叶绿素荧光成像技术的葡萄霜霉病早期检测

葡萄霜霉病对葡萄生产构成严重威胁,尽早防治是治理霜霉病的关键.为了对该病进行早期检测,以PCR检测获取的霜霉病相对生物量作为霜霉病侵染的依据,从暗适应—光适应—暗弛豫3个光合生理状态连续变化过程中,采集80个人工接种霜霉菌叶片和80个健康对照叶片连续6 d的叶绿素荧光图像.对比健康和接种叶片叶绿素荧光动力学曲线、参数图...     

基于高光谱成像的小麦白粉病与条锈病识别(英文)

小麦白粉病和条锈病是我国两种最普遍、最具破坏性的小麦病害,且田间常常混合发生。由于病源和发病机理不同,有必要对这两种病害进行准确区分和识别,以采取不同的防治措施。基于ImSpector V10E高光谱成像系统采集的条锈菌侵染叶片、白粉菌侵染叶片和健康叶片(共计320个)在375～1 017nm范围内的高光谱图像,利用高斯平滑等预处理方法得到三种小麦叶片的平均光谱曲线,发现小麦白粉病和条锈病的敏感波段均集中在550～680nm的色素强吸收位置,且趋势基本一致。针对两种病害的响应波段交叉重叠的问题,通过主成分分析-载荷法(PCA)、连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对小麦叶片的光谱信息进行有效降维,分别优选出3、6、30个敏感波段和特征波长;在此基础上,采用最小二乘-支持向量机和极限学习机两种分类算法分别基于全波段、PCA、SPA和CARS的优选波段,建立白粉病、条锈病和健康叶片的判别模型。结果表明,8种模型的准确识别率均在94.58%以上。其中,主成分分析-载荷法结合极限学习机模型最优,训练集与校正集的正确识别率分别为99.18%和100%,且结构简单,仅含有三个变量(占全波段的1.1%)。最后,通过对小麦白粉病、条锈病以及健康叶片的显微结构分析,发现病菌入侵叶片,破环细胞结构,导致叶绿素含量减少,光合作用效能降低,进而使得小麦在可见光波段光吸收程度减弱,反射率增大。可见,利用作物的高光谱图像信息能够准确地识别不同类型的小麦病害,为研发作物病害在线识别的多光谱系统提供重要的理论依据。     

一种基于分水岭的连接米粒自动分割算法

在连接米粒的分割中,分水岭分割算法对一个米粒经距离变换后常存在多个局部极小值而产生过分割.为解决该问题,应用形态学膨胀将检测的邻近的局部极小值合并成一个区域,使每个米粒内部只有一个局部极小值,再用分水岭算法进行分割.实验结果表明,对长江米、圆江米和粳米3个品种籽粒,提出的算法分割正确率分别达到87%、93%和92%,获得了满意的分割效果.     

基于多光谱荧光成像技术和SVM的葡萄霜霉病早期检测研究

葡萄霜霉病是全球危害最严重的葡萄病害,对该病进行早期检测和防治,可提高葡萄品质和产量,提出一种基于多光谱荧光成像技术(M FI)和支持向量机模型(SVM)的霜霉病早期检测方法.对人工接种霜霉病的葡萄叶片(145个)和健康对照叶片(145个)从叶背面连续6天进行多光谱荧光成像,获得试验叶片16个荧光参数(4个单独波段F4...