基于Logistic、IBk以及Randomcommittee方法的条锈病潜育期小麦冠层光谱的定性识别

• 作者: 刘琦 李薇 王睿 王翠翠 谷医林 马占鸿
• 来源期刊: 植物保护学报
• 关键词: 小麦条锈病 潜育期 高光谱监测 分子检测
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 146-152
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13802/j.cnki.zwbhxb.2018.2018915

摘要

为寻求在小麦条锈病潜育期能探知和监测病害的简单便捷方法,通过人工接种不同品种小麦诱发条锈病,在小麦条锈病菌尚处于潜育期时,采集小麦冠层光谱数据,并利用双重Real-time PCR分子生物学技术检测条锈病菌潜育菌量,基于Logistic、IBK以及Randomcommittee三种方法,在不同建模比、不同参数变换下建立可识别潜育期小麦条锈病的数学模型.结果表明,在全波段范围内(325～1 075 nm),3种方法所建模型模拟识别潜育期小麦条锈病是可行的,但识别效果有一定差异,基于Logistic、IBK以及Randomcommittee方法所建模型的平均准确率分别为83.95％～84.51％、87.72％～88.98％、93.19％～93.46％.因此,基于Randomcommittee方法所建模型的识别准确率最高,效果最好,更适合小麦条锈病潜育期的定性识别.