初期稻叶瘟病害的叶绿素荧光光谱分析

• 作者: 于海业 周丽娜 张蕾 程树朝
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 初期稻叶瘟 高斯拟合 支持向量分类机 叶绿素荧光光谱
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 203-207
• 页数: 5页
• 分类号: S123|S435.111.4+1
• 字数: 4437字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2017.02.027

摘要

为了实现稻叶瘟病害的早期、快速检测,对稻叶瘟病害初期水稻叶片的叶绿素荧光光谱变化进行分析,建立光谱诊断模型.将稻梨孢接种于水稻叶片,分别在接种前期(0 h)、潜育期(48 h)和病斑初现期(7 d)3个时段采集水稻叶片的叶绿素荧光光谱.分析3个时段光谱变化特征,并利用Savitzky-Golay平滑(SG)和一阶导数变换(FDT)对光谱进行预处理.利用高斯拟合法(GFF)分别对原始光谱、SG平滑光谱和SG-FDT光谱提取各波段光谱特征向量.将试验样本划分为建模样本和检验样本,以病害初期的3个时段作为稻叶瘟病害的等级指标,分别采用全波段光谱特征向量和组合波段光谱特征向量,对3种预处理光谱利用建模样本建立稻叶瘟病害的支持向量分类(SVC)模型,对比4个经典核函数,并利用检验样本对模型进行检验.结果表明,蓝绿光区域、红光与远红光区域荧光随初期稻叶瘟病害程度的变化而变化,SG-FDT光谱的GFF-SVC(PLOY)模型对3个时段病害的分类准确率最高,且原始光谱、SG光谱、SG-FDT光谱的不同波峰位及其组合对稻叶瘟病害的识别效果不同.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张蕾	吉林大学工程仿生教育部重点实验室	103	636	14.0	19.0
2	于海业	吉林大学工程仿生教育部重点实验室	111	1103	18.0	26.0
3	周丽娜	吉林大学工程仿生教育部重点实验室	19	94	5.0	9.0
7	程树朝	吉林农业大学工程技术学院	1	9	1.0	1.0