小麥條銹病一直是威脅我國(guó)西北、西南、華北和淮北等冬麥區(qū)和西北春麥區(qū)的重要病害,是我國(guó)重要的農(nóng)作物病害防控對(duì)象,農(nóng)業(yè)農(nóng)村部每年均投入大量的人力和物力用于病情調(diào)查和監(jiān)測(cè),但由于缺乏有效地對(duì)病害進(jìn)行早期監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)的技術(shù),造成條銹病易流行和暴發(fā),給小麥生產(chǎn)帶來(lái)了極大的損失。小麥條銹病是一種氣傳性真菌病害,真菌夏孢子菌源數(shù)通過(guò)氣流傳播是影響小麥條銹病發(fā)生和流行的主要原因,傳統(tǒng)的小麥條銹病病情調(diào)查和條銹病菌夏孢子監(jiān)測(cè)方法具有工作量大、效率低,且隨工作時(shí)間準(zhǔn)確性降低等缺點(diǎn),導(dǎo)致難以把握大尺度農(nóng)田病情和真菌孢子的實(shí)時(shí)和動(dòng)態(tài)變化情況。為了快速、準(zhǔn)確地對(duì)小麥條銹病病害程度進(jìn)行分級(jí)評(píng)估以及實(shí)現(xiàn)田間空氣中小麥條銹病夏孢子數(shù)量的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),本文重點(diǎn)研究小麥條銹病病害程度分級(jí)方法、真菌夏孢子顯微圖像的分割和計(jì)數(shù)方法以及空氣中的夏孢子捕捉和顯微圖像遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)采集裝置和軟件系統(tǒng)方法,為最終實(shí)現(xiàn)基于物聯(lián)網(wǎng)的廣域范圍內(nèi)空氣中小麥條銹病菌夏孢子數(shù)量的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)奠定基礎(chǔ)。論文主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:（1）為了快速、準(zhǔn)確地對(duì)小麥條銹病病害程度進(jìn)行分級(jí)評(píng)估,提出了一種基于高光譜成像的小麥條銹病病害程度分級(jí)方法。首先利用Hy... 

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【文章頁(yè)數(shù)】：149 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

第 2 章 基于高光譜成像技術(shù)的小麥條銹病病害程度分級(jí)方法研究譜儀（ImSpector V10E，Spectra Imaging 公司，芬蘭）、CC，Hamamastu 公司，日本）、4 個(gè) 100W 漫反射型鹵素?zé)艄庠匆约坝?jì)算機(jī)等組成。采集高光譜圖像數(shù)據(jù)時(shí)所用的軟件為 otonics 公司，芬蘭）。成像光譜儀波長(zhǎng)范圍為 400 ~ 1000nm，共辨率為 2.5nm；CCD 面陣探測(cè)器的分辨率為 320 像素×25圖像清晰且不失真，經(jīng)預(yù)備實(shí)驗(yàn)調(diào)整與校正后，最后確定電/s，物距為 65cm，曝光時(shí)間為 5ms。

維光譜信息和二維圖像，完成對(duì)整個(gè)小麥葉片樣本高光譜圖像的采集。高光在 400~1000nm 波段內(nèi)，采集 256 個(gè)波段的 320 像素×250 像素的高光譜圖圖像數(shù)據(jù)的采集過(guò)程通過(guò) SpectralSENS 軟件控制。小麥條銹病病害程度分級(jí)方法ENVI 是一套功能強(qiáng)大的遙感圖像處理軟件，能夠快速、便捷、準(zhǔn)確地從高光提取信息，并進(jìn)行科學(xué)的高光譜圖像分析。因此，本研究采集的高光譜圖像I 4.8 和 Matlab R2014a 軟件結(jié)合進(jìn)行分析和處理。1 健康與條銹病斑區(qū)域光譜曲線分析首先，用 ENVI 對(duì)采集到的高光譜圖像進(jìn)行裁剪處理，得到 360 個(gè)不同病害片樣本，選取 90 個(gè)樣本進(jìn)行分析（1～9 級(jí)樣本各 10 個(gè)），其余 270 個(gè)樣本用 ENVI 分別隨機(jī)提取小麥葉片健康部位和條銹病病斑部位感興趣區(qū)域（Reest，ROI）各 125 個(gè)用于光譜特性分析。分別計(jì)算出健康部位和條銹病斑部位域的平均光譜，其光譜曲線如圖 2-2 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[7]田間植物真菌孢子顯微圖像采集處理系統(tǒng)研究[D]. 夏旭陽(yáng).河北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015
[8]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的真菌孢子顯微圖像的特征提取與識(shí)別[D]. 岳路路.西南大學(xué) 2015
[9]基于ARM的無(wú)透鏡細(xì)胞顯微圖像采集處理系統(tǒng)[D]. 張德燕.重慶大學(xué) 2015
[10]桃流膠病病原菌孢子捕捉及分離鑒定[D]. 程玉芳.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 2014



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