基于近紅外光譜快速鑒別煙葉黑暴病害及感染程度的方法,先收集不同黑暴病害感染程度的新鮮煙葉作為建模訓(xùn)練集,獲取訓(xùn)練集煙葉的總氮含量,將訓(xùn)練集煙葉分為正常生長(zhǎng)、輕度感染和嚴(yán)重感染三個(gè)類別;同時(shí)利用手持近紅外光譜儀采集以上煙葉的光譜信息,建立近紅外光譜數(shù)據(jù)訓(xùn)練集,然后對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,再采用極限學(xué)習(xí)機(jī)算法,結(jié)合訓(xùn)練集煙葉光譜信息和分類標(biāo)簽,建立近紅外光譜判別分析模型,并對(duì)判別分析模型進(jìn)行評(píng)價(jià);之后采集待測(cè)新鮮煙葉樣本的近紅外光譜信息,并輸入至建立的判別分析模型中進(jìn)行判別分析,快速鑒定待測(cè)煙葉樣本是否存在黑暴感染及其感染程度。本發(fā)明方法具有方便快捷、無(wú)損、高效、綠色環(huán)保等優(yōu)點(diǎn)。
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