基于Stacking集成卷积神经网络的水稻氮素营养诊断

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摘要：【目的】为实现水稻氮素营养状况的快速、准确诊断，提出了基于集成卷积神经网络的水稻氮素营养诊断模型，为建立高性能的氮素营养诊断模型提供思路和方法。【方法】水稻田间试验以超级杂交水稻‘两优培九’为材料，设置4个施氮水平（0、210、300、390 kg/hm2）。扫描获取水稻幼穗分化期顶部3片完全展开叶的叶片图像，将图像裁剪至只包含叶尖片段的图像，进行水稻叶片图像数据采集。（剩余18862字）

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