新型圖像技術(shù)在農(nóng)作物病害監(jiān)測預(yù)警中的應(yīng)用與展望
【圖文】:
http∶//www.laserjournal.cn大,并且花開過程影響了紅外熱圖像的溫度分布。在本實驗中,因為玫瑰花樣品是種植在商用的溫室里,并且在實驗過程中采用均勻的人造光源進行照明,所以暫時沒有考慮環(huán)境溫度及光照變化對紅外熱圖像的影響。圖2中a)給出了在接種后12小時紅外熱圖像監(jiān)測到的初期感染跡象[9];ǘ湓谧畛醪∽儏^(qū)域溫度下降,表示感染病害后花朵水分損失、細胞死亡等因素所導(dǎo)致的外觀溫度變化。實驗表明如果遇到適當?shù)纳L條件,花朵在接種后3天就完全被破壞了。圖2中b)和c)表示當花朵發(fā)生壞死時,壞死組織相比健康組織溫度升高,并隨著病原菌生長,感染區(qū)與健康區(qū)的溫度差值將繼續(xù)增加,接種后12小時最大可達到5℃。接種36小時后,感染區(qū)和健康區(qū)的最大溫度差值將達到最大值9℃。在評估病害感染程度時可以利用溫度直方圖的斜率變化來監(jiān)測感染程度和發(fā)病時期。a)12小時b)36小時c)60小時圖2接種灰霉病后玫瑰花的紅外圖像和可見光圖像作物感染病害是從分生孢子在寄主表面著陸開始,通過開放傷口或氣孔進入植物組織,隨著分生孢子的附著,,在潮濕條件下分生孢子在寄主表面產(chǎn)生芽管,形成附著胞并穿透寄主表面殺死底層細胞,真菌建立原發(fā)病灶,從而使得感染植物與健康作物的溫度出現(xiàn)差異?梢姡每梢姽鈭D像和紅外熱圖像的差異對比可以在人眼發(fā)現(xiàn)作物感染病害之前,對感染作物的癥前特征進行早期識別。2.3建立基于圖像技術(shù)的農(nóng)作物病害檢測智能診斷系統(tǒng)利用圖像技術(shù)監(jiān)測農(nóng)作物病害進行智能診斷識別,就是通過發(fā)射特定波長的光到植物組織上或者在自然光照條件下,測量反射回波的圖像來評估植物的健康,不同波段的圖像反應(yīng)了植物感染病害的不同生理特征。這些成像技術(shù)包含了可見光圖像、熒光成像、多光譜/高光
【作者單位】: 貴陽學(xué)院農(nóng)產(chǎn)品無損檢測工程研究中心;貴陽市烏當區(qū)農(nóng)業(yè)局;
【基金】:國家自然科學(xué)基金項目(61505036) 貴州省科技廳基金項目(黔科合J字[2015]2009號) 貴州省普通高等學(xué)校工程研究中心(黔教合KY字[2016]017)
【分類號】:S431;TP391.41
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