浙江农业学报
浙江農業學報
절강농업학보
ACTA AGRICULTURAE ZHEJIANGENSIS
2015年
1期
1-6
,共6页
李美凌%邓飞%刘颖%祁亨年%张晓
李美凌%鄧飛%劉穎%祁亨年%張曉
리미릉%산비%류영%기형년%장효
种子活力%高光谱%支持向量机%主成分分析
種子活力%高光譜%支持嚮量機%主成分分析
충자활력%고광보%지지향량궤%주성분분석
seed vigor%hyperspectral%support vector machine%principal component analysis
随着种子活力逐渐受到人们的重视,快速且不破坏种子的活力检测方法逐渐成为研究的热点.试验以不同老化程度的水稻种子为材料,采用高光谱成像技术结合PCA-SVM方法,研究比较了不同活力水平的水稻种子的活力差异.采集两个水稻品种在400 ～ 1000nm范围的高光谱图像数据,通过主成分分析法(PCA)获得主成分图像,确定特征波段;应用支持向量机(SVM)建立水稻种子活力鉴别模型.结果表明,预测的判别率可达100％,说明高光谱成像技术为快速准确无损测定种子活力提供了一条新的途径.
隨著種子活力逐漸受到人們的重視,快速且不破壞種子的活力檢測方法逐漸成為研究的熱點.試驗以不同老化程度的水稻種子為材料,採用高光譜成像技術結閤PCA-SVM方法,研究比較瞭不同活力水平的水稻種子的活力差異.採集兩箇水稻品種在400 ～ 1000nm範圍的高光譜圖像數據,通過主成分分析法(PCA)穫得主成分圖像,確定特徵波段;應用支持嚮量機(SVM)建立水稻種子活力鑒彆模型.結果錶明,預測的判彆率可達100％,說明高光譜成像技術為快速準確無損測定種子活力提供瞭一條新的途徑.
수착충자활력축점수도인문적중시,쾌속차불파배충자적활력검측방법축점성위연구적열점.시험이불동노화정도적수도충자위재료,채용고광보성상기술결합PCA-SVM방법,연구비교료불동활력수평적수도충자적활력차이.채집량개수도품충재400 ～ 1000nm범위적고광보도상수거,통과주성분분석법(PCA)획득주성분도상,학정특정파단;응용지지향량궤(SVM)건립수도충자활력감별모형.결과표명,예측적판별솔가체100％,설명고광보성상기술위쾌속준학무손측정충자활력제공료일조신적도경.
