玉米是我國的主要糧食作物之一。近年來,玉米大斑病造成玉米減產的現(xiàn)象越發(fā)嚴重。依靠大田調查、人工判別玉米大斑病嚴重度的傳統(tǒng)方法存在耗時、費力的缺點,且該方法為定性判別,主觀性較大。高光譜成像技術具有實時、快速、無損、定量獲取目標屬性的特點,利用高光譜成像技術實現(xiàn)玉米大斑病嚴重度的準確監(jiān)測具有重要的研究價值。本研究在通過調查和采集82個玉米大斑病病葉樣本基礎上,獲取了大斑病病斑面積和高光譜成像數(shù)據(jù),以探究利用高光譜成像技術定量監(jiān)測玉米大斑病病斑面積的可行性,研究結果如下:（1）不同玉米大斑病病害程度的光譜反射率具有相似的變化規(guī)律,但也存在明顯的差異。成像光譜與玉米大斑病病斑面積呈正相關關系,且成像光譜能夠敏感響應玉米大斑病病斑面積的變化,為利用成像高光譜技術監(jiān)測玉米大斑病病斑面積提供了 一定的科學理論依據(jù)。（2）與原始光譜相比,1st、2nD和Noise預處理可以明顯的改變光譜曲線特性,MSC和SNV預處理光譜在波長為896～1110 nm、1259～1431 nm范圍內的相關系數(shù)可達到0.7以上,相關系數(shù)絕對值最高為0.89,略高于原始光譜的相關系數(shù)0.87,表明光譜預處理在一定程度上可... 

【文章來源】：山西農業(yè)大學山西省

【文章頁數(shù)】：38 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１本研究的技術路線示意圖??Ｆｉｇｕｒｅ?１?Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ?ｒｏｕｔｉｎｅ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｃｕｒｒｅｎｔ?ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ??２．材料與方法??

Ｆｉｇｕｒｅ?２?Ｔｈｅ?ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｓ?ｏｆ?ｌｅａｆ?ｂｌｉｇｈｔ?ｄｉｓｅａｓｅ?ｏｆ?ｍａｉｚｅ?ｌｅａｆ?ｂｌｉｇｈｔ?ｄｉｓｅａｓｅ?ｓａｍｐｌｅｓ??２．２儀器設備??試驗中使用的高光譜成像系統(tǒng)如圖３所示，主要由２個１５０Ｗ的Ｆｉｂｅｒ－Ｌｉｔｅ?ＤＣ９５０??型光纖齒素燈（Ｄｏｌａｎ?Ｊｅｎｎｅｒ?Ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ?Ｉｎｃ．，Ｂｏｘｂｏｒｏｕｇｈ，?ＭＡ，ＵＳＡ）、Ｎ１７Ｅ－ＱＥ?型成??像光譜儀（Ｓｐｅｃｔｒａｌ?Ｉｍａｇｉｎｇ?Ｌｔｄ．，Ｏｕｌｕ，Ｆｉｎｌａｎｄ?）、Ｃ８４８４－０５?型的?ＣＣＤ?偵測器??（Ｈａｍａｍａｔｓｕｃｉｔｙ，Ｊａｐａｎ）、Ｃ－ｍｏｕｎｔ?成像鏡頭?ＯＬＥ２３?型（Ｓｐｅｃｉｍ，Ｓｐｅｃｔｒａｌ?Ｉｍａｇｉｎｇ?Ｌｔｄ．，??Ｏｕｌｕ，Ｆｉｎｌａｎｄ）、ＩＲＣＰ００７６型電控移動平臺（Ｉｓｕｚｕ?Ｏｐｔｉｃｓ?Ｃｏｒｐ，中國臺灣）以及計算??機和暗箱等輔助設備構成１Ｍ。??｜ｖＴ＼??遵丨士??圖３高光譜成像系統(tǒng)結構示意圖（１、相機，２、光譜儀，３、鏡頭，４、步進電機，５、樣本，６、傳??送帶

在臨汾市山西省農科院小麥研究所試驗地進行大斑病調查和采樣。采用人工接種大??斑病孢子的方法，隨機采集不同程度病害的玉米大斑病樣本８２個，并通過??ＩｍＳｐｅｃｔｏｒＶｌＯＥ型的成像光譜儀獲取玉米大斑病的成像高光譜數(shù)據(jù)和信息。圖２中（ａ）??為玉米大斑病試驗區(qū)，（ｂ）為不同病害程度的玉米大斑病葉片。??－７－??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]沙果腐爛的高光譜圖像檢測[J]. 劉蔣龍,張淑娟,孫海霞,趙旭婷,李軍宇.  農產品加工. 2017(13)
[2]基于高光譜的春玉米大斑病害遙感監(jiān)測指數(shù)選擇[J]. 王利民,劉佳,邵杰,楊福剛,高建孟.  農業(yè)工程學報. 2017(05)
[3]高光譜技術診斷馬鈴薯葉片晚疫病的研究[J]. 胡耀華,平學文,徐明珠,單衛(wèi)星,何勇.  光譜學與光譜分析. 2016(02)
[4]基于高光譜成像技術的山楂損傷和蟲害缺陷識別研究[J]. 劉德華,張淑娟,王斌,余克強,趙艷茹,何勇.  光譜學與光譜分析. 2015(11)
[5]基于計算機視覺的煙葉病害識別研究[J]. 喻勇,張云偉,王靜,王大龍,王彥鈞,包俊.  計算機工程與應用. 2015(20)
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[7]IPLS-SPA波長選擇方法在近紅外秸稈生物量中的應用研究[J]. 孔慶明,蘇中濱,沈維政,張丙芳,王建波,紀楠,葛慧芳.  光譜學與光譜分析. 2015(05)
[8]基于高光譜成像分析的冬棗微觀損傷識別[J]. 魏新華,吳姝,范曉冬,黃嘉寶.  農業(yè)機械學報. 2015(03)
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[10]基于近地成像光譜的小麥全蝕病等級監(jiān)測[J]. 喬紅波,師越,司海平,吳旭,郭偉,時雷,馬新明,周益林.  農業(yè)工程學報. 2014(20)

博士論文
[1]基于化學計量學方法的冬小麥長勢光譜信息提取及監(jiān)測研究[D]. 王超.山西農業(yè)大學 2016



本文編號：3227768