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    基于數(shù)字圖像棉花黃萎病診斷與防治的管理遠(yuǎn)程監(jiān)測

    2020-07-02 09:25:54石志鈺裴雅琨朱玉濤賈玉姣胡曉倩侯士聰侯玉霞
    新疆農(nóng)業(yè)科學(xué) 2020年6期
    關(guān)鍵詞:黃萎病植被指數(shù)冠層

    石志鈺,裴雅琨,朱玉濤,賈玉姣,胡曉倩,侯士聰,侯玉霞

    (中國農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院,北京 100193)

    0 引 言

    【研究意義】棉花黃萎病(CottonVerticilliumwilt)對(duì)棉花生產(chǎn)危害大。為了增強(qiáng)棉花黃萎病的快速診斷識(shí)別,及時(shí)采取防治措施,提高棉花病害的遠(yuǎn)程監(jiān)測水平是保證有效防治病害的關(guān)鍵所在,通過便捷、快速的數(shù)字圖像準(zhǔn)確獲取棉花黃萎病癥狀特征,以此為依據(jù)對(duì)棉花黃萎病進(jìn)行監(jiān)測,獲得病害防治的及時(shí)推薦,防止過量施用殺菌劑帶來的農(nóng)藥殘留以及隨之而來的生態(tài)環(huán)境污染問題,提高殺菌劑的利用率。建立快速、便捷、對(duì)棉花無損傷的病害診斷和防治管理的遠(yuǎn)程監(jiān)測,對(duì)診斷和防治棉花黃萎病具有重要的應(yīng)用價(jià)值。【前人研究進(jìn)展】國內(nèi)外學(xué)者利用遙感技術(shù)對(duì)小麥、水稻、玉米、大豆等農(nóng)作物病害遠(yuǎn)程監(jiān)測具有研究報(bào)道[1-5],但有關(guān)棉花黃萎病的遠(yuǎn)程監(jiān)測研究相對(duì)甚少。黃萎病病菌(Verticilliumdahliae)侵染棉花后,V.dahliae不斷產(chǎn)生分生孢子破壞葉片葉綠素,而在可見光波段內(nèi)植物光譜特性主要受葉片內(nèi)色素含量的影響,尤其是葉綠素含量對(duì)可見光波段植物光譜特性起著重要的作用。感病棉株生長發(fā)育受阻,葉綠素含量下降,葉綠素在藍(lán)紅波段的吸收減少,而反射增強(qiáng),特別是紅光波段反射率升高,葉片變?yōu)辄S色(紅色+綠色=黃色),相似于黃萎病危害棉花葉片的褪綠、發(fā)黃癥狀[6]。隨著棉花黃萎病嚴(yán)重度增加,近紅外波段光譜反射率下降,并且棉花黃萎病嚴(yán)重度與近紅外波段冠層光譜反射率的相關(guān)性大于可見光波段,此結(jié)果與陳兵等[7]采用近地高光譜數(shù)據(jù)監(jiān)測棉花黃萎病不同病情嚴(yán)重度的冠層光譜特征的變化規(guī)律相似。目前,研究主要集中在光譜位置變量[8-9]、光譜特征吸收參量[9]、植被指數(shù)[7,9-10]建立病情嚴(yán)重度監(jiān)測模型等。這些病害植被指數(shù)是基于特定植被類型與發(fā)病條件獲取的數(shù)據(jù)集通過光譜特征提取建立。在作物葉片尺度上利用二階光譜導(dǎo)數(shù)設(shè)計(jì)有關(guān)黃萎病病害指數(shù),如利用可見光譜計(jì)算獲得大豆黃萎病黃度指數(shù)[11]是通過可見光譜計(jì)算獲得,對(duì)葉片結(jié)構(gòu)、葉綠素等參量變化不敏感,在植株冠層尺度上進(jìn)行遙感應(yīng)用還需驗(yàn)證。棉花和大豆的生長環(huán)境、種植模式、冠層結(jié)構(gòu)、病原菌致病癥狀等方面存在差異,需要基于棉花黃萎病癥狀的特征及其光譜特性構(gòu)建棉花黃萎病指數(shù),提高病害診斷的敏感性與準(zhǔn)確性,及時(shí)防治棉花黃萎病,阻止病害擴(kuò)展傳播?!颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中,隨著當(dāng)前社會(huì)整體發(fā)展水平的提升,信息技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越廣泛[12-13]。對(duì)棉花黃萎病的監(jiān)測的要求越來越高,需要更精準(zhǔn)、更快捷、更簡潔的數(shù)字圖像技術(shù)。傳統(tǒng)的棉花病害診斷識(shí)別采用田間調(diào)查、采樣、實(shí)驗(yàn)室病原菌的觀察,存在主觀性、時(shí)效性較差, 難以滿足隨時(shí)監(jiān)測棉花病害。研究在基于數(shù)字圖像的棉花黃萎病診斷與防治管理遠(yuǎn)程監(jiān)測。【擬解決的關(guān)鍵問題】采集與結(jié)構(gòu)、葉綠素相關(guān)的植被指數(shù)與棉花黃萎病癥狀特征的數(shù)字圖像,與病害植被指數(shù)和病害嚴(yán)重度等級(jí)的識(shí)別有較好的對(duì)數(shù)關(guān)系。獲得病害癥狀特征變化的典型譜段,構(gòu)建棉花黃萎病病情指數(shù),建立病害病情監(jiān)測模型。建立網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)對(duì)棉花黃萎病信息進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測,應(yīng)用于棉花病害和防治遠(yuǎn)程管理。

    1 材料與方法

    1.1 材 料

    試驗(yàn)在北京市海淀區(qū)上莊試驗(yàn)基地進(jìn)行,以中植棉2號(hào)和新陸早33號(hào)2個(gè)棉花品種為供試材料。棉田土壤質(zhì)地土層有機(jī)質(zhì)含量為8.65 g/kg、速效磷為 10.34 mg/kg、速效鉀為 117.4 mg/kg、全氮為0.71 g/kg,肥力中等。圖像采集時(shí)間為 2019年8月,獲得數(shù)字圖像,提取健康棉株和不同嚴(yán)重度的感病棉株冠層光譜數(shù)據(jù)、病害植被指數(shù)、棉花黃萎病病情指數(shù)等。

    田間數(shù)字圖像獲取主要采用OLYMPUS SP-565UZ數(shù)碼相機(jī)拍攝。RGB顏色空間使用紅R、綠G和藍(lán)B基色顯示彩色,首先對(duì)病害棉株冠層RGB圖像通過HIS變換、分類、定量統(tǒng)計(jì)冠層危害程度,通過分析感病棉株冠層光譜的特征,明確病害光譜響應(yīng)的變化,引入Relief-F算法[14],尋找對(duì)病情發(fā)展敏感的單波段光譜特征集合與歸一化差異波段,通過線性加權(quán)組合構(gòu)建棉花黃萎病病情指數(shù)(Cotton Verticillium Wilt Index, CVWI),監(jiān)測棉花黃萎病病情嚴(yán)重度,對(duì)影像進(jìn)行幾何校正和圖像融合的預(yù)處理。

    棉花冠層尺度上的病斑面積與葉片總面積的比值稱為冠層受害程度(Canopy Disease Severity, CDS)。為了定量計(jì)算CDS,將棉花冠層圖像利用RGB至HIS空間的變換消除光強(qiáng)度變化的影響,對(duì)S和H成分進(jìn)行分類,提取病害區(qū)域[15]。數(shù)據(jù)采集過程中,光譜信號(hào)受環(huán)境與儀器等影響,必需對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,圖像融合采用Savitzky-Golay(S-G)平滑濾波器降低數(shù)據(jù)采集中光譜信號(hào)的噪聲。

    1.2 方 法

    1.2.1 棉花黃萎病嚴(yán)重度的分級(jí)[7]

    依據(jù)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 22101.5-2009)棉花黃萎病嚴(yán)重度分為5級(jí)[7]:0級(jí)為健康(發(fā)病為0%)、1級(jí)為輕度發(fā)病(0%~25%)、2級(jí)為中度發(fā)病(25%~50%)、3級(jí)重度發(fā)病(50%~75%)、4級(jí)極重度發(fā)病(75%~100%)。

    1.2.2 Relief-F算法獲取棉花黃萎病癥狀變化敏感的特征

    通過Relief-F算法[14],由SG濾波后的光譜數(shù)據(jù)獲得各波段用于棉花黃萎病嚴(yán)重度等級(jí)的權(quán)重分布。可見光波段光譜反射率與棉花黃萎病病情嚴(yán)重度呈正相關(guān),隨黃萎病病情嚴(yán)重度增加,可見光波段光譜反射率增大。近紅外波段光譜反射率隨黃萎病病情嚴(yán)重度增加,植被指數(shù)值下降,近紅外波段光譜反射率減少,植被指數(shù)與病情嚴(yán)重度呈負(fù)相關(guān)。在可見光和近紅外波段,權(quán)重分別表現(xiàn)為增加、減少的趨勢。由于病害植被指數(shù)有效的綜合有關(guān)的光譜信號(hào),在增強(qiáng)植被信息的同時(shí)使非植被信號(hào)最小化,比用單波段探測綠色植被更具有靈敏性、準(zhǔn)確性、可靠性,研究表明,多數(shù)植被指數(shù)與棉花黃萎病病情嚴(yán)重度的相關(guān)性優(yōu)于單波段。研究選取Relief-F算法得到權(quán)重最大的2個(gè)波段701 nm、1 300 nm用于棉花黃萎病病情指數(shù)CVWI的構(gòu)建。

    利用Relief-F算法[14]提取對(duì)棉花黃萎病癥狀變化敏感的特征波長。Relief-F算法是一種特征權(quán)重算法(feature weighting algorithms),根據(jù)各個(gè)特征和類別的相關(guān)性賦予特征不同的權(quán)重,權(quán)重小于某個(gè)閾值的特征將被移除。特征的權(quán)重越大,表示該特征的分類能力越強(qiáng),反之,表示該特征分類能力越弱。特征選擇算法中Relief-F算法使用Matlab的實(shí)現(xiàn)。

    Relief-F算法基于權(quán)重尋找特征值,常用于解決多分類與回歸問題,其思路是通過計(jì)算特征與類別間的距離賦予各光譜特征不同的權(quán)重[16]。

    1.2.3 典型病害植被指數(shù)

    V.dahliae侵染棉花后,引起可見光、近紅外波段等光譜反射率的改變。選用反映棉花冠層結(jié)構(gòu)、色素含量等典型病害植被指數(shù),作為回歸分析的入選變量。表1

    表1 典型病害植被指數(shù)及其公式Table 1 Vegetation indices of typical diseases and their equations

    1.2.4 監(jiān)測模型構(gòu)建和模型精度評(píng)價(jià)

    利用支持向量機(jī)(support vector machines, SVM)已用于植物病害病情的診斷,SVM根據(jù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則構(gòu)建最優(yōu)分類超平面,提高模型的泛化能力,解決非線性、高維數(shù)、局部極小點(diǎn)等問題,已成功用于病害病情的診斷。為驗(yàn)證棉花黃萎病病情指數(shù)的有效性,精準(zhǔn)診斷病害危害程度,利用SVM建立棉花黃萎病的遠(yuǎn)程監(jiān)測模型,比較色素比值指數(shù)(PSSRb)與黃萎病病情指數(shù)(CVWI)的分類精度,評(píng)價(jià)指標(biāo)采用決定系數(shù)(determination coefficient,R2)、均方根誤差(root mean square error,RMSE)和相對(duì)誤差(relative error,RE)。R2越接近于1,而RMSE和RE越接近于0,模型預(yù)報(bào)值與實(shí)測值越吻合,模型精度越高。評(píng)價(jià)指標(biāo)的計(jì)算公式分別為:

    1.2.5 權(quán)重計(jì)算和CVWI的獲取

    1個(gè)樣本S從訓(xùn)練集中取出,在同類樣本S找出鄰近樣本集H(Near Hits),在同類S樣本異類的每個(gè)樣本集中找出鄰近樣本集M(Near Misses),每次找出ρ個(gè)鄰近樣本,重復(fù)n次取樣,同類樣本距離越小、異類樣本距離越大,則權(quán)重值越大。結(jié)果均值作為每個(gè)特征的最終權(quán)重值。權(quán)重公式為:

    ω(Fi) ←ω(Fi) - 1/nρΣh∈H|Si-hi|+ 1/nρΣm∈M|Si-mi|.

    式中Σh∈H|Si-hi|、Σm∈M|Si-mi|分別表示ρ個(gè)同類、異類鄰近樣本與樣本S在特征i的距離和;F-特征集合;ω(Fi)-特征i的權(quán)重值。

    CVWI=α×B1 300+β×B701+γ×NDVI(B700,B532)

    式中系數(shù)α、β、γ取值為-1-1,步長為0.1。通過分析棉花黃萎病病情嚴(yán)重度等級(jí)的相關(guān)性,進(jìn)行最佳加權(quán)組合,獲得CVWI。

    CVWI= -0.1×B1 300+0.1×B701+0.5×NDVI(B700,B532)

    把表1的典型植被指數(shù)和公式中CVWI與棉花黃萎病病情嚴(yán)重度等級(jí)進(jìn)行相關(guān)性分析,分別以NDVI、RDVI、SR、PSSRa、PSSRb、CVWI為自變量,以棉花黃萎病病情嚴(yán)重度為因變量y建立一元回歸模型。

    1.2.6 棉花黃萎病診斷

    對(duì)數(shù)字圖像與人機(jī)交互數(shù)據(jù)的分析與判斷, 實(shí)現(xiàn)棉花黃萎病的診斷。通過對(duì)數(shù)據(jù)的推理, 病害癥狀的類別,并與病害防治相對(duì)接, 試驗(yàn)結(jié)果與方法的同步顯示。圖1

    圖1 棉花黃萎病診斷
    Fig.1 Diagnosis of Cotton Verticillium Wilt

    2 結(jié)果與分析

    2.1 被V. dahliae感染棉花的病害癥狀和棉花黃萎病嚴(yán)重度的診斷

    研究表明,在棉田獲取被V.dahliae感染棉株冠層光譜數(shù)據(jù),依據(jù)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 22101.5-2009)棉花黃萎病嚴(yán)重程度的分級(jí),診斷實(shí)驗(yàn)棉田病害嚴(yán)重度為1級(jí)、3級(jí)、4級(jí)的冠層光譜和0級(jí)健康棉株光譜,隨著棉花黃萎病發(fā)病程度加重,葉片組織邊界變模糊,細(xì)胞間隙增大,細(xì)胞排列疏松,細(xì)胞失水葉片變小,細(xì)胞數(shù)目減少,導(dǎo)致棉花葉片顏色由綠變黃,伴有葉緣焦枯,直至干枯死亡。V.dahliae侵入棉花根表層導(dǎo)致棉花凈光合速率、氣孔導(dǎo)度、蒸騰速率等降低,棉株萎蔫死亡,診斷到3級(jí)、4級(jí)嚴(yán)重度的棉花黃萎病癥狀。通過實(shí)驗(yàn)棉田診斷的病害病情嚴(yán)重程度的分類確定植被冠層受損面積,計(jì)算獲得冠層受害程度(CDS),因?yàn)镃DS是由于V.dahliae感染棉花破壞了組織結(jié)構(gòu)相關(guān)植被、葉綠體相關(guān)植被所致。圖2

    注:A: 健康棉株; B:不同嚴(yán)重度的棉花黃萎病; C健康和不同嚴(yán)重度的感病棉花葉片

    圖2 黃萎病對(duì)棉花葉片造成的可視化癥狀
    Fig.2Verticilliumwiltcaused the visible symptoms of cotton leaf

    2.2 被V. dahliae感染棉株冠層光譜特征

    隨著棉花黃萎病嚴(yán)重度的增加,綠色反射峰的平坦化以及波長為660~680 nm的紅光區(qū)域反射率增加,近紅外波段在棉株光譜反射率主要受葉綠素、冠層結(jié)構(gòu)的影響。由于棉花黃萎病造成葉綠素降低、葉片內(nèi)部結(jié)構(gòu)被破壞,改變冠層結(jié)構(gòu)。在近紅外波段健康棉株冠層的光譜反射率大于病株的光譜反射率;近紅外陡峭的紅邊被逐漸拉平,感病棉株冠層光譜反射率在近紅外波長(780~1 300 nm)顯著低于健康棉株冠層;隨黃萎病病情嚴(yán)重度增加,可見光波段光譜反射率增大,其光譜反射率主要受葉綠素含量的影響,被V.dahliae侵染棉花的葉綠素含量減少,棉葉變枯黃,對(duì)藍(lán)光、綠光、紅光的吸收減弱,反射增強(qiáng),而綠光波段的反射率逐漸降低,導(dǎo)致葉綠素的綠色強(qiáng)反射峰區(qū)和強(qiáng)吸收區(qū)逐漸拉平。光譜數(shù)據(jù)監(jiān)測棉花黃萎病病情嚴(yán)重度的不同與冠層光譜特征的變化規(guī)律相似。表1,圖3

    1:可見光波段 2:近紅外波段

    1: Visible band 2: Near infrared band

    圖3 不同嚴(yán)重度棉花黃萎病冠層光譜
    Fig.3 Canopy spectrum of cottonVerticilliumwiltof different severity

    2.3 棉花黃萎病病情指數(shù)CVWI的構(gòu)建

    通過Relief-F算法由SG濾波后的光譜數(shù)據(jù)得到各波段的棉花黃萎病癥狀嚴(yán)重度等級(jí)的權(quán)重分布。植被可見光波段光譜反射率與棉花黃萎病癥狀嚴(yán)重度呈正相關(guān),隨著病害癥狀嚴(yán)重度增加,植被可見光波段光譜反射率增大。近紅外波段光譜反射率隨著棉花黃萎病癥狀嚴(yán)重度增加,植被指數(shù)值下降,近紅外波段光譜反射率減少,植被指數(shù)與病害癥狀嚴(yán)重度呈負(fù)相關(guān)。因此,在植被可見光和近紅外波段,權(quán)重分別表現(xiàn)為增加、減少的趨勢。由于感病植被指數(shù)有效地綜合相關(guān)的光譜信號(hào),在植被信息增強(qiáng)時(shí)非植被信號(hào)最小化。本論文研究選取Relief-F算法得到權(quán)重最大的2個(gè)波段701 、1 300 nm,用于獲取CVWI。植被光譜特征隨著棉花黃萎病癥狀嚴(yán)重度增加呈平行移動(dòng),光譜的歸一化差異有助于區(qū)別棉花黃萎病危害嚴(yán)重度的等級(jí),對(duì)于權(quán)重大的450~950 nm波段,參照歸一化植被指數(shù)(NDVI)的形式構(gòu)建歸一化波段組合特征。通過Relief-F算法從歸一化特征組合中提取權(quán)重最大的歸一化波段組合NDVI(532 、 700 nm),診斷棉花黃萎病發(fā)病情況。通過方法歸一化差異組合表示與結(jié)構(gòu)相關(guān)植被指數(shù)和葉綠素相關(guān)植被指數(shù)與棉花黃萎病病情嚴(yán)重度的相關(guān)性。把權(quán)重最大的單波段特征、歸一化差異波段進(jìn)行線性組合,獲取CVWI。表2,圖3

    表2 病害監(jiān)測指數(shù)與病情嚴(yán)重度等級(jí)線性Table 2 Linear analysis of disease vegetation indices with diseases levels

    注:**表示顯著性水平為 0.01

    研究表明,典型病害植被指數(shù)與棉花黃萎病嚴(yán)重度等級(jí)有相關(guān)性,是由于棉花黃萎病主要引起綠光、近紅外和紅外波段的反射率變化引起,其中,與葉綠素相關(guān)植被指數(shù)(PSSRb)與棉花黃萎病嚴(yán)重度等級(jí)的相關(guān)性最高(R2=0.897,RMSE=0.363),PSSRb由波長652和700 nm組成,表明建立在葉綠素含量與結(jié)構(gòu)變化基礎(chǔ)上的植被指數(shù)可用于棉花黃萎病嚴(yán)重度等級(jí)的劃分。因此,研究通過Relief-F算法提取健康棉株和不同嚴(yán)重程度的感病棉株冠層光譜特征譜段構(gòu)建棉花黃萎病病情指數(shù)CVWI,指示棉花黃萎病嚴(yán)重度等級(jí)的識(shí)別(R2=0.917,RMSE=0.324)構(gòu)成植被指數(shù)的關(guān)鍵波段。

    CVWI由位于532、700、701、1 300 nm波長處的光譜反射率組成,這些光譜代表不同的外部結(jié)構(gòu)植被指數(shù)、病害植被指數(shù)。據(jù)報(bào)道,700 nm鄰近的反射光譜是由植被生物化學(xué)和物理參量產(chǎn)生的基本特征[23],而被V.dahliae侵染棉花葉綠素含量減低、棉株冠層結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,所以700 nm鄰近光譜特征是監(jiān)測病害嚴(yán)重度等級(jí)的重要指標(biāo)。研究表明,532 nm波長處的反射率能夠監(jiān)測葉黃素循環(huán),葉黃素是與光系統(tǒng)Ⅱ光能利用效率相關(guān)的調(diào)節(jié)色素[24],包含532 nm反射率的植被指數(shù)指示光合作用的變化,從而揭示棉花葉片中V.dahliae的變化。1 300 nm是綠色植被水分吸收峰所在位置,表明植物水分含量的變化,所以包含1 300 nm鄰近的CVWI表明水分含量隨病害嚴(yán)重度的變化而變化。表2

    2.4 病害監(jiān)測模型構(gòu)建與精度評(píng)價(jià)

    為了確定CVWI的有效性,診斷棉花黃萎病發(fā)病、擴(kuò)展程度,利用支持向量機(jī)(support vector machines, SVM)對(duì)棉花黃萎病進(jìn)行監(jiān)測,利用遺傳算法(genetic algorithm, GA)優(yōu)化的SVM建立了棉花黃萎病的監(jiān)測模型(GASVM)。將色素比值指數(shù)PSSRb與黃萎病病情指數(shù)CVWI分別作為模型的輸入,對(duì)應(yīng)的病害嚴(yán)重度等級(jí)作為輸出,劃分訓(xùn)練樣本與測試樣本,通過網(wǎng)格搜索確定最優(yōu)超參數(shù),獲取最優(yōu)棉花黃萎病的遠(yuǎn)程監(jiān)測模型。通過PSSRb與CVWI的分類精度,評(píng)價(jià)指標(biāo)采用決定系數(shù)R2、均方根誤差RMSE和相對(duì)誤差RE。R2越接近于1,而RMSE和RE越接近于0,表示病害監(jiān)測模型預(yù)報(bào)值與實(shí)測值越吻合,病害監(jiān)測模型精度越高。與PSSRb作為輸入的病害監(jiān)測模型相比,基于CVWI的棉花黃萎病監(jiān)測模型精度更高。

    2.5 防控棉花黃萎病數(shù)據(jù)的安全架構(gòu)

    研究表明,數(shù)字圖像采用多層次的深度防治棉花黃萎病模式,提高棉花黃萎病嚴(yán)重度等級(jí)數(shù)據(jù)的病害防治策略。病害病情發(fā)生數(shù)據(jù)在采用深度防治棉花黃萎病數(shù)據(jù)的安全架構(gòu)時(shí),優(yōu)化防治棉花黃萎病的模塊,保障病害病情發(fā)生數(shù)據(jù)的持續(xù)安全運(yùn)行。圖4

    圖4 基于防治棉花黃萎病數(shù)據(jù)的架構(gòu)
    Fig.4 The framework based on data of cottonverticilliumwiltcontrol

    3 討 論

    由于被V.dahliae侵染棉花有效地綜合有關(guān)的光譜信號(hào),在增強(qiáng)與結(jié)構(gòu)相關(guān)植被和葉綠素相關(guān)植被的信息時(shí),使非植被信號(hào)最小化,精準(zhǔn)選用植被指數(shù)與棉花黃萎病病情嚴(yán)重度組合波段[23-24]。研究獲取的數(shù)字圖像和數(shù)據(jù)受監(jiān)測尺度、棉花生長發(fā)育期、棉花黃萎病發(fā)病和擴(kuò)展情況、病害病情嚴(yán)重度等級(jí)等多因素的影響,造成CVWI的特征譜段的變化,今后將獲取全生育期內(nèi)棉花黃萎病病情等級(jí)的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行深入研究。

    在冠層尺度上篩選出適合冠層尺度病害監(jiān)測的特征變量,通過實(shí)驗(yàn)測定了棉花黃萎病及健康樣本的冠層光譜數(shù)據(jù),分別利用光譜反射率特征、與結(jié)構(gòu)相關(guān)植被指數(shù)特征、葉綠素相關(guān)植被指數(shù)特征和細(xì)節(jié)特征結(jié)合相關(guān)分析,以及SVM、GASVM方法[25]建立了基于冠層尺度的棉花黃萎病監(jiān)測模型。篩選出對(duì)病敏感度且差異較顯著的特征波段。通過Relief-F算法計(jì)算出各特征的權(quán)重系數(shù),對(duì)特征集進(jìn)行加權(quán);利用支持向量SVM對(duì)棉花黃萎病進(jìn)行監(jiān)測,并用遺傳算法GA優(yōu)化的SVM建立了棉花黃萎病的監(jiān)測模型。

    研究結(jié)果為準(zhǔn)確診斷和防控棉花黃萎病提供有效的工具,建立的系統(tǒng)為病害發(fā)生情況的監(jiān)測和病害防控管理提供了決策支撐,實(shí)現(xiàn)了棉花黃萎病病情信息的實(shí)時(shí)、快速、無損診斷和防控管理的遠(yuǎn)程監(jiān)測,為棉花黃萎病大面積精準(zhǔn)監(jiān)測提供新的思路,也為病害監(jiān)測以及病害防控提供理論依據(jù)。

    4 結(jié) 論

    4.1 利用與結(jié)構(gòu)相關(guān)植被和葉綠素相關(guān)植被冠層RGB圖像,通過精準(zhǔn)分類統(tǒng)計(jì)棉花冠層損害程度,定量計(jì)算CDS,診斷棉花黃萎病病情嚴(yán)重度等級(jí),明確植被冠層圖像RGB至HIS空間變換與典型病害植被指數(shù)的相關(guān)性。棉花冠層光譜隨著棉花黃萎病病情嚴(yán)重度的變化而變化。

    4.2 被V.dahliae侵染棉花可見光波段光譜反射率與棉花黃萎病病情嚴(yán)重度呈正相關(guān),隨著病害病情嚴(yán)重度增加,與結(jié)構(gòu)相關(guān)植被和葉綠素相關(guān)植被可見光波段光譜反射率增加。近紅外波段光譜反射率隨著棉花黃萎病病情嚴(yán)重度增加,被V.dahliae侵染棉花冠層光譜反射率在近紅外760~1 300 nm波段處低于健康植株冠層光譜反射率,紅光到近紅外陡峭的紅邊被逐漸拉平

    4.3 利用Relief-F算法提取光譜特征,結(jié)合病害癥狀的特征,獲取CVWI。CVWI涉及感病棉花的結(jié)構(gòu)、色素、光合特性等變化的綜合因素,與病害病情嚴(yán)重度等級(jí)的相關(guān)性R2為0.962,明確棉花黃萎病病情嚴(yán)重度與相應(yīng)位置的數(shù)字影像存在相關(guān)性。

    4.4 構(gòu)建了棉花黃萎病監(jiān)測模型。

    4.5 構(gòu)建了棉花黃萎病的數(shù)字圖像信息化系統(tǒng)管理,建立一個(gè)系統(tǒng)的、完善的棉花黃萎病數(shù)據(jù)安全架構(gòu)。

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