基于热红外成像技术的油菜菌核病早期检测研究

将热红外成像技术和低空遥感技术相结合,基于冠层和叶片两个尺度对菌核病侵染油菜的过程进行检测研究。从冠层尺度分析,首先获取整株样本的温度值(平均温度与最大温差),并采集其生理指数(气孔导度、CO₂浓度、蒸腾速率及光合速率)。然后,将染病样本与健康样本的温度值进行判别分析,并对其进行单因素方差分析。从结果可知,平均温度和最大温差值都可以对染病样本与健康样本进行区分,且最大温差相较平均温度结果较明显。同时单因素方差分析也显示,最大温差三次检测中均存在显著性差异。对获取的生理指数进行分析,发现染病样本与健康样本之间可以通过生理指数进行明显区分。另外,将生理指数与叶片温度进行相关性分析,结果表明二氧化碳浓度与叶片温度之间的三次检测均存在显著性差异。基于叶片尺度,首先从单一叶片来看健康区域和染病区域的温度差异,可以明显区分出染病区域和健康区域的温度差异。然后,提取健康区域与染病区域的的温度值(最大温度、最小温度、平均温度以及最大温差)对进行对比分析,并对其进行单因素方差分析。结果表明,以上四个温度指标均可以区分叶片的染病区域和健康区域。但根据单因素方差分析结果可知,与冠层尺度相同,最大温差三次检测中均存在显著性差异,可以实现对油菜菌核病的早期识别。     

高光谱成像技术的库尔勒梨早期损伤可视化检测研究

利用高光谱成像技术对库尔勒梨早期损伤进行快速识别检测。以60个库尔勒梨为研究对象,采集380～1 030 nm波段范围内完好样本和损伤后1～7天样本的480幅高光谱图像。提取图像中感兴趣区域(ROI)的平均光谱信息,利用小波变换(WT)对光谱数据进行去噪平滑,将去噪后的全部样本按2∶1的比例分成建模集(320个)和预测集(160个)。利用二阶导数从全谱信息中提取出19个特征波长,分别基于全谱和提取出的特征波长对建模集和预测集进行支持向量机(SVM)建模分析。结果表明,基于全谱和特征波长的判别分析模型中,两者预测集的识别率都达到93.75%,表明提取的特征波长包含了光谱数据中的关键信息。然后,基于特征波长运用波段比运算挑选最佳波段比,根据波段比F值的分布确定光谱图像分割的最佳波长684和798 nm。对最佳波段比(684/798 nm)下的图像,利用选择性搜索(SS)对高光谱图像中样本的完好和损伤区域进行分割,从分割结果来看,1～7天损伤样本的受损区域能够被准确检测出来。研究结果表明：基于高光谱成像技术对库尔勒梨进行损伤鉴别是可行的,该研究所获得的特征波长和波段比为研发在线实时的库尔勒梨损伤检测系统提供支撑。