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—— 中國食品雜志社
本實驗針對馬鈴薯干腐病潛育期到發(fā)病期的診斷方法進行研究，利用時序高光譜對病害發(fā)生過程中的病癥特征進行分析和提取，并基于時序性特征采用動態(tài)時間彎曲（dynamic time warping，DTW）聚類算法對時序關(guān)鍵點進行分析，即對發(fā)病期初始點進行診斷。本研究在數(shù)據(jù)預處理中使用圖像閾值分割算法提取動態(tài)感興趣區(qū)域，利用概率密度比算法剔除病害光譜異常值，在對比病癥的光譜與外觀后，發(fā)現(xiàn)馬鈴薯干腐病的光譜具有非單調(diào)性特征，再基于該非單調(diào)性特征使用高斯核函數(shù)的主成分權(quán)重系數(shù)法進行光譜特征提取。最后基于病害特征，利用模糊聚類方法判定時序關(guān)鍵點，其結(jié)果正確率僅為66.7%；針對特征時序性再利用DTW聚類算法判定時序關(guān)鍵點，其結(jié)果正確率達94.4%。本實驗研究表明基于DTW的時序高光譜診斷方法能對馬鈴薯干腐病發(fā)病期進行有效診斷。
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