| 基于高光谱成像技术的水稻叶瘟病病害程度分级方法 |
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| 引用本文： | 郑志雄,齐 龙,马 旭,朱小源,汪文娟. 基于高光谱成像技术的水稻叶瘟病病害程度分级方法[J]. 农业工程学报, 2013, 29(19): 138-144 |
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| 作者姓名： | 郑志雄 齐 龙 马 旭 朱小源 汪文娟 |
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| 作者单位： | 1. 华南农业大学工程学院，广州 510642;1. 华南农业大学工程学院，广州 5106422. 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室，广州 510642;1. 华南农业大学工程学院，广州 5106422. 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室，广州 510642;3. 广东省农业科学院植物保护研究所，广州 510640;3. 广东省农业科学院植物保护研究所，广州 510640 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（31101087）；高等学校博士学科点专项科研基金（20104404120002）；现代农业产业技术体系建设专项资金资助（CARS-01-33）；广东省现代农业产业技术体系（粤财教[2009]356号） |
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| 摘 要： | ![]()
为了快速、准确地对水稻叶瘟病病害程度进行分级评估，结合定性分析与定量估算，提出了一种基于高光谱成像技术的水稻叶瘟病病害程度分级方法。利用HyperSIS高光谱成像系统采集了受稻瘟病侵染后不同病害等级的水稻叶片高光谱图像，通过分析叶瘟病斑区域与正常叶片部位的光谱特征，对差异较大的550和680 nm波段进行二维散点图分析，提取只含病斑的高光谱图像；然后通过主成分分析（principal component analysis，PCA）方法得到利于褐色病斑和灰色病斑分割的第2主成分图像，采用最大类间方差法（Otsu）分割出灰色病斑；最后结合延伸率和受害率2个参数对水稻叶瘟病病害程度进行分级。试验结果表明：测试的166个不同稻叶瘟病害等级的叶片样本中，其中160个样本可被准确分级，分级准确率为96.39%。该研究为稻叶瘟病田间病害程度评估提供了基础，也为稻瘟病抗性鉴定方法提供了新思路。
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| 关 键 词： | 主成分分析，病害，分级 水稻叶瘟病，高光谱成像，最大类间方差法 |
| 收稿时间： | 2013-01-03 |
| 修稿时间： | 2013-08-26 |
Grading method of rice leaf blast using hyperspectral imaging technology |
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| Zheng Zhixiong,Qi Long,Ma Xu,Zhu Xiaoyuan and Wang Wenjuan. Grading method of rice leaf blast using hyperspectral imaging technology[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2013, 29(19): 138-144 |
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| Authors: | Zheng Zhixiong Qi Long Ma Xu Zhu Xiaoyuan Wang Wenjuan |
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| Affiliation: | 1. College of Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou 501642, China;1. College of Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou 501642, China2. Key Laboratory of Key Technology on Agricultural Machine and Equipment, Ministry of Education, South China Agricultural University, Guangzhou 501642, China;1. College of Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou 501642, China2. Key Laboratory of Key Technology on Agricultural Machine and Equipment, Ministry of Education, South China Agricultural University, Guangzhou 501642, China;3. The Plant Protection Research Institute, Guangdong Academy of Agricultural Science, Guangzhou 510640, China;3. The Plant Protection Research Institute, Guangdong Academy of Agricultural Science, Guangzhou 510640, China |
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| Abstract: | ![]()
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| Keywords: | principal component analysis diseases grading rice leaf blast hyperspectral imaging Otsu method |
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