机器学习融合植物表型的生菜氮素亏缺诊断研究

摘要： 【目的】随着设施农业的发展，水培生菜产量虽高，但营养液自动化管理技术不完善，氮素丰缺影响生菜生长。为突破传统缺素诊断方法的局限，本研究采集生菜冠层表型特征，融合机器学习方法构建诊断模型。【方法】选用‘红皱’生菜品种，在水培条件下进行营养亏缺处理，采集形态、颜色、纹理等多维度特征指标，经数据标准化处理后，通过主成分定性分析和相关性分析数据筛选后结合多种机器学习方法构建模型。【结果... （共10页）