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冠层分析仪在果树中的应用

叶面积指数是果树冠层生物学特征的一个重要参数，它可以影响果园的产量、品质以及光能的截获，在一定程度上决定了果园的生产效率。

测量叶面积指数的方法有直接测量法和间接测量法，直接测量法具有破坏性，且费时费力、不能重复，操作困难难以测量叶面积的动态变化等。

间接测量法分为相对生长法和光学法，应用比较广泛。

冠层分析仪就是属于光学法的，特点是携带方便，不需要进行额外的资料处理，可以直接给出叶面积指数值，原理是在假定植物冠层内的各元素随机分布，依据冠层间隙度或光学特性反演叶面积指数。

缺点是测量所得叶面积指数有着较大的偏差。叶片的聚集效应越强，偏差越大。因此在测量时，一般需要用直接法校正。

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采用光谱成像技术对大米中蛋白质含量分布的可视化进行了可行性研究，通过MC光谱预处理方法和SPA特征波段的选取，得到了简化的PLSR 蛋白质含量预测模型，基于该定量模型的基础上对不同品种和不同产地大米中蛋白质含量的分布进行可视化研究。由于同一品种间大米形状相近，难以通过普通RGB图像区分，通过对蛋白质含量分布成像可以为大米产地的识别提供思路，而对比不同品种间大米的蛋白质含量分布图，可以为后期选育大米品种提供依据。

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（1）比较了不同光谱成像方式的图像信息识别模型的精度。采用半透射图像信息建立的等距映射结合深度信念网络模型识别率高仅达到78.67%；采用反射图像信息建立的大方差展开结合深度信念网络模型识别率高仅达到77. 33%。结果表明，采用单一图像信息对轻微绿皮马铃薯检测的精度不高。

（2）比较了不同光谱成像方式的光谱信息识别模型的精度。采用半透射光谱信息建立的局部切空间排列结合深度信念网络模型识别率高为93.33%；采用反射光谱信息建立的局部切空间排列结合深度信念网络模型识别率高为90. 67%。结果表明，采用单一光谱信息对轻微绿皮马铃薯检测是可行的，但识别率有待进一步提高。

（3）比较了3种多源信息融合方式对识别精度的影响。半透射图像和半透射光谱、反射图像和反射光谱、半透射光谱和反射光谱3种融合模型精度较单一图像或者光谱模型均有提高，且半透射光谱和反射光谱的深度信念网络融合模型优，对校正集和测试集识别率均达到100%。结果表明，半透射光谱和反射光谱的融合模型可实现轻微绿皮马铃薯的无损检测。

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