【摘 要】
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种子活力是决定水稻产量的最重要因素之一,但目前水稻种子活力的近红外和高光谱等无损检测方法易受种子表皮颜色影响,且所建模型难以适应新品种。该研究提出基于光声光谱技术
【机 构】
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南京农业大学人工智能学院江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(32071896,31960487),江苏省自然科学基金面上项目(BK20181315),江苏省农业科技自主创新项目(CX(20)3068),扬州市重点研发计划(现代农业)(YZ2018038)
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种子活力是决定水稻产量的最重要因素之一,但目前水稻种子活力的近红外和高光谱等无损检测方法易受种子表皮颜色影响,且所建模型难以适应新品种。该研究提出基于光声光谱技术的稻种活力无损检测方法并结合迁移学习进行新品种稻种活力检测。首先,对Y两优、龙粳、南粳、宁粳、武运粳、新两优等具有区域代表性的典型6种水稻品种,进行高温高湿人工老化处理,得到0~7 d老化时间的水稻种子;再通过调制频率获得8种不同深度的光声光谱信息,用主成分分析、竞争性自适应重加权算法对光谱降维得到特征光谱后,对Y两优、龙粳、南粳、宁粳、武运粳分
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