白粉病胁迫下小麦叶片光谱响应与智能分类识别

文献类型： 中文期刊

第一作者： 龙腾

作者： 龙腾;李继宇;龙拥兵;闫晓静;赵静

作者机构：

关键词： 小麦白粉病;高光谱;SF-SPAD值;PCA-SVM;智能分类

期刊名称： 华南农业大学学报

ISSN： 1001-411X

年卷期： 2021 年 003 期

页码： 86-93

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 【目的】开展基于高光谱技术的白粉病胁迫下田间小麦光谱的响应研究,实现小麦白粉病感染等级的快速确定。【方法】采用光纤光谱仪配合积分球和叶片夹采集大田活体小麦叶片可见-近红外光谱;通过光谱数据拟合得到的SF-SPAD20（Spectrum20fitting20SPAD）值来反映叶绿素含量,对叶片感染白粉病进行初步判定;使用PROSPECT模型进行光谱敏感度分析确定敏感波段;结合主成分分析（Principal20component20analysis,20PCA）降维和支持向量机（Support20vector20machine,SVM）建模,实现对光谱数据的二分类;根据二分类模型判断的病点百分比对小麦病虫害感染程度进行分级。【结果】SF-SPAD值随自下而上的叶序的增大而逐渐上升;SF-SPAD值≤0.90的全是病点,≥1.05的全是好点。光谱敏感度分析确定了敏感波段为可见光波段440～500和540～78020nm,降低了数据维度。确定了感染等级（R）与病点百分比（%）的关系为R1:0～30%、R2:30%～50%、R3:50%～70%、R4:70%～100%。本研究所建模型适用的检测株数最少为20株。【结论】结合SF-SPAD值和光谱PCA-SVM二分类建立的监测模型可以准确、快速地判定小麦白粉病感染与否及感染等级,同时可以降低采样数量、减少地面检测工作量、提高检测效率,是一项实用性强、简单、易推广的智能化监测技术。

分类号： S435.121.46

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