KCI등재
SCOPUS
Detection of Powdery Mildew of Bitter Gourd Based on NIR/Fluorescence Spectra
저자
Gao Jia Yu (-) ; Wei Dong Zheng (Shenyang Agricultural University) ; Wang Xiang (Shenyang Agricultural University) ; Tang Jin Cheng (Shenyang Agricultural University) ; Xu Ji Tong (Shenyang Agricultural University) ; Zhao Ping (Shenyang Agricultural University) ; Ning Xiao Feng (Shenyang Agricultural University)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS
자료형태
학술저널
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수록면
319-328(10쪽)
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제공처
Purpose Powdery mildew as one of the common vegetable diseases has very rapid infection. Its outbreak will bring about disastrous consequences to vegetable output; thus, it is of key importance to do rapid identifi cation and prevention of powdery mildew.
Methods In this test, 100 bitter gourd leaves were collected as research samples, and the data of near-infrared spectra, fl uorescence spectra, and chromatic values L*a*b* , and the classic K-S algorithm was adopted to divide the sample sets; then, the quantitative forecasting and qualitative discrimination models were established. First, Pearson’s correlation analysis was carried out to fi nd the feasibility of taking a * as the modeling parameter, through cross-validation; the quantitative forecasting model was optimized by the PLSR (partial least squares regression) method. The model is also optimized by extracting the spectral feature bands using the continuous projection SPA method.
Results The optimization results showed that the MSC + SPA + PLSR quantitative forecasting model of near-infrared spectra could eff ectively improve model precision, which was signifi cantly higher than that of fl uorescence spectra. Classifi cation Leaner was used to establish the quantitative forecasting model. Compared with the model of near-infrared spectra, the SPA + SVM qualitative discrimination model of fl uorescence spectra could improve the identifi cation precision of powdery mildew of bitter gourd as high as 98% through training.
Conclusion This study proposed diff erent combination methods based on quantitative forecasting and qualitative discrimination and could provide a method and reference to the identifi cation of powdery mildew of bitter gourd.
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