基于高光谱成像的棉蚜危害监测方法研究与应用

发布时间：2022-12-10 12:23

　　新疆是我国棉花的主要产区。在棉花生长过程中常受到棉蚜危害,影响植株的生长发育,造成减产。传统棉蚜信息监测需要人工观察棉蚜危害棉花叶片变化,统计棉蚜数量,费时费力,并且由于统计的延时性造成虫情信息滞后,不利于棉蚜危害的精准防控。农田传感器的普及使棉蚜信息快速获取成为可能,因此,探究一种棉蚜危害快速识别方法,以提高虫情获取效率。本研究针对目前棉蚜危害监测依靠田间人工调查、布置装置采集等方法而导致虫情信息获取时效性差、覆盖面小等一系列问题,以高光谱成像仪获取健康、受蚜虫危害的棉花叶片样本高光谱数据与图像数据,提取光谱特征、图像特征,以特征数据作为输入构建机器学习模型,完成基于高光谱成像的棉花蚜虫危害判别模型与棉花蚜虫危害程度识别模型的建立,并依据棉花蚜虫危害程度识别模型,基于安卓系统自主研发了棉花蚜虫危害程度诊断系统,实现棉蚜危害的诊断,为农业生产提供棉蚜防控提供技术支持。主要研究结果如下:1.基于高光谱成像的棉蚜危害识别模型建立研究本研究基于新陆早45棉花叶片受棉蚜危害后光谱反射率、图像纹理特征变化,通过不同降维方法提取光谱特征值与纹理特征,以此为判别依据输入机器学习模型,建立棉蚜危害判别... 

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究目的及意义
    1.2 国内外研究进展
        1.2.1 农作物虫情监测方法研究进展
        1.2.2 棉蚜危害判别模型研究进展
        1.2.3 虫害监测系统研究进展
        1.2.4 目前存在问题
    1.3 研究目标与内容
    1.4 技术路线
第二章 材料与方法
    2.1 试验设计
        2.1.1 基于高光谱成像的棉蚜危害识别模型建立研究
        2.1.2 基于高光谱成像的棉蚜危害程度诊断模型建立研究
    2.2 高光谱成像系统搭建
    2.3 高光谱成像信息采集
    2.4 高光谱成像数据定标
        2.4.1 光谱定标
        2.4.2 空间辐射定标
        2.4.3 辐射亮度转化光谱反射率
        2.4.4 高光谱成像反射率数据平滑处理
    2.5 特征提取
        2.5.1 光谱特征提取
        2.5.2 图像特征提取
    2.6 建模分析方法
第三章 基于高光谱成像的棉蚜危害识别模型建立研究
    3.1 结果分析
        3.1.1 棉花叶片原始光谱曲线特征
        3.1.2 主成分分析
        3.1.3 光谱特征提取
        3.1.4 纹理特征提取
        3.1.5 判别模型构建与结果
    3.2 本章小结
第四章 基于高光谱成像的棉蚜危害程度诊断模型建立研究
    4.1 结果与分析
        4.1.1 原始光谱
        4.1.2 主成分聚类与危害程度分类
        4.1.3 相关性分析与数据降维
        4.1.4 模型构建与结果分析
    4.2 本章小结
第五章 基于高光谱成像的棉蚜危害监测系统建立与应用
    5.1 系统运行效果
        5.1.1 系统图标与登录界面
        5.1.2 输入界面
        5.1.3 棉蚜危害程度识别模块
        5.1.4 预报预警模块
        5.1.5 系统准确性检测
    5.2 生产实践应用
    5.3 应用结果分析
    5.4 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 创新点
    6.3 展望
参考文献
致谢
作者简介
附件
石河子大学硕士研究生学位论文导师评阅表


【参考文献】：
期刊论文
[1]应用昆虫远程智能监测系统监测苹果园害虫的技术[J]. 徐清芳,门兴元,王圣楠,曲诚怀,曲在亮,李强,张晴晴,李丽莉.  应用昆虫学报. 2019(06)
[2]基于Maxent模型的宁夏枸杞蚜虫适生分布预测研究[J]. 马菁,刘垚,张学俭.  地理与地理信息科学. 2019(05)
[3]基于亚像元目标的高分辨率光学遥感卫星在轨辐射定标方法[J]. 徐伟伟,张黎明,李鑫,司孝龙,许永平.  光学学报. 2019(10)
[4]平山县2018年性诱剂和虫情灯诱测棉铃虫成虫效果比较[J]. 韩丽,刘明霞,张春晓,杜文娟.  现代农村科技. 2019(04)
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[7]性信息素和虫情测报灯对玉米田桃蛀螟成虫的监测效果研究[J]. 王守宝,徐永伟,张玉华,王香芝.  基层农技推广. 2018(12)
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博士论文
[1]基于电子鼻技术的茶树虫害信息检测[D]. 孙玉冰.浙江大学 2018

硕士论文
[1]基于多平台遥感的东亚飞蝗灾害监测研究[D]. 郑晓梅.浙江大学 2019
[2]基于无人机遥感的棉花螨害动态监测研究[D]. 崔美娜.石河子大学 2019
[3]基于近地成像光谱数据的不同物候期苹果叶片叶绿素含量预测[D]. 赵环三.山东农业大学 2018
[4]大田“四情”监测系统中太阳能电池供电系统设计及应用[D]. 张健.宁夏大学 2018
[5]烟草虫情图像采集与监测系统研究[D]. 孙艘.华中科技大学 2017
[6]基于光谱分析技术的水稻病虫害早期检测研究[D]. 季慧华.中国计量学院 2013
[7]基于NIR高光谱成像技术的长枣虫害及可溶性固形物无损检测研究[D]. 罗阳.宁夏大学 2013
[8]燕麦蚜虫的种群数量动态和抗蚜性研究[D]. 朱永峰.甘肃农业大学 2010
[9]国内棉花价格对新疆棉花生产的影响[D]. 翟云飞.新疆农业大学 2008



本文编号：3716741