基于高光谱成像技术的柑橘黄龙病病情诊断及分类

【目的】柑橘黄龙病(Citrus Huanglongbing,HLB)是一种无法根治且易扩散的病害,建立柑橘黄龙病病情诊断及分类的方法,以及时发现并去除病株,防止感染其他果树。【方法】基于高光谱成像技术,利用最小噪声分离变换进行降维去噪、像元纯净指数获取纯净像元并建立训练集,通过Fisher判别法对柑橘黄龙病病情进行鉴别并分类。【结果】通过对训练集设置适当的门限值,柑橘黄龙病病情识别正确率达90%以上。【结论】利用高光谱技术进行柑橘黄龙病病情诊断具有较高的可行性。     

柑橘黄龙病高光谱早期鉴别及病情分级

为实现柑橘黄龙病的早期、快速确诊,有效阻止病害蔓延,达到早期防治、保障柑橘生产的目的,该文研究基于高光谱成像的柑橘黄龙病早期无损检测及病情分级,并对多种预处理方法的建模结果进行探讨。试验获取370～1 000 nm健康、不同染病程度及缺锌共5类柑橘叶片的高光谱图像,用遥感图像处理平台(environment for visualizing images,ENVI)得到各类样本感兴趣区域的光谱反射率平均值。运用一阶微分、移动窗口拟和多项式平滑(savitzky-golay,SG)进行数据处理,结合偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminate analysis,PLS-DA)构建黄龙病的早期鉴别及病情分级模型。结果表明:建立的3个判别模型,验证集相关系数均不低于0.9548。其中,经SG平滑及一阶微分预处理所建立的模型分类效果最佳,总体预测准确率达96.4%,预测均方根误差0.1344。该研究为柑橘病害早期诊断和预警提供了新方法,也为黄龙病病害程度遥感监测提供了基础。