基于光谱信息的柑橘黄龙病无损检测及分级模型构建

柑橘黄龙病(Huanglongbing,HLB)是世界柑橘生产上最具毁灭性的病害,给果农和相关产业造成了巨大的损失.以柑橘叶片为载体,利用高光谱图像技术采集柑橘叶片表面的高光谱图像,用ENVI4.7进行图像处理,提取感兴趣区域(Region of Intest,ROI),统计感兴趣区域平均光谱数据,并进行相关植被植物的运算,最后通过PLS-DA(Partial Least Squares Discrimination Analysis)判别法进行鉴别并分类.结果表明:基于平均光谱值和植被指数的PLS-DA判别模型都能对健康、缺锌和HLB叶片进行鉴别.其中基于平均光谱值的PLS-DA模型鉴别健康柑橘叶片样品的灵敏度为100％,特异度为100％,准确度为100％;鉴别缺锌柑橘叶片样品的灵敏度为80.6％,特异度为91.7％,准确度为88.9％;鉴别HLB叶片的灵敏度为89.3％,特异度为88.3％,准确度为88.9％.基于植被指数的PLS-DA判别模型鉴别健康柑橘叶片样品的灵敏度为100％,特异度为100％,准确度为100％;鉴别缺锌柑橘叶片样品灵敏度为92.5％,特异度为89.3％,准确度为90.1％;鉴别HLB叶片的灵敏度为86.4％,特异度为95.3％,准确度为90.1％.识别正确率较高,说明利用高光谱进行柑橘黄龙病病情分类是可行的.     

近红外漫透射光谱快速无损鉴别家蚕种茧茧壳内蚕蛹雌雄

【目的】利用近红外漫透射光谱快速无损鉴别家蚕Bombyx mori种茧茧壳内蚕蛹的雌雄,以提高育种效率、降低人工成本。【方法】以芙9、9芙、湘7和7湘4个蚕品种为研究对象,采集比较了样本在可见和近红外区间的漫透射光谱,建立比较了各品种偏最小二乘判别分析(PLSDA)、后向传播神经网络(BPNN)以及支持向量机分类(SVM)判别模型,通过分类器特性(ROC)曲线研究了各模型的鲁棒性,采用差值法和遗传算法提取了特征波长。【结果】芙9、9芙、湘7和7湘品种利用450~900 nm光谱建模的雌雄鉴别准确率分别为95.20%、95.65%、88.80%和87.50%,利用900~1 700 nm光谱建模的准确率分别为100%、96.00%、92.22%和94.21%;采用PLSDA、BPNN和SVM模型都能够对蚕蛹雌雄做出较好的无损鉴别,3种模型真雌性率分别为95.96%、95.83%和100%,真雄性率分别为98.98%、96.04%和82.18%,准确率分别为97.46%、95.94%和90.86%,进一步通过ROC曲线分析,PLSDA模型效果最优,BPNN模型次之;手动提取20个波段建立PLSDA模型,鉴别真雌性率为93.75%,真雄性率为95.45%,准确率为94.57%。【结论】近红外波段900~1 700 nm的漫透射光谱比可见–近红外波段450~950 nm含有更丰富的蚕蛹雌雄分类信息;3种鉴别模型中,PLSDA模型效果最优;提取特征波段后,准确率能达到生产需要。     

基于拉曼光谱和自荧光光谱的柑橘黄龙病快速检测方法

为了快速检测黄龙病这一柑橘毁灭性病害,分析了柑橘黄龙病样本和健康样本的自荧光和拉曼光谱差异,建立了基于自荧光光谱、拉曼光谱和混合光谱的PLS-DA模型,进行了模型的结果比较,最后绘制了三种模型的分类器特征曲线ROC,通过曲线下面积AUC参数进一步评价了模型的性能。试验结果表明,柑橘黄龙病叶片样本和健康叶片样本的自荧光光谱和拉曼光谱存在差异信息。在785nm波长激光诱导下,柑橘叶片样本都产生了比较强的自荧光。黄龙病叶片的自荧光相对于健康样本的自荧光在小于1203cm ^-1范围更弱,而在大于1206cm ^-1范围更强,其下降的斜率（绝对值）相对健康样本更小。在典型的黄龙病样本和健康样本的拉曼光谱数据中,均可发现具有以下拉曼峰且具有一致性：920cm ^-1,1160cm ^-1,1289cm ^-1,1331cm ^-1和1529cm ^-1。黄龙病样本和健康样本相比在1257cm ^-1、1396cm ^-1、1446cm ^-1、1601 cm ^-1和1622cm ^-1具有更大的拉曼峰值强度和光谱带宽,在1006cm ^-1、1160cm ^-1、1191cm ^-1和1529cm ^-1位置谱峰强度较弱,提示黄龙病样本的类胡萝卜素含量较低。基于自荧光光谱、拉曼光谱和混合光谱三种光谱的PLS-DA模型鉴别的准确率分别为86.08%、98.17%和94.75%。进一步计算三种模型的ROC曲线下面积AUC参数分别为0.9313、0.9991和0.9875,拉曼光谱模型的AUC值最大,也表明拉曼光谱模型的鉴别效果最优。拉曼光谱分析技术可以成为探索柑橘黄龙病快速诊断鉴别的新途径。     

基于虚拟仪器的果树重叠叶片LAI实时检测系统

目前叶面积指数(leaf area index,LAI)检测中重叠叶片的辨别是一个难点。该文提出一种创新的重叠叶片LAI简易检测方法:在室内直射平行光源照射下,通过光电传感器检测叶片透射光能量,传感器信号经过调理,由数据采集卡采集至计算机,利用LabVIEW软件平台进行程序设计,自动判断重叠叶片层数。将叶片层数乘以传感器的接收面积即为该检测位置各层叶片面积,将整个检测过程中的叶片面积累加即为各层叶片的总面积,进而求出LAI。根据试验结果选用近红外作为光源,设计并制作用于检测的近红外光电传感器,其短路电流I1、I2分别与前置放大输出电压U1、主放大输出电压U2均有良好的线性关系,于0.05水平显著。数据采集试验结果表明,在手动进行扫描、定位采集的方式下,以方格法计算的LAI值作为准确值,系统对LAI的计算最大相对误差绝对值为14.8%。初步探讨了叶片间隔对透射辐射量的影响,结果发现乘幂模型的拟合效果较好。     

基于新工科背景下电子信息专业实践能力培养育人模式探索

在建设"新工科"背景下,针对目前农业院校电子信息专业实践教学中存在的问题,我校电信专业围绕培养"适应新工科需求的电信人才"的实践教学目标,"以学生为主体"着力培养学生"素养、基础、综合、创新"的综合实践能力,通过产学融合将企业力量引入各级实践教学环节中,建立"校企双师模式",形成了以课内实践教学为主干,课外实践活动促优...     

连续投影算法在砂糖橘总酸无损检测中的应用

酸度是评价砂糖橘品质的重要指标之一,为了消除光谱变量间的共线性影响、减少建模变量以提高校正速度,该文应用连续投影算法(SPA)对砂糖橘总酸近红外光谱无损检测模型进行优化。利用连接点修正方法修正近红外光谱,结合学生化残差图和模型回归图剔除异常样本,利用SPXY(sample set partitioning based on joint x-y distances)方法划分样本集,最后利用SPA进行变量选择,比较SPA选择的变量建模和全光谱变量PLS模型的预测效果,并分析橘皮对总酸模型的预测精度的影响程度。