基于高光谱的猕猴桃叶片叶绿素含量智能检测研究

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摘要：为准确实时分析猕猴桃树的生长健康状况，以陕西关中平原猕猴桃树为研究对象，构建叶片高光谱数据集；基于随机法和Kennard-Stone方法划分数据集，采用竞争自适应重加权采样算法（CARS）、主成分分析法（PCA）和迭代保留信息变量算法（IRIV）提取样本的特征波段；进而采用多元线性回归（MLR）、岭回归（RR）、偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量回归（SVR）和随机森林回归（RFR）等方法建立叶片叶绿素含量智能检测模型。（剩余17396字）

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