基于高光谱成像技术的玉米弯孢叶斑病的早期检测

发布时间：2021-04-10 17:33

　　为实现玉米叶片表面未见明显病症的病害早期检测,提出一种基于高光谱成像技术的玉米弯孢叶斑病早期检测方法。以玉米叶片为研究对象,采用人工接种病菌使玉米感染弯孢叶斑病,在接种后1,2,3,4,5d,每天采集接种病菌叶片30片,正常未接种叶片10片,利用高光谱成像系统获取接种病菌叶片和正常未接种叶片在400～1000nm高光谱图像数据,经过分析接种病菌叶片和正常未接种叶片的原始光谱、原始光谱的一阶导数光谱、平均光谱绝对差值,确定玉米弯孢叶斑病早期检测的特征波段选取区。然后通过显著性检验和相关性分析,将置信区间设为95%,在特征波段选取区确定458.9,481.1,500.8,515.7,525.7, 531.9,534.4,550.7,578.3,604.9,625.2,646.8,677.5,735.3,754.7nm,为玉米弯孢叶斑病早期检测的特征波段。最后,基于选定的特征波段构建玉米弯孢叶斑病支持向量机检测模型。结果表明:利用选取的特征波段作为支持向量机的输入矢量,建立的玉米弯孢叶斑病早期检测模型,通过支持向量机选择的线性核函数、多项式核函数、径向基核函数3种不同的核函数,在接种后的第1... 

【文章来源】：沈阳农业大学学报. 2020,51(02)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

高光谱成像系统

由图2原始平均光谱反射率的对比，将440～520,520～560,560～680,720～1000nm作为特征波段的选取区域。同时，为了提高光谱的分辨率，对原始光谱进行导数处理，本研究对原始光谱进行一阶导数处理，得到原始光谱的一阶导数光谱（图3）。由图3可知，在520～535nm和710～740nm波段区间的两个反射峰，接种病菌叶片与正常未接种叶片的一阶导数光谱的峰值存在差异。将接种病菌叶片与正常未接种叶片的平均光谱求取差值再给出其对应的绝对值，可以得到接种病菌叶片与正常未接种叶片平均光谱的绝对差值曲线（图4）。由图4可知，在440～840nm波段范围内，550nm附近有一峰值，755nm附近有一个最高点，480nm附近有一个最低点。

将接种病菌叶片与正常未接种叶片的平均光谱求取差值再给出其对应的绝对值，可以得到接种病菌叶片与正常未接种叶片平均光谱的绝对差值曲线（图4）。由图4可知，在440～840nm波段范围内，550nm附近有一峰值，755nm附近有一个最高点，480nm附近有一个最低点。图4 接种病菌叶片与正常未接种叶片平均光谱绝对差值曲线

【参考文献】：
期刊论文
[1]高光谱和图像特征相融合的生菜病害识别[J]. 芦兵,孙俊,毛罕平,杨宁,武小红.  江苏农业学报. 2018(06)
[2]基于高光谱成像的苹果果梗完整性识别方法研究[J]. 田有文,赖兴涛,张芳,石瑞瑶,古文君,王文森.  沈阳农业大学学报. 2018(02)
[3]基于高光谱成像技术的小麦条锈病病害程度分级方法[J]. 雷雨,韩德俊,曾庆东,何东健.  农业机械学报. 2018(05)
[4]基于高光谱成像的寒地水稻叶瘟病与缺氮识别[J]. 袁建清,苏中滨,贾银江,张雨,章宗鑫.  农业工程学报. 2016(13)
[5]双株定向栽培模式对玉米弯孢菌叶斑病发生流行及玉米产量的影响[J]. 李金堂,默书霞.  玉米科学. 2015(02)
[6]高光谱图像技术在掺假大米检测中的应用[J]. 孙俊,金夏明,毛罕平,武小红,杨宁.  农业工程学报. 2014(21)
[7]利用近红外高光谱图像技术快速鉴别西瓜种子品种[J]. 张初,刘飞,孔汶汶,章海亮,何勇.  农业工程学报. 2013(20)
[8]基于高光谱成像技术的水稻叶瘟病病害程度分级方法[J]. 郑志雄,齐龙,马旭,朱小源,汪文娟.  农业工程学报. 2013(19)
[9]白粉病胁迫下小麦冠层叶绿素密度的高光谱估测[J]. 冯伟,王晓宇,宋晓,贺利,王晨阳,郭天财.  农业工程学报. 2013(13)
[10]基于高光谱成像的苹果轻微损伤检测有效波长选取[J]. 黄文倩,陈立平,李江波,张驰.  农业工程学报. 2013(01)



本文编号：3130050