and classifying different fungal infection levels in rice (Oryza sativa L.) panicles. Four infection levels in rice panicles were used in the study: no infection condition, light and moderate infection caused by rice glume blight disease, and serious infection caused by rice false smut disease. Hyperspectral reflectance of rice panicles was measured through the wavelength range from 350 to 2500 nm with a portable spectroradiometer in the laboratory. The spectral response characteristics of rice panicles were analyzed, and principal component analysis (PCA) was performed to obtain the principal components (PCs) derived from different spectra processing methods, namely raw, inverse logarithmic, first, and second derivative reflectance. A learning vector quantization (LVQ) neural network classifier was employed to classify healthy, light, moderate, and serious infection levels. Classification accuracy was evaluated using overall accuracy and Kappa coefficient. The overall accuracies of LVQ with PCA derived from the raw, inverse logarithmic, first, and second derivative reflectance spectra for the validation dataset were 91.6%, 86.4%, 95.5%, and 100% respectively, and the corresponding Kappa coefficients were 0.887, 0.818, 0.939 and 1. Our results indicated that it is possible to discriminate different fungal infection levels of rice panicles under laboratory conditions using hyperspectral remote sensing data.     

利用主成分回归方法预估连云港地区水稻气象产量

根据连云港地区1974-2016年5个站点的气象资料和水稻产量资料,利用主成分回归方法研究该地区水稻不同生长期内,气象要素与水稻气象产量的关系,构建预估模型并对其进行检验.结果表明,抽穗开花期和灌浆成熟期的气温、积温等热力因子对连云港地区水稻气象产量影响最大;主成分分析的前3个分量为"抽穗开花期因子"、"灌浆成熟期因子...     

Vegetation detection and discrimination within vegetable plasticulture row-middles using a convolutional neural network

Precision Agriculture - Weed control between plastic covered, raised beds in Florida vegetable crops relies predominantly on herbicides. Broadcast applications of post-emergence herbicides are...     

主成分分析法和稳定度指数法评价森林群落稳定性比较

基于森林群落稳定性评价理论,以宝天曼国家级自然保护区内的栎类天然次生林群落为研究对象,选择反映森林群落抵抗力、恢复力、持久性的评价指标(共15个),构建主成分分析和稳定度指数评价模型,计算相应的综合评价值和稳定度指教,以此分别评价了群落稳定性,并对所得的结果进行了比较分析.结果表明,宝天曼地区栎类天然次生林群落总体处于...     

黑龙江省近期审定大豆品种的聚类分析和主成分分析

对70份黑龙江省近期审定的大豆品种的17个生物学性状进行聚类分析,根据遗传距离将大豆品种分为5个类群,有的类群品种性状遗传分歧与地理分布呈平行关系,有的品种所属类群与地理差异并不一致,说明黑龙江大豆品种的多样性和遗传分歧的多向性。主成分分析选出了产量、熟期、分枝、荚数、粒重等5个综合性状因子对品种进行评价。     

红麻产量与品质性状的相关及其主成分分析

选用74份不同来源的红麻种质资源,对10个产量与品质性状进行相关分析表明,株高、皮厚、单株生皮重3个性状对单株干皮重和纤维支数有重要影响;进行主成分分析表明,前4个主成分分别为韧皮纤维产量构成因子(52.68%)、茎秆皮骨构成因子(12.96%)、纤维品质构成因子(10.77%)及晒干率构成因子(9.18%),其累计贡献率达85.61%.因此,在品种选育时,应注意选择植株较高、中等茎粗、韧皮较厚、晒干率较高和品质优良的材料,以确保高产优质.     

主成分分析与聚类分析在土壤分类中的应用

为了更好地保护上海古树,对古树生长点的土壤进行调查与测试,并进行了指标间相关分析、主成分分析和聚类分析。结果表明:古银杏、古香樟的生长与土壤的容重、有效N、速效P和脲酶呈显著相关,由主成分分析划分的5个主成分可全面概括17项土壤肥力指标;采用聚类分析将古树生长样点划为4种肥力类型,并对各土壤类型提出了相应的改良措施。     

用主成分分析法决策湖北核桃优系核仁加工产品类型

应用主成分分析法 ,从样本相关矩阵出发 ,对 10个湖北核桃优系核仁的主要营养成分 (粗脂肪、粗蛋白、可溶性糖及矿质元素 )进行分析 ,依据各营养成分累计方差百分率达到 85 %以上 ,提出了 5个反映核仁营养的主成分及主成分函数式。经对因子荷载矩阵作方差最大正交旋转后 ,各主成分生物学内涵显示出核仁利用类型与当今国内外市场销售的核仁产品相类似。通过计算各优系的主成分得分值 ,进而选择加工产品类型的适宜优系 ,其结果与实际表型相近似。表明主成分分析法在核仁加工产品类型决策及相应优系选择中具有重要的理论意义和实践意义。     

用主成分分析法选择金柑果实品质的评价因素

用主成分分析法分析了28份金柑果实样品品质构成的10个指标因子.结果表明,前6个主成分反映了果实品质94.02%的信息,根据6个主成分对10个品质因子的特征向量进行系统聚类分析,得到6个指标类别,在此基础上依主成分特征向量(权重系数)大小选择可溶性固形物、单果重、种子数、着色度、维生素C、可滴定酸共6个指标为金柑果实品...     

初生仔马鹿体尺和体重的聚类与主成分分析

对55只初生仔马鹿的14个体尺性状指标进行聚类与主成分分析,结果表明,聚类与主成分分析的结果是一致的,都可以把14个性状指标根据相似性关系分为胸部因子、尻部因子、头部因子和尾部因子共4类,并根据累积贡献率和特征向量在信息含量表达式中的大小,选出体重、胸围、体斜长、体高、尻宽、头宽、尾长为代表性的性状指标.     

基于主成分分析及聚类分析法的岩溶区生态脆弱性评价——以毕节岩溶区为例

毕节岩溶区属于典型的生态环境脆弱区,地表崎岖破碎,石漠化、水土流失严重,土地退化速度快,环境承载能力差,使岩溶区的社会经济发展与生态环境不相适应,造成岩溶区的可持续发展能力弱.以毕节岩溶区为例,选择影响该地区生态环境脆弱的15项重要因子作为评价指标,构建岩溶区生态环境脆弱性评价指标体系,然后运用主成分分析和聚类分析法对毕节岩溶区的8个县市进行生态环境脆弱性评价研究.结果表明,毕节地区8个县市中黔西县和金沙县为轻度脆弱区,毕节市、大方县、织金县和威宁县为中度生态脆弱区,赫章县和纳雍县为重度生态脆弱区.该划分结果与自然环境和社会经济状况基本吻合,可为该地区生态环境治理和恢复提供参考依据.     

主成分分析在园艺植物研究中的应用

对辣椒大规模制种的影响因素进行综合分析,找到辣椒规模制种的最佳调控阶段,提出可利用多元统计中的主成分分析法对园艺植物研究进行新的评价。     

曲靖烟区烤烟气候适宜性综合评价和主成分聚类分析

以曲靖各县区1971-2007年累计37年的气象观测数据为基础资料,采用主成分聚类分析法对各县区烤烟气候进行了初步分类,并基于模糊数学原理,运用多元统计分析方法对曲靖烤烟气候适宜性进行了综合评价,结果表明:曲靖烟区烤烟气候适宜性指数(climate feasibility index,CFI)为0.839±0.040,...     

主成分分析法在耕地质量评价中的应用

本文根据土地资源的特点,对陕北干旱地区旱作耕地土壤的１０个样本７个指标,应用主成分分析法进行了耕地质量评价的探索性研究,分析结果表明,第Ⅰ￣Ｖ主成分综合携带了全部信息的９４．２６％,各点类聚性强。根据主成分的综合得分划分耕地地力等级,其结果与其它评价的方法实际情况是一致的。此法步骤规范,可以避免信息的交叉和重叠,使分析结果更加清晰和有说服力,且计算简便,又便于计算机处理。主成分分析法对于土地质量评     

基于主成分分析法的小米食用品质评价模型的建立

小米的品质评价体系尚不完善,研究以小米品质指标建立一种客观适用的评价体系.采用常规的方法测定小米的物理品质和营养品质等共24个指标,利用主成分分析法建立小米食用品质的评价模型,并用该模型对27种小米食用品质进行评价.通过感官评价法的食味值对建立的模型进行检验,两种方法具有很好的一致性.主成分分析法可作为评价小米食用品质...     

平凉市农村城镇化发展水平的多维主成分分析与评价

在建立平凉市农村城镇化评价指标体系的基础上,借助SPSS统计分析软件,运用多维主成分分析法,以平凉32个小城镇(包括6个县镇,26个建制镇)为评价单元,分别求出各小城镇的人口、经济、生活水平、空间城镇化的主成分综合得分值,进而求出32个小城镇城镇化水平综合实力排序。     

基于主成分分析法的鸡汤与不同鸡肉酶解液中游离氨基酸的对比分析

为获得与鸡汤中组成成分差异性最小、风味类似的鸡肉蛋白酶解液,并为鸡肉香精制作提供理论依据和参考,选用6种蛋白酶(动物蛋白酶、复合蛋白酶、木瓜蛋白酶、碱性蛋白酶、风味蛋白酶和中性蛋白酶)对鸡肉进行酶解,检测鸡汤与不同鸡肉酶解液的组成成分与相对含量,分析17种游离氨基酸的呈味特性,并通过主成分分析法(principal component analysis, PCA)对比分析鸡汤与鸡肉酶解液中游离氨基酸组成的相似性与差异性。结果表明,动物蛋白酶对鸡肉酶解效果最好,水解度为19.21%;复合蛋白酶其次,水解度为18.52%。对比鸡汤及鸡肉酶解液组成成分发现,鸡汤中检测到33种物质,鸡肉酶解液中检测到36种物质,同时相对含量有差异。对比鸡汤与鸡肉酶解液中呈味氨基酸发现,复合蛋白酶酶解液中鲜味氨基酸与鸡汤中相对含量相近,为10.95%,且谷氨酸与天冬氨酸相对含量与鸡汤相比差异不显著。通过PCA对比发现,复合蛋白酶酶解的鸡肉酶解液中游离氨基酸种类和相对含量与鸡汤差异最小,同时呈味特性类似,具有相似的滋味。     

甘蓝型油菜主要农艺性状的主成分和聚类分析

对不同来源的62份甘蓝型油菜的主要农艺性状进行考察,采用前9个指标（株高、一次有效分枝部位、主花序长、一次有效分枝数、主花序有效角果数、全株有效角果数、角果长、每果粒数、千粒重）进行主成分和聚类分析。结果表明,11个农艺性状变异系数为9．2％（株高）～36．2％（单株产量）,材料间差距较明显,类型较广泛;按累积贡献率≥85％的标准,筛选出角果数因子（λ1=2．737）、角果长因子（λ2=1．899）、一次分枝部位因子（λ3=1．461）、籽粒因子（λ4=0．950）和一次分枝数因子（λ5=0．922）共5个主成分,其对变异的累积贡献率达88．53％,可以概括农艺性状的绝大部分信息量;在遗传距离为1．02处,参试材料可划分为5大类,其遗传距离大小依次为：第2类（O．764）〉第3类（O．686）〉第1类（O．612）〉第4类（O．511）〉第5类（O．242）。     

基于主成分分析法的海南省县域农业发展环境评价

【目的】为优化海南省农业发展环境,明确地区性农业投资方向和重点,促进区域农业协调发展提供参考。【方法】根据海南省18个市（县）的农业资源条件和特征及2011年统计数据,基于主成分分析法并结合实际情况对海南省各市（县）域农业发展环境进行实证分析。【结果】海南省农业发展地域不均衡,18个市（县）中地处中部地区的市（县）农业发展环境评分较低,农业发展基础薄弱;而处于滨海平原地区的市（县）农业投资潜力较大,可以很好地支持农业发展。农业生产中的土地要素和资本要素对农业发展的作用较大,农业产业结构、技术等内生要素对农业发展贡献普遍不大。【建议】应采取加大农业投入、夯实农业发展基础,依靠农业科技、推动农业发展,因地制宜,优化调整农业结构等措施,以推进海南省农业现代化建设。     

基于主成分分析法的城市土地利用潜力评价

城市土地利用潜力水平与城市现实的集约水平密切相关,并且直接关系到城市未来的综合发展.分别从社会、经济、环境三个层面选取12个指标建立城市土地利用潜力评价体系,以中国20个城市为地域研究单元,对其进行全面测度和比较;运用主成分分析法,分析因子的贡献率和各因子载荷量,并进一步利用主成分分析的分类功能,根据所提取的主成分因子对评价单元进行潜力水平分类.结果表明,中国城市的土地利用潜力分为3个大类,6个细类,其中,北京、重庆归类为土地潜力利用水平较好;沈阳、武汉、太原、西安、昆明、天津、南京、哈尔滨、长春、大连、郑州、成都、济南、石家庄归类为土地利用潜力水平一般;青岛、杭州、广州、上海归类为土地利用潜力水平较差.