综合图谱特征信息的小麦赤霉病识别方法研究

发布时间：2024-01-19 17:38

　　赤霉病是小麦生产过程中的一种主要病害,常常导致小麦产量损失及品质下降。在常规的赤霉病病害评估中,主要通过有经验的农学专家或者技术员根据经验评估病害严重度,存在耗时、费力且效率低的问题,难以适应该病害快速防治的实时性与准确性要求。因此,研究小麦生育期中赤霉病严重度的准确和快速诊断对预防小麦赤霉病十分重要。高光谱成像,具有融合图谱信息的数据优势,在作物病害快速检测中具有技术优势。目前,由于缺乏针对小麦赤霉病病情快速、准确的检测方法,本文尝试结合图像处理、光谱指数构建及深度学习技术,探索小麦赤霉病病情识别方法,以期为该病害的科学防治及灾后损失评估提供技术支撑。本文主要开展的研究工作如下:(一)构建一种新型赤霉病病情指数FDI(Fusarium Disease Index,简称FDI)。在分析374¹000 nm范围内染病麦穗光谱差异的基础上,提出一种适用于关键生长期的新型赤霉病光谱指数FDI。利用随机森林算法对扬花期、灌浆期以及两个生育期的整体样本进行波段筛选,以正向权重系数最高和负向权重系数最低的特征波段形成的归一化波长差构建赤霉病病情指数FDI。研究发现,(1)不同...

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【学位级别】：硕士

本文编号：3880200