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摘要
为了解决常规的水稻种子发芽率测定方法存在的试验周期长且操作繁琐等问题,实现水稻种子发芽率的快速检测。本研究以黑龙江省五常市五优稻四号粳稻种子为研究对象,首先将7组种子样本(每组60个样本,共计420个样本)置于温度为45℃,湿度为90%的环境中分别进行为期0 d、1 d、2 d、3 d、4 d、5 d、6 d的不同时段的人工老化,然后采集每个水稻种子样本的光谱数据后进行发芽试验。对光谱数据使用蒙特卡洛交叉验证法进行异常样本剔除,并应用UVE法对全光谱数据进行特征波长选择,使光谱数据由全光谱的1 845个数据点缩减为524个数据点,最后建立PLSR预测模型。所建模型的预测集决定系数R2为0.817 0、RMSEP为2.183 0。试验结果表明,经UVE法降维后建立PLSR模型的各项参数均优于全光谱模型,因此,UVE特征波长选择算法为提高水稻种子发芽率测定模型的预测能力提供了一种新的途径。
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