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申请/专利权人：杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
摘要：本发明公开了一种基于高光谱的菜用大豆早期除草剂胁迫预测方法、系统、装置及存储介质，属于农业监测技术领域，包括获取不同浓度除草剂下菜用大豆叶片的高光谱图像，并进行光谱数据提取，构建训练集和测试集；基于一维卷积神经网络构建预测模型，并利用训练集和测试集对预测模型进行训练和测试；利用训练好的预测模型对菜用大豆早期除草剂胁迫进行预测，得到预测结果。本发明有效解决了农业领域菜用大豆早期除草剂胁迫人工感官测评成本大，且极大受到主观因素影响的问题，预测精度高，对菜用大豆的育种具有重要的指导意义。
主权项：1.基于高光谱的菜用大豆早期除草剂胁迫预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取不同浓度除草剂下菜用大豆叶片的高光谱图像，并进行光谱数据提取，利用所述光谱数据构建训练集和测试集；S2：基于一维卷积神经网络构建预测模型，并利用所述训练集和测试集对所述预测模型进行训练和测试；S3：利用训练好的预测模型对菜用大豆早期除草剂胁迫进行预测，得到预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院 基于高光谱的菜用大豆早期除草剂胁迫预测方法、系统、装置及存储介质
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