基于高光譜技術(shù)與主成分分析的稻種品種識(shí)別研究

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摘要：為快速精準(zhǔn)識(shí)別水稻種質(zhì)資源，開(kāi)發(fā)一種基于高光譜的高效識(shí)別方法。以9種稻種為試驗(yàn)樣品，利用光譜儀測(cè)定2 700顆種子的高光譜反射率，利用主成分分析法（principal component analysis，PCA）對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。為探討PCA最佳的主成分個(gè)數(shù)，比較了不同主成分個(gè)數(shù)與判別分析法（線性判別、二次判別和馬氏距離判別）組合在基于種子高光譜數(shù)據(jù)建立水稻品種識(shí)別模型中的效果。（剩余1795字）