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基于支持向量机的水稻叶面积测定

文献类型： 中文期刊

作者： 孙玉婷;杨红云;王映龙;周琼;孙爱珍;杨文姬

作者机构：

关键词： 叶长;叶宽;叶面积;网格搜索算法;支持向量机

期刊名称：江苏农业学报

ISSN： 1000-4440

年卷期： 2018 年 5 期

页码： 1027-1035

摘要： 本研究探讨了水稻叶长、叶宽与叶面积之间的关系.应用改进网格搜索算法参数优化后的支持向量机对计算机图像处理技术测量所得到的样本数据进行训练,以水稻叶片长度(L),叶片最大宽度(W)、叶面积回归拟合值(S)作为输入变量对水稻叶面积进行预测.结果表明,在不同的水稻品种下,相比于其他模型本研究提出的支持向量机Ⅲ模型预测结果的均方根误差和平均相对误差最低,均方根误差分别为1.882 1(两优培9),1.387 3(金优458)和1.348 2(中早35),平均相对误差分别为2.901 4%(两优培9),5.273 5%(金优458)和4.929 3%(中早35).该模型能较真实地反映水稻叶面积的实际大小,满足农业科学研究的需求,为植物叶面积的预测提供了一种新的方法.

分类号： S511%TP18

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