基于高光谱技术的番茄早疫病检测方法研究
本研究采用高光谱成像技术，结合图像处理和机器学习算法，研究了一种基于番茄叶片高光谱图像特征的早疫病无损检测方法。在实验中，我们收集了一批番茄叶片高光谱数据，利用特征选择和SVM分类器等算法构建了高效的检测模型。实验结果表明，该方法在无损检测番茄早疫病方面具有较高的准确率和可靠性。
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