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基于深度学习的小麦病害检测与分类研究

摘要

小麦是人类重要的事物来源。据统计，我国小麦产量占我国粮食一半以上，小麦的生产对我国粮食安全问题和

农民增收都具有重要的意义。因此对小麦的病害检测和分类对我国的粮食安全尤其重要。本文以小麦的SPAD值

（Soilandplantanalyzerdevelotrnent）和小麦的高光谱数据作为研究对象，搭建了基于人工提取特征的传统的机械学习对小麦病害进行识别，并通过深度学习算法提升识别率。论文的内容和结论如下：

选取多组小麦作为研究对象，在小麦特定的叶片接种线条花叶病毒，每个叶片选择三个位置，一处不进行接种病毒，作