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高光谱结合主成分分析的苎麻品种识别 <&wdkj&>Identifying Ramie Variety by Combining the Hyperspectral Technology with the Principal Component Analysis

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成果类型:
期刊论文
作者:
Cao Xiao-lan;Deng Meng-jie;Cui Guo-xian*
通讯作者:
Cui Guo-xian
作者机构:
[Cao Xiao-lan; Deng Meng-jie] Hunan Agr Univ, Coll Informat Sci & Technol, Changsha 410128, Hunan, Peoples R China.
[Cao Xiao-lan; Cui Guo-xian] Hunan Agr Univ, Ramie Res Inst, Changsha 410128, Hunan, Peoples R China.
通讯机构:
[Cui Guo-xian] H
Hunan Agr Univ, Ramie Res Inst, Changsha 410128, Hunan, Peoples R China.
语种:
中文
关键词:
苎麻;高光谱;主成分分析;判别分析
关键词(英文):
Discriminant analysis;Hyperspectrum;Principal components analysis;Ramie
期刊:
光谱学与光谱分析
ISSN:
1000-0593
年:
2019
卷:
39
期:
6
页码:
1905-1908
基金类别:
国家麻类产业技术体系(CARS-16-E11) 国家自然科学基金项目(31471543)资助.
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
农学院
信息科学技术学院
摘要:
苎麻(Boehmeiria nivea L)是我国的特产,作为一种传统的纤维作物,一直有着较高的经济地位。开发一种基于高光谱的、新型高效的苎麻品种识别方法,有利于苎麻栽种、种质资源开发利用,为实现苎麻高产优质及麻田精准管理提供关键技术支撑,对提高苎麻产量和品质有重要意义。为了将高光谱技术应用于苎麻品种识别,采集了9个不同基因型苎麻品种,利用地物光谱仪测定苎麻叶片高光谱反射率,共1 458个叶片高光谱数据,利用主成分分析(PCA)对高光谱数据进行降维,探讨PCA最佳主因子个数的确定方法,比较不同主因子个数与不同判别分析(DA)方法———即线性判别分析(LDA)、二次判别分析(QDA)和马氏距离判别分析(MD...
摘要(英文):
Ramie(Boehmeiria nivea L)is a special and traditional fiber crop in China, having higher economic status. Determining the hyperspectral reflectance of ramie leaves with the spectrometer and developing a hyperspectrum-based method of ramie variety identification of high efficiency will be beneficial for the cultivation of ramie, the development and utilization of germplasm resources as well as the provision of critical technological supports to realize the top quality and high production of ramie and the accurate management of ramie croplands, w...

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