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[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 曹英丽  肖文  江凯伦  郭宝赢  刘亚帝  王洋  
纹枯病是水稻生产中三大病害之一,其早期检测对病害的及时防控、保证粮食安全具有重要意义。高光谱技术为水稻病虫害高通量、实时监测提供了有效的技术手段。基于高光谱病害检测中高光谱的降维,或检测特征的提取至关重要,利用2017和2018两年水稻盆栽纹枯病接种试验与大田纹枯病调查试验样本高光谱数据,探讨了分窗Gram-Schmidt变换的高光谱数据降维与特征波段提取,构建纹枯病检测模型,对比分析了本研究方法与主成分分析、连续投影法高光谱降维效果与病害检测精度。结果表明:基于分窗GramSchmidt变换可有效实现高光谱数据的降维,盆栽样本高光谱降到4维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.8373,均方误差MSE为0.0406;大田样本高光谱降到4维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.9701,均方误差MSE为0.0065。主成分分析法降维,盆栽样本高光谱降到6维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.7931,均方误差MSE为0.049,大田样本高光谱降到6维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.9658,均方误差MSE为0.0078;连续投影法降维,盆栽样本高光谱降到8维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.8132,均方误差MSE为0.0466,大田样本高光谱降到4维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.9685,均方误差MSE为0.0072。对比主成分分析法和连续投影法,基于分窗Gram-Schmidt变换的高光谱降维效果与纹枯病检测精度均效果较好,可为高光谱降维与水稻纹枯病防治提供一定的理论基础和技术支撑。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)  [作者] 刘浪  许金钗  翁海勇  程祖锌  曹亚轩  叶大鹏  谢立敏  
为实现田间环境下水稻叶部病害的快速诊断,设计了一种基于多光谱成像技术的水稻叶部病害便携式检测装置.该装置主要由多光谱图像采集软件、高功率LED驱动电路、图像采集触发电路和USB接口通讯电路4个部分组成.以感染水稻稻瘟病、胡麻叶斑病、细条病水稻以及健康水稻的叶片为研究对象,采集了460、520、590、630、660、710、730、760、800、850、900和940 nm共12个波段下的光谱图像信息.主成分分析结果表明:第一主成分(PC1)和第二主成分(PC2)的累计方差贡献率为91.19%;稻瘟病、胡麻叶斑病和细条病在PC1和PC2得分图上具有各自聚成一类的趋势.基于12个波段反射率构建的支持向量机模型对稻瘟病、胡麻叶斑病和细条病的总体识别正确率为97.44%,Kappa系数为0.965 1,识别效果较好.表明利用自主研发的便携式多光谱成像装置结合化学计量法可实现水稻叶部病害的快速诊断.
[期刊] 工业工程  [作者] 方卫国  蔡伟宁  
针对军用无人机研制费用预测样本数据缺乏、影响因素复杂的问题,利用Gram-Schmidt回归方法提取无人机研制费用预测的关键参数,给出了基于Gram-Schmidt回归的军用无人机研制费用预测模型和算法步骤。利用样本数据进行检验,并与逐步多元回归、人工神经网络和偏最小二乘等预测方法进行了比较。结果表明Gram-Schmidt回归方法用于军用无人机研制费用预测具有实用性和优越性。
[期刊] 华中农业大学学报  [作者] 付苗苗  刘梅英  牛智有  杨芳  向喻  
采集并制备不同地域、不同品种的水稻秸秆样本288个,根据浓度梯度法,按照31的比例划分校正集与验证集。采用蒽酮硫酸比色法测定试验样本中可溶性糖含量,并采集在近红外全波段(10 000~4 000cm-1)范围内样本的近红外光谱信息。采用多元散射校正(mSc)、标准正态变量变换(SNV)、导数、S-G平滑及其组合方法对光谱进行预处理,分别运用逐步多元线性回归(SmLR)、偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PcR)化学计量学算法,建立基于近红外光谱的逐步多元线性回归(SmLR)、偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PcR)定量分析模型。通过比较分析,对光谱进行一阶导数预处理,建立的PLS模...
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 刘思伽  田有文  冯迪  张芳  崔博  
苹果果实易发生病害,传统的苹果病害的检测不适应苹果分级在线检测的要求。为了实现病害苹果快速、有效的在线检测,采用高光谱成像技术对寒富苹果的炭疽病、苦痘病、黑腐病和褐斑病的病害果进行无损检测研究。根据正常区域与病害区域光谱相对反射率差异,提出改进流形距离方法。综合计算病害与正常区域,病害与果梗/花萼区域,正常与果梗/花萼区域的光谱相对反射率的总改进流行距离L值,从而从全波段中选择了3个特征波段,分别为700,765,904nm。对700nm特征波段下的图像进行阈值分割,以此获得掩膜图像,并对掩膜后的图像二次阈值分割提取感兴趣区域。将3个特征波段下对应的光谱相对反射率分别组合,作为BP神经网络的输...
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 徐静  苗腾  周云成  邓寒冰  宋平  张聿博  
为实现玉米叶片表面未见明显病症的病害早期检测,提出一种基于高光谱成像技术的玉米弯孢叶斑病早期检测方法。以玉米叶片为研究对象,采用人工接种病菌使玉米感染弯孢叶斑病,在接种后1,2,3,4,5d,每天采集接种病菌叶片30片,正常未接种叶片10片,利用高光谱成像系统获取接种病菌叶片和正常未接种叶片在400~1000nm高光谱图像数据,经过分析接种病菌叶片和正常未接种叶片的原始光谱、原始光谱的一阶导数光谱、平均光谱绝对差值,确定玉米弯孢叶斑病早期检测的特征波段选取区。然后通过显著性检验和相关性分析,将置信区间设为95%,在特征波段选取区确定458.9,481.1,500.8,515.7,525.7, 531.9,534.4,550.7,578.3,604.9,625.2,646.8,677.5,735.3,754.7nm,为玉米弯孢叶斑病早期检测的特征波段。最后,基于选定的特征波段构建玉米弯孢叶斑病支持向量机检测模型。结果表明:利用选取的特征波段作为支持向量机的输入矢量,建立的玉米弯孢叶斑病早期检测模型,通过支持向量机选择的线性核函数、多项式核函数、径向基核函数3种不同的核函数,在接种后的第1d,3种核函数测试集准确率达79%以上,线性核函数在接种第3d,测试集准确率达到88.75%。该研究可以对玉米弯孢叶斑病在未见明显叶斑的早期进行快速、无损检测,为玉米病害的早期检测提供新的思路。
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 罗文芳  魏松红  王海宁  李思博  李帅  张优  
从辽宁省、吉林省和黑龙江省多个地区采集水稻田土样。采用3点平板对峙培养法、菌丝生长速率法和菌核萌发抑制法,综合筛选对水稻纹枯病菌有生防作用的生防菌。结果表明:从土壤中分离获得的211株生防菌中筛选出抑菌活性较高的1株真菌JLF6-2和3株细菌JLN3-2、SYN6-3及JLN3-8。4株生防菌株抑菌圈分别为38.30mm、18.30mm、33.30mm和22.50mm;菌丝生长抑制率分别为77.30%、63.29%、80.35%和100%;菌核萌发抑制率分别为86.67%、83.33%、80.00%和61
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)  [作者] 钟连顺  倪炳卿  
采用Iwao.m-x回归法和Southwood公共kc值法求得理论抽样数模型,从而导出在不同置信度、为害株率-x和允许误差d下的理论抽样数n和最适抽样单位.采用Iwao和Willson提出的序贯抽样法得到2个序贯抽样模型,进而获得纹枯病的Iwao-Willson复合序贯抽样法.经比较,结果表明该方法为最佳调查法,可大大减小调查误差.
[期刊] 华北农学报  [作者] 张云辉  张所兵  林静  汪迎节  方先文  
通过前期对江苏水稻地方品种抗条纹叶枯病资源的筛选获得的一份高抗条纹叶枯病水稻品种旱稻,配制其与条纹叶枯病感病品种武育粳3号杂交组合,采用田间自然接种鉴定方法,以病情指数为表型值,对141个F2单株的F2:3株系进行了条纹叶枯病抗性鉴定。同时利用群体分离分析法(Bulked segregant analysis,BSA法)对抗/感DNA池分析发现第11染色体SSR标记RM209、RM21与条纹叶枯病抗性有明显的连锁关系。利用基于完备复合区间作图方法的QTL检测软件(QTL IciMapping V3.2)在第11染色体上检测到一个条纹叶枯病抗性相关QTL,位于SSR标记RM209和RM21之间,...
[期刊] 中国农业科学  [作者] 刘小军  田永超  姚霞  曹卫星  朱艳  
【目的】建立快速、无损诊断水稻叶片含水量的估测模型,为水稻水分精确管理提供依据。【方法】基于2年不同土壤水分处理和水稻品种的池栽试验,于水稻主要生育时期同步测定顶部4张叶片的光谱反射率和含水量,系统分析350—2 500 nm波段范围内任意两波段组合而成的比值(RSI)、归一化差值(NDSI)及差值(DSI)光谱指数,并分析其与叶片含水量的量化关系。【结果】不同土壤水分处理和叶位间,叶片反射光谱具有显著的时空变化特征,叶片含水量的敏感光谱波段主要位于近红外及短波红外区域;RSI(R1402,R2272)及NDSI(R1402,R2272)光谱指数与叶片含水量呈现良好的线性相关,线性拟合R2均达...
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 田有文  牟鑫  程怡  胡博  
为了研究检测苹果表面轻微损伤的有效的方法,以红富士苹果为试验样本,通过高光谱成像采集系统采集苹果样本的高光谱图像,根据正常苹果表面区域和刚损伤、损伤后(3,10,24h)的损伤区域光谱反射率平均曲线得到有效光谱区域;用掩膜法对图像进行背景分割,并基于有效光谱区域做主成分分析,选取第四主成分(PC4)提取损伤区域,运用阈值分割的方法建立提取损伤区域的算法模型;应用该算法模型对正常苹果和损伤苹果进行检测。检测结果表明:正常苹果样本正确检测率达到100%,损伤苹果样本的正确检测率为97.5%,总体检测精确度高达98.75%,说明利用高光谱成像技术可以有效快速检测出苹果表面的轻微损伤。
[期刊] 南京农业大学学报  [作者] 戈永慧  宋进  潘磊庆  屠康  
[目的]为实现猕猴桃冷害的无损甄别,本文提出了基于高光谱成像技术检测‘红阳’猕猴桃冷害的方法。[方法]通过分析400~1000 nm和1000~2000 nm波段下的光谱,比较不同预处理下的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型,选出正确率较高的模型后,对该方法构建全波段和特征波段光谱信息的模型,并对结果进行比较。[结果]主成分分析(PCA)结果表明,不同冷害等级的猕猴桃样本可以区分,但相邻等级猕猴桃样本间存在少量重叠。自动标准化(Autoscale)为最佳预处理方式,基于Autoscale建立的SVM模型相对于其他模型具有更高的准确率。400~1000 nm波长范围下,连续投影算法(SPA)选择特征波长相对于全波长的模型更优,建模集、预测集正确率分别为100%和94.2%,在1000~2000 nm波长范围,竞争性自适应重加权算法(CARS)选择特征波长比全波长模型效果更好,建模集、预测集正确率分别为92.3%和86.5%。[结论]高光谱成像技术可以全面、准确、快速地预测猕猴桃冷害程度,该技术为猕猴桃的流通、销售提供了一定的理论依据。
[期刊] 南京农业大学学报  [作者] 戈永慧  宋进  潘磊庆  屠康  
[目的]本文旨在建立基于高光谱成像技术检测猕猴桃冷害的方法,实现猕猴桃冷害的无损甄别。[方法]以‘红阳’猕猴桃为材料,通过分析其400~1 000 nm和1 000~2 000 nm波段下的光谱,比较不同预处理下的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型,选出正确率较高的模型,对该方法构建全波段和特征波段光谱信息的模型,并对结果进行比较。[结果]主成分分析(PCA)结果表明,不同冷害等级的猕猴桃样本可以区分,但相邻等级猕猴桃样本间存在少量重叠。自动标准化(Autoscale)为最佳预处理方式,基于Autoscale建立的SVM模型相对于其他模型具有更高的准确率。在400~1 000 nm波长范围,连续投影算法(SPA)选择特征波长相对于全波长的模型更优,建模集、预测集正确率分别为100%和94.2%,在1 000~2 000 nm波长范围,竞争性自适应重加权算法(CARS)选择特征波长比全波长模型效果更好,建模集、预测集正确率分别为92.3%和86.5%。[结论]高光谱成像技术可以全面、准确、快速地预测猕猴桃冷害程度,该技术为猕猴桃的流通、销售提供了理论依据。
[期刊] 南京农业大学学报  [作者] 王浩云  李晓凡  李亦白  孙云晓  徐焕良  
[目的]为解决水果品质无损检测中成本、效率、精度问题,提出了一种基于高光谱图像和三维卷积神经网络(3D-CNN)的苹果高光谱多品质参数同时检测方法。[方法]使用高光谱成像系统获取400~1 000 nm波段的苹果样本的高光谱反射图像并使用S-G平滑法对原始图像进行去噪处理,在此基础上,对采集到的高光谱图像通过多感兴趣位置的选取以及间隔波段抽取重组的方法进行样本扩充,再利用三维卷积神经网络建立样本扩充后的苹果高光谱图像与苹果糖度、硬度、含水量的多任务学习模型,通过该模型实现对苹果的糖度、硬度、含水量等品质参数的无损检测。[结果]采集245个苹果的高光谱图像及其对应的品质参数信息,通过样本扩充的方法将原始数据集扩充至9 800个样本后进行建模和验证。结果表明:本算法建立的苹果糖度、硬度、水分的分类模型,在糖度类间隔为1°Brix、硬度类间隔为0.5 kg·cm~(-2)、含水量类间隔为10%的情况下,糖度、硬度、水分的预测准确率分别为93.97%、92.29%和93.36%,回归模型糖度、硬度和水分的相关系数最高分别达到0.827、0.775和0.862,比最优的传统算法分别提高15.0%、17.0%和17.2%。[结论]本算法能够较准确实现苹果高光谱多品质参数同时检测,且相对传统方法预测精度有较大提升。
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 姜凤利  杨磊  田有文  孙炳新  罗子旋  
为探究软枣猕猴桃采后后熟过程中可溶性固形物含量(soluble solids content, SSC)变化和分布规律,利用高光谱成像结合化学计量学方法实现其SSC无损检测与可视化。首先,采集25℃下不同贮藏天数软枣猕猴桃的高光谱数据,并测定其SSC。其次,采用不同预处理方法对光谱数据进行处理,确定最佳预处理方法;然后,基于3种特征波段提取方法优选特征波段,构建偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)、极限学习机(extreme learning machine, ELM)和粒子群优化的极限学习机(particle swarm optimization-extreme learning machine, PSO-ELM)可溶性固形物含量预测模型。结果表明:基于竞争性自适应重加权采样算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)提取特征波长的PSO-ELM模型的预测效果最佳,测试集Rp2为0.934,RMSEP为0.952,RPD为2.277。最后,基于CARS-PSO-ELM模型计算软枣猕猴桃每个像素点的SSC,生成可视化分布图,直观地呈现出不同贮藏天数软枣猕猴桃SSC变化的空间分布特征,为软枣猕猴桃的品质评价和贮运销售提供重要参考。
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