1光譜技術(shù)在作物病害檢測中的研究及應(yīng)用

光譜技術(shù)可以獲得人眼不能感知的光波段信息，因此利用其良好的光學(xué)性能，可以大大提高作物樣本信息的采集量。在?400-1100?nm?波長范圍內(nèi)對被灰霉侵染的蠶豆葉片進(jìn)行研究，結(jié)果顯示其一階導(dǎo)數(shù)反射率可以用來監(jiān)測蠶豆病害感染情況。在可見光-近紅外中的四個不同波段對健康小麥和染病小麥的光譜反射率進(jìn)行研究，建立二次判別分類模型，使得分類錯誤率從12％降至4％，從而實現(xiàn)小麥黃繡病的早期識別。

基于可見近紅外光譜技術(shù),?分別使用二次判別分析法（QDA）和軟獨立建模分類法（SIMCA）?對柑橘黃龍病進(jìn)行了識別，取得了較好的效果。應(yīng)用可見近紅外波段的光譜信息分別對茄子以及番茄葉片灰霉病進(jìn)行了早期診斷研究，采用主成分分析對光譜進(jìn)行降維，并通過將前?8?個主成分輸入?BP?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模實現(xiàn)葉片病害程度的檢測。利用短波紅外成像儀獲取小麥葉片的光譜圖像，研究發(fā)現(xiàn)1350-1600nm光譜范圍內(nèi)數(shù)據(jù)特征差異明顯，可以實現(xiàn)小麥赤霉病的檢測。采用?CARS?提取感染灰霉病花椰菜的近紅外光譜特征，并基于PLSR算法建立最小判別模型實現(xiàn)花椰菜是否染病的早期檢測。2高光譜技術(shù)在作物病害檢測中的研究及應(yīng)用

高光譜成像技術(shù)融合了圖像處理技術(shù)和光譜技術(shù)的優(yōu)點，獲取的高光譜圖像具有“圖譜合一”的特點，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)與安全的快速無損檢測中。將高光譜反射圖像、多光譜熒光成像進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)了冬小麥條銹病的診斷，識別率達(dá)到94.5%。

采集侵染不同病害的甜菜高光譜數(shù)據(jù)，并基于支持向量機(jī)模型，實現(xiàn)不同病害的早期檢測與分類。對受晚疫病脅迫下的馬鈴薯葉片進(jìn)行高光譜分級研究，結(jié)果顯示經(jīng)光譜變換預(yù)處理后，建立的LS-SVM模型效果較好，預(yù)測識別均達(dá)到94.87%。高光譜成像技術(shù)是基于非常多窄波段的影像數(shù)據(jù)技術(shù)，獲得的數(shù)據(jù)相比多光譜分辨率更高，波段數(shù)更豐富，這給深度學(xué)習(xí)在作物病害檢測方面的應(yīng)用帶來可能。利用高光譜成像儀采集TMV感染后2、4和6d的煙草葉片以及相應(yīng)時間點的健康葉片圖像，結(jié)合變量選擇方法和機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法，采用?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模，對煙草病癥進(jìn)行早期檢測，最終選擇識別精度高達(dá)?95%。

采用便攜式戶外高光譜成像儀在田間采集穗株高光譜圖像，利用?GoogleLeNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模，采用隨機(jī)梯度下降法和隨機(jī)平移平均光譜圖像亮度增加訓(xùn)練精度，使得水稻穗瘟病害預(yù)測準(zhǔn)確率可以達(dá)到92.0%。以柑橘正常葉片、潰瘍病葉片、紅蜘蛛葉片、煤煙病葉片、除草劑（草甘磷）葉片為研究對象，利用高光譜成像技術(shù)提取450-900nm?下的81個波段作為模型輸入數(shù)據(jù)，建立基于CNN的柑橘病葉分類模型，在訓(xùn)練1000次以上，模型的準(zhǔn)確率為98.75%。

建立基于高光譜的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)了對大豆花葉病害初期的快速檢測，可以實現(xiàn)健康葉片、接種SC3病毒的花葉病葉片、接種SC7?病毒的花葉病葉片有效識別。

3總結(jié)

綜上所述，目前應(yīng)用光譜成像技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)?實現(xiàn)作物病害檢測的研究已經(jīng)很多，主要集中于水稻、小麥等糧食作物以及大豆、黃瓜、馬鈴薯、煙草、柑橘等經(jīng)濟(jì)作物。但還存在如下問題：①大部分研究基于實驗室數(shù)據(jù)階段，而針對大田或?qū)嶋H生長環(huán)境的作物病害檢測比較少；②國內(nèi)外學(xué)者對病害檢測識別模型或算法研究的較深，但對病害早期檢測預(yù)防研究較少；③國內(nèi)基于光譜和圖像處理的便攜式病害檢測裝置研究還很少，有待進(jìn)一步研究開發(fā)。

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