《表1 不同窗口下降维光谱与水稻纹枯病的相关关系》

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《基于分窗Gram-Schmidt高光谱降维的水稻纹枯病检测》

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本研究采用分段方法进行光谱数据降维，通过控制分段窗口值的大小来筛选产生最优模型降维后的光谱维数，经过大量试验测试设定的阈值ε取0.01时效果最佳。将降维后的数据与是否感染纹枯病建立多元回归模型，由表1可知，盆栽纹枯病接种试验当窗口值为200nm时，高光谱维数降为4，此时R2达到最大，为0.8373，MSE达到最小，为0.0406；大田纹枯病调查试验当窗口值为200nm时，高光谱维数降为4，此时R2达到最大，为0.9701，MSE达到最小，为0.0065。当窗口为200时，试验所选出的4个主基底如图7和图8，水稻纹枯病特征波长为每一个主基底的极大值与极小值，盆栽纹枯病接种试验所得特征波长分别为407，539，550，672，750，800，998nm，大田纹枯病调查试验所得特征波长分别为440.6，550.7，632.8，648.1，675，703.2，735.4，906.9nm。