使用matlab代码基于无人机数据的稻曲病与叶绿素关系分析

在MATLAB中进行稻曲病与叶绿素含量的关系分析，通常涉及数据预处理、特征提取和统计建模等步骤。下面是一个简化的示例流程：

1. **导入数据**：

% 加载无人机采集的稻田数据
data = readtable('rice_data.csv'); % 假设数据存储在csv文件中

2. **数据清洗**：

% 检查并删除缺失值
data = rmmissing(data);

3. **提取叶绿素和稻曲病指标**：

% 提取叶绿素含量（例如从图像处理得到的数据）
chlorophyll = data.Chlorophyll;
% 稻曲病发生率或分数
rice_blight = data.Rice_Blight_Score;

4. **数据可视化**：

scatter(chlorophyll, rice_blight);
xlabel('叶绿素含量');
ylabel('稻曲病发生率');
title('叶绿素与稻曲病初步关系');

5. **建立回归模型**：

% 如果想做线性回归分析
model = fitlm(chlorophyll, rice_blight);
% 查看模型摘要
disp(model)

6. **评估关系**：

% 可能需要计算相关系数或拟合优度R^2
corrcoef(chlorophyll, rice_blight)

7. **模型验证**：

% 划分训练集和测试集，对模型进行交叉验证
cv = cvpartition(size(data,1), 'HoldOut', 0.2); % 随机拆分80%训练，20%测试
trainData = data(training(cv), :);
testData = data(test(cv), :);

% 在训练数据上训练模型，并在测试数据上进行预测
trainedModel = fitlm(trainData(:, {'Chlorophyll'}), trainData.Rice_Blight_Score);
predictions = predict(trainedModel, testData.Chlorophyll);