《表3 验证精度：基于SIF-PLS模型的冬小麦条锈病早期光谱探测》

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《基于SIF-PLS模型的冬小麦条锈病早期光谱探测》

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采用保留样本交叉检验方式，利用建模剩余的9个数据作为验证样本，分别对SIF-PLS和SI-PLS模型的预测精度进行检验，结果如表3所示。由表3可以看出，SIF-PLS验证集的平均R2为0.793，而SI-PLS验证集平均R2为0.576，SIF-PLS验证集的平均RMSE为3.2%，而SI-PLS验证集的平均RMSE为4.7%。因此，SIF-PLS模型精度较同组SI-PLS模型均有一定的提高，3组数据中SIF-PLS模型比SI-PLS模型的R2最少提高了27%，平均提高了38%；RMSE最少可减少24%，平均减少了32%。因此，SIF-PLS模型对小麦条锈病的早期探测能力优于SI-PLS模型。