基于多源数据的油菜病害快速诊断方法与物联网监测系统

发布时间：2021-07-13 20:34

　　油菜是我国最主要的油料和经济作物之一,在国家粮油安全生产中占据重要地位。油菜生长过程中易受病害胁迫,严重影响其产量和品质。传统的病害监测方法以田间调查为主,主观性强、效率低下,造成诊断和防治不及时,无法满足作物病害综合高效防治和精准管理的需求。本研究以感染菌核病的油菜为研究对象,分别从地面和无人机低空遥感对油菜病害进行快速诊断,并构建基于多源数据的油菜病害物联网监测系统。主要研究内容如下:（1）建立了基于多源遥感数据的油菜病害程度判别模型,实现了油菜菌核病的早期快速诊断,为油菜病害物联网监测系统提供了低空遥感数据支撑。应用RGB辅助配准方法,从热红外图像提取了油菜叶片区域对应的温度值,基于最大温差（Maximum Temperature Difference,MTD）方法分析了核盘菌侵染对油菜叶片温度的影响规律,结果表明MTD值可实现对染病油菜叶片病斑的有效判别;同时研究了无人机遥感图像对油菜冠层病害进行检测,构建了油菜病害的可视化反演模型。针对油菜叶片在核盘菌侵染前后不同发病情况（健康、轻微病症和重度病症）,基于热红外遥感数据和多源遥感数据分别建立了支持向量机（Support Vec... 

【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

技术路线图

第二章 基于无，湿度大于 85%。接种 24 h 后，当侵染叶片组织，此时将菌丝块从叶相机的核心部件是 FLIR Tau2 长波-1 所示。该热像仪使用了非制冷型氧功耗低等优点[57]。机身内部搭载有）、动态对比增强技术（ACE）和智能（IBHEQ）技术，可突出轮廓和边

第二章 基于无人机低光谱相机是由德国 XIMEA 公司开发的 x 2-2 所示。该多光谱相机采用了快拍式成像，单元中不同像素点上镀有不同中心波长内 25 个波段的多光谱图像，其中每个波段输V 直流供电，支持 USB3.0 高速数据传输，保定焦镜头，视场角为 43.6°，可提供较广的拍

【参考文献】：
期刊论文
[1]无序高空间分辨率影像快速拼接方法[J]. 朱添翼,范强,方俊永,赵冬,王潇.  光学技术. 2019(01)
[2]基于可见/近红外透射光谱的番茄红素含量无损检测方法研究[J]. 王凡,李永玉,彭彦昆,孙宏伟,李龙.  分析化学. 2018(09)
[3]惯导约束下的高光谱图像行相关几何校正算法[J]. 胡海斌,张浩,李聪,魏志奇,阎跃观,郭新慧.  测绘科学. 2018(07)
[4]近10年油菜主要病虫害发生危害情况的统计和分析[J]. 杨清坡,刘万才,黄冲.  植物保护. 2018(03)
[5]基于正射纠正与ARCEngine的无人机影像快速拼接[J]. 黄登山,李俊,杨鹏.  信息系统工程. 2018(05)
[6]作物病虫害遥感监测与预测研究进展[J]. 黄文江,张竞成,师越,董莹莹,刘林毅.  南京信息工程大学学报(自然科学版). 2018(01)
[7]基于WMSNs的温室植物病害远程监测系统[J]. 郑继亭,李珺.  计算机技术与发展. 2018(01)
[8]循化县油菜菌核病的发生与防治[J]. 陈学军.  现代农业科技. 2017(17)
[9]基于智能手机方位传感器的叶面积测量校正[J]. 高大帅,林剑辉,余江斌,孙宇瑞,SCHULZE Lammers Peter.  中国农业大学学报. 2017(06)
[10]基于数字图像的马铃薯单株叶面积预测技术研究[J]. 马文婷,马达灵,王晓燕.  集宁师范学院学报. 2017(03)

博士论文
[1]基于光谱与光谱成像技术的油菜病害检测机理与方法研究[D]. 张初.浙江大学 2016

硕士论文
[1]车牌定位及畸变矫正技术的研究[D]. 童威.天津大学 2017
[2]红外热成像技术在作物病害早期检测方面的应用研究[D]. 李真.河北农业大学 2015
[3]小麦全蚀病无人机遥感监测研究[D]. 付巍.河南农业大学 2015
[4]基于卫星遥感的油菜菌核病监测研究[D]. 房林峰.石河子大学 2013



本文编号：3282756