基于高光谱成像的小麦赤霉病害分级诊断研究
发布时间：2021-06-22 16:57
小麦是世界上播种面积最大、分布最广泛的粮食作物。小麦赤霉病是小麦生长过程中的重要病害,从幼苗到小麦抽穗都有可能受到赤霉病的侵害,而对小麦危害最严重的是穗腐。论文针对小麦赤霉病的发生难防难控问题,以受赤霉病菌侵染的小麦麦穗为研究对象,利用可见-近红外（4001000nm）波段的小麦赤霉病光谱数据,研究小麦赤霉病害的分级诊断模型,为赤霉病害的分级识别,特别是早期诊断和预测预警奠定基础。论文主要研究内容及结论如下:（1）研究了小麦赤霉病害光谱的特征波长提取方法。基于第一次主成分分析（PCA1）方法提取0420个主成分,利用权重系数法和差分法求二阶导数获得6个最优病害特征波长（548nm、645nm、683nm、739nm、812nm、871nm）,通过实验结果分析可知,选取的6个特征波长能够对小麦穗的赤霉病害进行识别。（2）提出了基于小麦赤霉病害光谱特征波长的第二次主成分分析（PCA2）方法。针对小麦穗样本的光谱图像,采用第二主成分分析方法提取感兴趣区域（ROI）即小麦穗的病害区域。首先,对小麦麦穗的高光谱图像进行第一次主成分分析,选取最能显示小麦...
【文章来源】：安徽农业大学安徽省
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
高光谱成像的数据立方体Figure1-1Hyperspectralimagingofdatacubes像素点（xi，yi）处光谱
赤境、完养菌以3]-2赤霉病菌的分境的操作台、取下染病完成后，在养基上，置菌丝纯化（以后，再转接（逆境生长2 所示。Figure分离与纯化台下，首先取病的麦粒，最PDA 培养于恒温人工（边缘的菌丝接到 PDA 试长），培养数图 2-1 PDA 培e 2-1 PDA cultu化取得小麦赤最后两次经基中加入 0工培养 中丝活性大），试管斜面上数天后待菌丝养基ure medium赤霉病病穗，经过“升汞-0.3%左右大设置 25℃光，待菌丝生上，并置于紫丝长满 PDA找到病穗-70%酒精-灭大庆霉素，再光照条件下生长良好发展外灯光照培A 后，转移的染病部菌水”再将处理下培养。48展成为菌培养箱中设至 4℃冰设
PDA培e2-1PDAcultu养基uremedium
【参考文献】：
期刊论文
[1]关中麦田产壳玉米秸秆密度与小麦赤霉病穗率的关系[J]. 张平平,宋金东,冯小军,商鸿生,杨家荣,宋梁栋,胡小平. 麦类作物学报. 2015(07)
[2]一种新的局部阈值分割算法[J]. 符翔,张剑,王维,黄莅辰. 计算机应用与软件. 2015(04)
[3]基于方向一致性特征的小麦条锈病与白粉病识别方法[J]. 郭青,王骊雯,董方敏,聂臣巍,孙水发,王纪华. 农业机械学报. 2015(01)
[4]小麦中镰刀菌毒素脱氧雪腐镰刀菌烯醇污染现状与防控研究进展[J]. 史建荣,刘馨,仇剑波,祭芳,徐剑宏,董飞,殷宪超,冉军舰. 中国农业科学. 2014(18)
[5]基于高光谱成像技术的菜青虫生命状态检测研究[J]. 宋革联,余俊霖,刘飞,何勇,陈丹,莫旺成. 光谱学与光谱分析. 2014(08)
[6]高光谱最优波长选择及Fisher判别分析法判别玉米颗粒表面黄曲霉毒素[J]. 褚璇,王伟,张录达,郭浪花,Peggy Feldner,Gerald Heitschmidt. 光谱学与光谱分析. 2014(07)
[7]基于高光谱图像光谱与纹理信息的生菜氮素含量检测[J]. 孙俊,金夏明,毛罕平,武小红,朱文静,张晓东,高洪燕. 农业工程学报. 2014(10)
[8]主成分分析和SIMCA的甘蓝与杂草光谱识别方法研究[J]. 祖琴,邓巍,王秀,赵春江. 光谱学与光谱分析. 2013(10)
[9]基于高光谱成像技术的柑橘缺陷无损检测[J]. 章海亮,高俊峰,何勇. 农业机械学报. 2013(09)
[10]基于叶片光谱分析的小麦白粉病与条锈病区分及病情反演研究[J]. 袁琳,张竞成,赵晋陵,黄文江,王纪华. 光谱学与光谱分析. 2013(06)
博士论文
[1]基于高光谱成像技术的皮棉中地膜识别方法研究[D]. 张航.中国农业大学 2016
[2]基于图像分析的小麦叶部病害识别方法研究[D]. 田杰.西北农林科技大学 2015
[3]基于高光谱成像技术的油菜养分及产量信息快速获取技术和方法研究[D]. 张筱蕾.浙江大学 2013
硕士论文
[1]关中地区小麦赤霉病预测系统[D]. 张平平.西北农林科技大学 2015
[2]基于高光谱成像技术油菜菌核病的快速诊断研究[D]. 陈纳.浙江大学 2015
[3]基于高光谱成像技术的鲜枣分级技术的研究[D]. 尹丽华.山西农业大学 2013
[4]影响玉米小斑病抗性鉴定的因子分析及病菌生物学特性研究[D]. 杨丽敏.安徽农业大学 2012
[5]高光谱图像技术诊断黄瓜病害方法的研究[D]. 张琳.沈阳农业大学 2011
[6]高光谱成像实验及其数据处理[D]. 曹鸿涛.西北工业大学 2005
[7]电子鼻技术在小麦陈化评定中的应用研究[D]. 庞林江.浙江大学 2005
本文编号：3243200
【文章来源】：安徽农业大学安徽省
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
高光谱成像的数据立方体Figure1-1Hyperspectralimagingofdatacubes像素点（xi，yi）处光谱
赤境、完养菌以3]-2赤霉病菌的分境的操作台、取下染病完成后，在养基上，置菌丝纯化（以后，再转接（逆境生长2 所示。Figure分离与纯化台下，首先取病的麦粒，最PDA 培养于恒温人工（边缘的菌丝接到 PDA 试长），培养数图 2-1 PDA 培e 2-1 PDA cultu化取得小麦赤最后两次经基中加入 0工培养 中丝活性大），试管斜面上数天后待菌丝养基ure medium赤霉病病穗，经过“升汞-0.3%左右大设置 25℃光，待菌丝生上，并置于紫丝长满 PDA找到病穗-70%酒精-灭大庆霉素，再光照条件下生长良好发展外灯光照培A 后，转移的染病部菌水”再将处理下培养。48展成为菌培养箱中设至 4℃冰设
PDA培e2-1PDAcultu养基uremedium
【参考文献】：
期刊论文
[1]关中麦田产壳玉米秸秆密度与小麦赤霉病穗率的关系[J]. 张平平,宋金东,冯小军,商鸿生,杨家荣,宋梁栋,胡小平. 麦类作物学报. 2015(07)
[2]一种新的局部阈值分割算法[J]. 符翔,张剑,王维,黄莅辰. 计算机应用与软件. 2015(04)
[3]基于方向一致性特征的小麦条锈病与白粉病识别方法[J]. 郭青,王骊雯,董方敏,聂臣巍,孙水发,王纪华. 农业机械学报. 2015(01)
[4]小麦中镰刀菌毒素脱氧雪腐镰刀菌烯醇污染现状与防控研究进展[J]. 史建荣,刘馨,仇剑波,祭芳,徐剑宏,董飞,殷宪超,冉军舰. 中国农业科学. 2014(18)
[5]基于高光谱成像技术的菜青虫生命状态检测研究[J]. 宋革联,余俊霖,刘飞,何勇,陈丹,莫旺成. 光谱学与光谱分析. 2014(08)
[6]高光谱最优波长选择及Fisher判别分析法判别玉米颗粒表面黄曲霉毒素[J]. 褚璇,王伟,张录达,郭浪花,Peggy Feldner,Gerald Heitschmidt. 光谱学与光谱分析. 2014(07)
[7]基于高光谱图像光谱与纹理信息的生菜氮素含量检测[J]. 孙俊,金夏明,毛罕平,武小红,朱文静,张晓东,高洪燕. 农业工程学报. 2014(10)
[8]主成分分析和SIMCA的甘蓝与杂草光谱识别方法研究[J]. 祖琴,邓巍,王秀,赵春江. 光谱学与光谱分析. 2013(10)
[9]基于高光谱成像技术的柑橘缺陷无损检测[J]. 章海亮,高俊峰,何勇. 农业机械学报. 2013(09)
[10]基于叶片光谱分析的小麦白粉病与条锈病区分及病情反演研究[J]. 袁琳,张竞成,赵晋陵,黄文江,王纪华. 光谱学与光谱分析. 2013(06)
博士论文
[1]基于高光谱成像技术的皮棉中地膜识别方法研究[D]. 张航.中国农业大学 2016
[2]基于图像分析的小麦叶部病害识别方法研究[D]. 田杰.西北农林科技大学 2015
[3]基于高光谱成像技术的油菜养分及产量信息快速获取技术和方法研究[D]. 张筱蕾.浙江大学 2013
硕士论文
[1]关中地区小麦赤霉病预测系统[D]. 张平平.西北农林科技大学 2015
[2]基于高光谱成像技术油菜菌核病的快速诊断研究[D]. 陈纳.浙江大学 2015
[3]基于高光谱成像技术的鲜枣分级技术的研究[D]. 尹丽华.山西农业大学 2013
[4]影响玉米小斑病抗性鉴定的因子分析及病菌生物学特性研究[D]. 杨丽敏.安徽农业大学 2012
[5]高光谱图像技术诊断黄瓜病害方法的研究[D]. 张琳.沈阳农业大学 2011
[6]高光谱成像实验及其数据处理[D]. 曹鸿涛.西北工业大学 2005
[7]电子鼻技术在小麦陈化评定中的应用研究[D]. 庞林江.浙江大学 2005
本文编号：3243200
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