基于光谱技术的褐飞虱发生程度检测研究

• 作者: 张莹莹 王新忠 闫润
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 褐飞虱 光谱技术 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 页码范围: 139-142
• 页数: 4页
• 分类号: S477|S435.112+.3
• 字数: 2630字
• 语种: 中文

摘要

针对水稻褐飞虱虫害程度快速普查问题，利用便携式近红外光谱仪采集受到褐飞虱胁迫的水稻叶片光谱信息，来快速检测水稻虫害程度。通过采集褐飞虱危害期间的水稻叶片光谱数据，对叶片反射光谱进行一阶微分预处理，采用向后区间偏最小二乘波段筛选法和遗传算法，根据 RMSECV 值确定检测褐飞虱虫害的敏感波长，以敏感波长光谱数据位输入量，利用BP 神经网络建立褐飞虱虫量程度检测模型。试验结果表明，水稻接种褐飞虱3天后，可以监测到水稻虫害，第3天、第6天与第9天虫害预测准确率分别为45．2％，86．4％和99．2％。这表明，近红外光谱技术可以快速、准确地预测水稻褐飞虱虫害。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新忠	江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室	39	417	10.0	19.0
2	张莹莹	江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室	6	19	3.0	4.0