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基于高光谱相机成像技术识别水稻纹枯病

访问量:1264 发布时间:2023-04-24

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  本研究应用400-1000nm的高光谱相机,可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm,波长分辨率优于2.5nm,可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS,波段选择后最高3300Hz(支持多区域波段选择)。

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  精细农业是实现农业低耗、高效、优质与安全的重要途径。作为我国第一大粮食作物,水稻的稳产高产一直是我国农业生产的关注重点,而及时有效的病害防治是实现稳产高产的重要保证。水稻纹枯病是水稻三大病害之一,如果能在水稻患病早期及时检测出受害作物的发病原因和受害程度,再结合精细农业中的变量施药,就能有效减小水稻病害感染的病变率,缩小危害范围,切实有效地提高水稻产量。变量施药主要是指根据获取的作物的病虫害信息,及时地诊断受害作物的病因以及受害程度,因病治宜、因地制宜、按需按量施用化学制剂,这样既能减少化学制剂的使用量,又能达到及时防治的目的。

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  本研究采用高光谱成像技术实现了对水稻纹枯病的病害识别。试验对原始光谱分别进行不同的预处理后建立PLS-DA判别分析模型,得到了较好的效果。以SG、SNV和MSC这3种预处理方法下预测样本判别的正确率分别为82.8%、92.1%和89.1%,其中以SNV预处理的光谱建立的PLS-DA 模型正确率最高,而以SG预处理的光谱建立的PLS-DA模型正确率最低,但正确率均超过了80%,故这3种方法都是可行的。基于MNF特征信息提取建立的LDA和BPNN判别模型预测集的正确率分别为95.3%和98.4%,优于基于全部波段建立的PLS-DA模型。综合比较3种模型,基于MNF特征信息提取建立的BPNN模型取得了最优判别效果,建模集和预测集正确率分别为99.1%和98.4%。试验结果表明采用高光谱成像技术能够识别水稻纹枯病,采用MNF算法提取特征信息可以代表原始光谱,并极大地减少计算量,该算法在水稻病害快速识别建模过程中具有广泛的应用前景。


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