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摘要:
实时、便捷、可靠的作物病害诊断方法是进行科学的作物喷药管理的基础,也是精细农作的关键技术之一.根据感染灰霉病菌的茄子叶片的光谱反射特征和相应的特征波段的图像信息,利用基于地面的包含绿、红、近红外三波段灰度图的多光谱成像技术对染病茄子叶片进行病斑的无损检测.目的是建立能准确反映植物病害状况的检测模型,实时过滤掉土壤噪声、气候条件等环境干扰,实现对植物健康状况进行快速、准确、非破坏性检测.结果显示,利用绿、红和近红外三通道图像信息算法模型,能够在有干燥的土壤和枯叶等干扰下对灰霉病斑进行较好的识别,为植物生产中病害的在线无损检测提供了新的方法.
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综述
内容分析
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相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于地面多光谱成像技术的茄子灰霉病无损检测研究
来源期刊 光谱学与光谱分析 学科 农学
关键词 多光谱成像技术 茄子 图像处理 无损检测 灰霉病
年,卷(期) 2008,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1496-1500
页数 5页 分类号 TP79|S436.412
字数 3890字 语种 中文
DOI 10.3964/j.issn.1000-0593.2008.07.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱登胜 22 257 7.0 16.0
2 何勇 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 511 9054 45.0 65.0
3 冯雷 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 34 718 16.0 26.0
4 吴迪 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 58 895 19.0 28.0
5 张传清 浙江大学农业与生物技术学院 7 199 6.0 7.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
多光谱成像技术
茄子
图像处理
无损检测
灰霉病
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光谱学与光谱分析
月刊
1000-0593
11-2200/O4
大16开
北京市海淀区学院南路76号钢铁研究总院
82-68
1981
chi
出版文献量(篇)
13956
总下载数(次)
19
总被引数(次)
127726
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划
英文译名:the Teaching and Research Award Program for Outstanding Young Teachers in Higher Education Institutions of MOE
官方网址:http://www.moe.edu.cn/
项目类型:
学科类型:
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