馬鈴薯是一種重要的糧菜兼用型農(nóng)作物,成為繼小麥、稻谷和玉米之后的又一主糧,其適應(yīng)性強(qiáng)、產(chǎn)量高、營(yíng)養(yǎng)豐富,不僅是世界糧食市場(chǎng)上的一種主要食品,而且也是重要的工業(yè)原料,極具開發(fā)價(jià)值。我國是馬鈴薯生產(chǎn)的第一大國,甘肅省以其獨(dú)特的自然資源、農(nóng)田氣候和環(huán)境資源,已經(jīng)成為馬鈴薯的主要產(chǎn)區(qū)之一,種植面積和產(chǎn)量均居全國第一位,促進(jìn)了全省馬鈴薯產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展,是農(nóng)業(yè)增收、企業(yè)增效、農(nóng)民致富的重要途徑。我國是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國,也是一個(gè)農(nóng)業(yè)病蟲害多發(fā)的國家,不僅種類繁多、分布廣泛,而且成災(zāi)條件復(fù)雜。馬鈴薯病害一直都是制約其可持續(xù)發(fā)展的主要因素之一,在造成經(jīng)濟(jì)損失的同時(shí),還會(huì)造成環(huán)境污染和食物污染,也會(huì)對(duì)人類食品安全造成威脅。為了解決馬鈴薯病害發(fā)生嚴(yán)重、產(chǎn)生分散、病蟲害專家缺乏等問題,幫助基層技術(shù)人員和廣大種植用戶及時(shí)準(zhǔn)確地診斷馬鈴薯病害、把握發(fā)生動(dòng)態(tài)、指導(dǎo)開展防控和防治工作,在計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合智能優(yōu)化算法和深度學(xué)習(xí)算法,針對(duì)馬鈴薯病害圖像的自動(dòng)識(shí)別問題開展了一系列的研究,主要工作如下:(1)分別于2015年和2016年的7月至9月間,在甘肅省馬鈴薯的主要種植區(qū)域定西市的“國家現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)示范區(qū)馬鈴薯模式化攻關(guān)—定西市安定區(qū)香泉鎮(zhèn)示范基地”以及定西市的臨洮縣、康樂縣、岷縣、渭源縣、漳縣和隴西縣進(jìn)行馬鈴薯病害圖像的采集工作,重點(diǎn)采集了馬鈴薯葉部的病害圖像。然后采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),在Adobe Photoshop CS6 x64簡(jiǎn)體中文版軟件中對(duì)采集到的圖像進(jìn)行圖像裁剪、調(diào)整圖像分辨率的預(yù)處理,在MathWorks MATLAB R2016a x64簡(jiǎn)體中文版軟件中采用編程的方式進(jìn)行圖像灰度化、灰度圖像中值濾波和彩色圖像中值濾波的預(yù)處理。(2)在研究OTSU閾值分割算法和SFLA智能優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上,將OTSU算法簡(jiǎn)單高效的特點(diǎn)與SFLA算法高效的計(jì)算性能、不易陷入局部最優(yōu)、優(yōu)良的全局尋優(yōu)能力、易于實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)相結(jié)合,首次提出了一種新的基于混合蛙跳算法的OTSU閾值分割算法(OTSU-Shuffled Frog Leaping Algorithm,簡(jiǎn)稱OTSU-SFLA算法)。首先對(duì)預(yù)處理好的馬鈴薯病害圖像進(jìn)行灰度化處理并且計(jì)算其直方圖,然后采用OTSU算法根據(jù)直方圖對(duì)病害圖像進(jìn)行基礎(chǔ)分割,最后將OTSU算法的分割結(jié)果作為SFLA算法的優(yōu)化起點(diǎn),在OTSU算法分割的基礎(chǔ)上,利用SFLA算法強(qiáng)大的尋優(yōu)能力與計(jì)算能力做進(jìn)一步的分割優(yōu)化,在MathWorks MATLAB R2016a x64簡(jiǎn)體中文版軟件中采用該算法進(jìn)行編程,從復(fù)雜馬鈴薯病害圖像中成功地獲取了病斑區(qū)域,實(shí)現(xiàn)了圖像病斑的準(zhǔn)確分割。同時(shí),在該算法中首次提出了圖像分割緊湊度的概念和具體的計(jì)算方法,并且將圖像分割緊湊度與交叉熵的加權(quán)和作為該算法的適應(yīng)度函數(shù),在OTSU-SFLA算法中引入該適應(yīng)度函數(shù)后,不僅算法收斂速度快,而且還不易陷入局部最優(yōu)。(3)在研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上,充分利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺方面的優(yōu)秀性能以及其強(qiáng)大的建模能力、特征學(xué)習(xí)能力和模式識(shí)別能力,基于Caffe開放框架構(gòu)建了一個(gè)13層的基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的馬鈴薯病害識(shí)別模型,由1個(gè)輸入層、5個(gè)卷積層、3個(gè)池化層、2個(gè)全連接層、1個(gè)Softmax層和1個(gè)輸出層所組成,ReLU函數(shù)作為其激活函數(shù),該模型把特征提取直接納入到模型的學(xué)習(xí)訓(xùn)練之中,將病害圖像的特征提取和分類識(shí)別有機(jī)地進(jìn)行了組合。將OTSU-SFLA算法分割之后的二值圖像還原為彩色圖像,然后將其分成兩組樣本,一組樣本中的每張圖像每45度逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)一次,共旋轉(zhuǎn)7次,在原樣本基礎(chǔ)上擴(kuò)大8倍后對(duì)模型進(jìn)行了訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)整;另一組樣本對(duì)模型進(jìn)行了識(shí)別測(cè)試,平均正確率為95.17%,較好地實(shí)現(xiàn)了馬鈴薯病害圖像的特征提取和病害識(shí)別。
【學(xué)位單位】：甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：S435.32;TP391.41
【部分圖文】：

薯晚疫病又叫疫病或馬鈴薯瘟，是一種暴發(fā)性毀滅性的病害，也害最嚴(yán)重的真菌性病害，在全國馬鈴薯的產(chǎn)區(qū)都有發(fā)生，已被列大病害。晚疫病在高濕、多雨、冷涼的條件下，病害會(huì)迅速擴(kuò)散蔓馬鈴薯植株的地上部分全部枯死，造成 10%~50%的減產(chǎn)，嚴(yán)重時(shí)帶病菌，窖藏期間可引起爛窖，減產(chǎn) 5~35%[2]。病可侵染馬鈴薯的葉片、莖和薯塊，其病菌屬于專性寄生菌，只活，侵染之后葉片癥狀明顯。一般先從植株下部或中部的葉片開上擴(kuò)展。被侵染后的葉片最初在葉尖、葉緣或葉片凹陷處產(chǎn)生暗濕條件下，病斑會(huì)迅速擴(kuò)大，呈水漬狀不規(guī)則暗綠色或褐色的形織的交界處有較為明顯的黃色暈圈，邊緣可見由菌絲形成的白色面多于葉片正面，如圖 3-1 所示。晚疫病發(fā)生嚴(yán)重時(shí)，病斑會(huì)逐和莖部，莖葉呈黑褐色，葉片枯死下垂，莖稈倒伏。在高溫干旱會(huì)停止擴(kuò)大，并形成壞死區(qū)和癥狀表現(xiàn)并不明顯。

甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué) 2018 屆博士學(xué)位論文病侵染的薯塊表面有褐色的小斑點(diǎn)，并且會(huì)逐漸擴(kuò)大形成輕度凹陷的不規(guī)則病斑，切開之后可觀察到由表向里擴(kuò)展 1cm 左右的一層銹康組織的界限不整齊，如圖 3-2 所示。病薯在高溫多濕的條件下，的侵染而腐爛。薯塊在田間發(fā)病，嚴(yán)重時(shí)在收獲期就開始出現(xiàn)腐爛染而入窖后大批腐爛[167]。

馬鈴薯早疫病葉片

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本文編號(hào)：2827300