本发明公开了一种基于高光谱成像系统的茶树干旱诱导成分及干旱程度评估的预测方法和系统。所述预测方法包括：利用高光谱成像系统采集茶树叶片高光谱图像，对其进行校正处理获得标准高光谱数据；获取叶片的干旱诱导成分的值及干旱程度的等级；确定感兴区域，对平均高光谱数据与茶树叶片的干旱诱导成分及干旱程度进行相关性分析，确定特征波段；构建干旱诱导成分的回归模型并选择最佳模型；利用特征波段和最佳模型构建茶树叶片干旱诱导成分及干旱程度的估算遥感监测影像。本发明可以实现对茶树主要生理生化成分的无损且有效检测，检测效率高，检测成本低，从而为茶园管理提供重要依据，进而优化茶园管理的方法，来提高茶园管理效率。
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“基于高光谱成像系统的茶树干旱诱导成分及干旱程度评估的预测方法和系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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