研究目的
利用高光谱成像和波段选择技术检测蝴蝶兰茎基部枯萎病。
研究成果
该论文提出了一种利用高光谱成像和波段选择技术检测蝴蝶兰茎基部枯萎病的可行方法。支持向量机（SVM）显示出最佳准确率（高达0.89）。未来研究应聚焦于更早期检测、提升环境稳定性及扩展数据库。
研究不足
1. 检测时间需要提前进行以做好早期预防。 2. 实验环境的稳定性需要改进。 3. 数据量不足会影响优先级和检测算法的性能。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018年7月22日-27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于波段选择技术的蝴蝶兰茎基部镰刀菌枯萎病检测
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8517781
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
蝴蝶兰是台湾重要的高经济价值农产品。然而，镰刀菌枯萎病会导致蝴蝶兰叶片发黄、变薄、失水，最终死亡。本文提出一种检测蝴蝶兰茎基部镰刀菌枯萎病的新兴方法。为建立检测模型，我们采集了健康与染病两种状态的蝴蝶兰样本，构建高光谱数据库。通过基于波段优先级（BP）和波段去相关（BD）的波段选择（BS）处理，提取关键波段并消除冗余波段。随后采用正交子空间投影（OSP）、约束能量最小化（CEM）和支持向量机（SVM）三种算法进行镰刀菌枯萎病检测。
作者：
Meng-Chueh Lee，Kenneth-Yeonkong Ma，Yen-Chieh Ouyang，Mang Ou-Yang，Horng-Yuh Guo，Tsang-Sen Liu，Hsian-Min Chen，Chao-Cheng Wu，Chgein-I Chang
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