文档介绍：万方数据
应用高光谱图像光谱和纹理特征的番茄早疫病早期检测研究谢传奇跫言,冯雷迪ǎ勇¨引言飞番茄属于茄科作物,营养价值很高,含有丰富的胡萝卜张东彦等研究了病害胁迫下小麦叶片的高光谱图像特征;国第卷,第月光谱学与光谱分析摘要提出了应用光谱和纹理特征的高光谱成像技术早期检测番茄叶片早疫病的方法。利用高光谱图像采集系统获取段鋈静『鼋】捣岩镀母吖馄淄枷瘢辈捎弥鞒煞址治龇疉愿吖馄淄枷窠写怼Q∪∪静『徒】狄镀行巳で,的光谱反射率值,同时分别从前鲋鞒煞值拿糠鞒煞滞枷竦腞中提取对比度、相关性㈧—和同质性个灰度共生矩阵的纹理特征值,再通过土队八惴结合最小二乘支持向量机菇ǚ岩镀缫卟〉脑缙诩鹉P汀=⒌个模型中,采用光谱反射率值的模型对番茄叶片早疫病的识别率最高,达到ァ=峁砻鳎τ酶吖馄壮上窦际跫觳夥岩片早疫病是可行的。关键词高光谱成像技术;主成分分析;连续投影算法;最小二乘支持向量机;番茄;早疫病中图分类号:文献标识码:痡。.素、维生素虰族维生素,常吃番茄可以有效地预防肿瘤、高血压、脑血栓、动脉硬化等疾病虼耍丫哂兄要的食用价值和保健功能。但番茄植株在生长过程中易受到病害的侵染,尤其是早疫病,该病的病原物是如,叶片感染病害后。病斑呈圆形,褐色或暗褐色,有同心轮纹,周围有黄色圈T诟呶赂呤5幕肪持校阎仓旮感染早疫病,叶片一旦被病菌侵入后,湍苄纬刹斑,岵罅糠稚咦咏性偾秩荆共『β延2≈厥被嵋鹇湟逗吐涔墒共拷档ァ%,甚至达到%现赜跋旆压档牟亢推分省因此,及时有效地检测出早疫病害,并采取有效的应对措施显得十分必要。传统检测作物病害的方法主要有人工感官检测和理化检测庑┓椒ǘ即嬖诒锥耍喝斯じ泄偌觳馊菀资艿街骺观因素的影响,理化检测需要专业人员操作、对样本具有破坏性且无法实现在线检测,两种方法的时效性都较差。因此,研究一种快速、准确、无损的在线检测番茄叶片早疫病害的方法极其重要。高光谱成像技术集成了光学和计算机技术的优势,它将传统的二维成像技术和光谱技术有机地结合在一起,具有多波段、高分辨率和图谱合一等优点S氪车墓馄缀屯枷技术相比,高光谱成像技术在获取对象图像信息的同时也获得了光谱信息,通过图像特征和光谱特征的有效融合,可以克服单纯依靠外在图像或光谱特征的不足,有效地提高作物病害检测的准确率。目前,高光谱成像技术在作物病害检测方面已有报道,国内主要有田有文等τ酶吖馄壮上窦际跽锒匣乒喜『Γ外主要有等酶吖馄壮上窦际跫觳庥衩琢菌病害;利用高光谱成像技术早期检测小麦镰刀菌病害;萚酶吖馄壮上窦际醵杂衩渍婢『行早期检测研究。但是目前采用高光谱成像技术的番茄叶片早疫病的研究还未见报道,尤其是将光谱反射率值和纹理特征值对比研究的方法。本文的目的在于应用光谱反射率值和.—,憬笱锵低彻こ逃胧称房蒲аг海憬贾憬笱宋难г海憬贾收稿日期:——,修订日期:—基金项目:国家翁易匀豢蒲Щ鹣钅醒敫咝;究蒲幸滴穹炎ㄏ钭式鹣钅资助作者简介:谢传奇,年生,浙江大学生物系统工程与食品科学学院博士研究生:ㄑ读O等,,,琁一:
万方数据
欢笛椴糠峁胩致板得到全白的标定图像反射率接近,旋上相机镜浚厝坏贾轮参镆镀墓馄缀臀像中提取对比度、相关性㈧—光谱学与光谱分析第卷纹理特征值的高光谱成像技术结合化学计量学方法建立模型预测番茄叶片早疫病,并比较不同方法所建模型的效果,从而确立番茄叶片早疫病检测的最优模型,为后期仪器开发做准备。试验