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摘要:
为实现玉米叶片表面未见明显病症的病害早期检测,提出一种基于高光谱成像技术的玉米弯孢叶斑病早期检测方法.以玉米叶片为研究对象,采用人工接种病菌使玉米感染弯孢叶斑病,在接种后1,2,3,4,5d,每天采集接种病菌叶片30片,正常未接种叶片10片,利用高光谱成像系统获取接种病菌叶片和正常未接种叶片在400~1000nm高光谱图像数据,经过分析接种病菌叶片和正常未接种叶片的原始光谱、原始光谱的一阶导数光谱、平均光谱绝对差值,确定玉米弯孢叶斑病早期检测的特征波段选取区.然后通过显著性检验和相关性分析,将置信区间设为95﹪,在特征波段选取区确定458.9,481.1,500.8,515.7,525.7,531.9,534.4,550.7,578.3,604.9,625.2,646.8,677.5,735.3,754.7nm,为玉米弯孢叶斑病早期检测的特征波段.最后,基于选定的特征波段构建玉米弯孢叶斑病支持向量机检测模型.结果表明:利用选取的特征波段作为支持向量机的输入矢量,建立的玉米弯孢叶斑病早期检测模型,通过支持向量机选择的线性核函数、多项式核函数、径向基核函数3种不同的核函数,在接种后的第1d,3种核函数测试集准确率达79﹪以上,线性核函数在接种第3d,测试集准确率达到88.75﹪.该研究可以对玉米弯孢叶斑病在未见明显叶斑的早期进行快速、无损检测,为玉米病害的早期检测提供新的思路.
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文献信息
篇名 基于高光谱成像技术的玉米弯孢叶斑病的早期检测
来源期刊 沈阳农业大学学报 学科 农学
关键词 高光谱成像 病害 早期检测 特征波段 支持向量机
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 225-230
页数 6页 分类号 S435.131.4
字数 4862字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1700.2020.02.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周云成 沈阳农业大学信息与电气工程学院 36 324 10.0 17.0
2 徐静 沈阳农业大学信息与电气工程学院 20 33 3.0 5.0
3 邓寒冰 沈阳农业大学信息与电气工程学院 13 84 4.0 9.0
4 苗腾 沈阳农业大学信息与电气工程学院 15 26 3.0 5.0
5 宋平 沈阳农业大学信息与电气工程学院 28 98 6.0 8.0
6 张聿博 沈阳农业大学信息与电气工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
高光谱成像
病害
早期检测
特征波段
支持向量机
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
沈阳农业大学学报
双月刊
1000-1700
21-1134/S
大16开
沈阳市东陵路120号
1956
chi
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3479
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