基于支持向量机回归预测水稻叶片SPAD值

文献类型： 中文期刊

第一作者： 孙玉婷

作者： 孙玉婷;王映龙;杨红云;周琼;杨文姬

作者机构：

关键词： 水稻;SPAD值;RGB值;支持向量机

期刊名称： 科技通报

ISSN： 1001-7119

年卷期： 2018 年 09 期

页码： 55-59

收录情况： 北大核心

摘要： 提出了一种基于机器学习的水稻叶片SPAD值预测方法。通过水稻栽培实验获取样本叶片的SPAD值和叶片图像的RGB值,应用支持向量机原理,建立以叶色图像RGB值为输入参数,叶片SPAD值为输出参数的回归模型。通过样本训练测试和预测实验,对水稻叶片SPAD值预测结果的平方相关系数为91.70%,平均相对误差为3.423%。结果表明支持向量机回归模型对水稻叶片SPAD值的有很好的预测结果,能够满足农学研究的要求,研究方法具有良好的普适性和推广性。

分类号： S511

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