研究目的
利用高光谱成像技术检测并分类水稻叶片病害，重点针对稻瘟病和叶灼病，以辅助农业监测与病害管理。
研究成果
该项目成功展示了利用高光谱成像和巴氏算法检测与分类水稻叶片病害的方法，在小数据集下实现了70%的准确率。研究凸显了农业病害早期检测的潜力，有助于减少作物损失。未来改进方向可包括混合算法、神经网络及移动应用集成，以提升应用普及性。
研究不足
该研究仅基于一个小数据集（共30个样本），准确率为70%。它只能检测水稻叶片的两种病害（稻瘟病和叶烧病），且相机分辨率及环境因素可能影响图像质量。未来工作可考虑扩大数据集、增加病害类型，并与神经网络结合以提高准确率。
型号：ZEISS LSM 990 Spectral Multiplex
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