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基于光谱分析和机器学习的茶树耐氟性评估系统 

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摘要:本发明属于光谱分析技术领域,具体涉及基于光谱分析和机器学习的茶树耐氟性评估系统。所述系统包括:光谱数据采集及处理单元、光谱特征提取及分析单元和耐氟性评估单元;所述光谱数据采集及处理单元,用于通过高光谱成像仪器采集目标茶树区域的光谱信息;所述光谱特征提取及分析单元,用于对计算出的光谱反射率进行噪声抑制与信号增强,得到预处理结果;对小波分解结果与叶绿素荧光响应指数,使用基于机器学习的非线性特征融合,得到特征融合结果;所述耐氟性评估单元,用于根据特征融合结果,计算耐氟性指数。本发明有效解决了现有技术中存在的数据处理复杂性高、分析方法局限性大、动态监测不足等问题。

主权项:1.基于光谱分析和机器学习的茶树耐氟性评估系统,其特征在于,所述系统包括:光谱数据采集及处理单元、光谱特征提取及分析单元和耐氟性评估单元;所述光谱数据采集及处理单元,用于通过高光谱成像仪器采集目标茶树区域的光谱信息,计算目标茶树区域在不同波长下的光谱反射率;所述光谱特征提取及分析单元,用于对计算出的光谱反射率进行噪声抑制与信号增强,得到预处理结果,根据预处理结果,对目标茶树区域的氟敏感波段进行特征提取,得到氟敏感特征,根据叶绿素的波长,计算目标茶树区域的叶绿素荧光响应指数;对预处理结果进行光谱积分变换后,再进行多尺度小波分解,得到小波分解结果;对小波分解结果与叶绿素荧光响应指数,使用基于机器学习的非线性特征融合,得到特征融合结果;所述耐氟性评估单元,用于根据特征融合结果,计算耐氟性指数。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 潍坊科技学院 山东潍科软件科技有限公司 基于光谱分析和机器学习的茶树耐氟性评估系统

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