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盘龙电工培训班,盘龙电工培训学校简介：众所周知，高光谱成像在数量和质量方面带来了更丰富的数据，但是这一特性也带来了巨大负担：高光谱采集所蕴含的大量数据。因此，高效而智能的数据分析必不可少。

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从光谱数据集(输入)，应用各种预处理技术的不同组合，使用两种机器学习算法建模，并通过几个5-fold重复进行验证。 后,评估了三种性能统计数据。

这些结果使得在田间部署一种能够成功分类不同葡萄品种叶片的动态高光谱成像系统成为可能。因此该技术可以被认为是在田间条件下进行植物表型鉴定的一种新的有用的非破坏性工具。

本研究基于高光谱成像在田间条件下，通过机器学习展示了对多个葡萄品种进行分类的真实表现(高光谱过去多在实验室环境和少样本条件下)。结果表明可以将高光谱成像搭载到农用车辆上对葡萄品种进行实时分类，为植物表型和葡萄高产栽培提供极有价值的信息。

责任编辑：xj

原文标题：基于田间条件下的动态高光谱成像和机器学习对于葡萄品种分类的研究

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