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基于支持向量机的玉米苗期田间杂草光谱识别被引量：11: 2009年; 田间全面积均匀喷施除草剂不经济，还污染环境，精准喷施除草剂意义重大，其关键是正确识别杂草。用便携式野外光谱仪，在田间测量了玉米、马唐和稗草植株冠层在350～2 500 nm波长范围内的光谱数据，经过数据预处理，数据分析波长选为350～1 300和1 400～1 800 nm。数据处理采用支持向量机（SVM）模式识别方法。SVM具有可实现对小样本建模结构风险最小化、结果最优化、泛化能力强的优点。用线性、多项式、径向基和多层感知核函数对玉米和杂草建立二分类模型，结果表明，三阶多项式核函数SVM分类模型的正确识别率最高，达到80%以上，且支持向量比例较小。以二分类模型为基础，利用投票机制，建立了玉米、马唐和稗草的一对一多分类SVM模型，正确识别率达80%。田间光谱测量受光照、背景和仪器测量精度等条件的影响较大，但结果仍表明SVM结合光谱技术在田间杂草识别中应用潜力很大，此研究为田间杂草识别及传感器的建立提供了一种研究思路和应用基础。; 邓巍张录达何雄奎Mueller J曾爱军宋坚利刘亚佳周继中陈吉王旭; 关键词：模式识别玉米杂草

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陈吉