基于深度学习的甘蓝叶片超氧化物歧化酶活性模型构建

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要 超氧化物歧化酶（SOD）是判断作物受胁迫程度的关键指标，可以用来衡量植物生长状况，同时也在植物逆境胁迫研究中具有重要意义。为了实现甘蓝叶片SOD活性的快速无损检测，提出了一种利用高光谱成像技术结合深度学习的方法来对甘蓝叶片进行检测。试验共采集了200片甘蓝叶片在不同生长发育时期的光谱信息，通过7种预处理方法对原始光谱进行优化，最后选用高斯滤波方法为SOD活性的预处理方法。（剩余12775字）

试读结束

目录
monitor