1光譜技術在作物病害檢測中的研究及應用

光譜技術可以獲得人眼不能感知的光波段信息，因此利用其良好的光學性能，可以大大提高作物樣本信息的采集量。在400-1100nm波長范圍內對被灰霉侵染的蠶豆葉片進行研究，結果顯示其一階導數反射率可以用來監測蠶豆病害感染情況。在可見光-近紅外中的四個不同波段對健康小麥和染病小麥的光譜反射率進行研究，建立二次判別分類模型，使得分類錯誤率從12％降至4％，從而實現小麥黃繡病的早期識別。

基于可見近紅外光譜技術,分別使用二次判別分析法（QDA）和軟獨立建模分類法（SIMCA）對柑橘黃龍病進行了識別，取得了較好的效果。應用可見近紅外波段的光譜信息分別對茄子以及番茄葉片灰霉病進行了早期診斷研究，采用主成分分析對光譜進行降維，并通過將前8個主成分輸入BP神經網絡建模實現葉片病害程度的檢測。利用短波紅外成像儀獲取小麥葉片的光譜圖像，研究發現1350-1600nm光譜范圍內數據特征差異明顯，可以實現小麥赤霉病的檢測。采用CARS提取感染灰霉病花椰菜的近紅外光譜特征，并基于PLSR算法建立最小判別模型實現花椰菜是否染病的早期檢測。2高光譜技術在作物病害檢測中的研究及應用

高光譜成像技術融合了圖像處理技術和光譜技術的優點，獲取的高光譜圖像具有“圖譜合一”的特點，已經廣泛應用于農產品品質與安全的快速無損檢測中。將高光譜反射圖像、多光譜熒光成像進行數據融合，實現了冬小麥條銹病的診斷，識別率達到94.5%。

采集侵染不同病害的甜菜高光譜數據，并基于支持向量機模型，實現不同病害的早期檢測與分類。對受晚疫病脅迫下的馬鈴薯葉片進行高光譜分級研究，結果顯示經光譜變換預處理后，建立的LS-SVM模型效果較好，預測識別均達到94.87%。高光譜成像技術是基于非常多窄波段的影像數據技術，獲得的數據相比多光譜分辨率更高，波段數更豐富，這給深度學習在作物病害檢測方面的應用帶來可能。利用高光譜成像儀采集TMV感染后2、4和6d的煙草葉片以及相應時間點的健康葉片圖像，結合變量選擇方法和機器學習分類方法，采用BP神經網絡進行建模，對煙草病癥進行早期檢測，最終選擇識別精度高達95%。

采用便攜式戶外高光譜成像儀在田間采集穗株高光譜圖像，利用GoogleLeNet卷積神經網絡進行建模，采用隨機梯度下降法和隨機平移平均光譜圖像亮度增加訓練精度，使得水稻穗瘟病害預測準確率可以達到92.0%。以柑橘正常葉片、潰瘍病葉片、紅蜘蛛葉片、煤煙病葉片、除草劑（草甘磷）葉片為研究對象，利用高光譜成像技術提取450-900nm下的81個波段作為模型輸入數據，建立基于CNN的柑橘病葉分類模型，在訓練1000次以上，模型的準確率為98.75%。

建立基于高光譜的卷積神經網絡模型實現了對大豆花葉病害初期的快速檢測，可以實現健康葉片、接種SC3病毒的花葉病葉片、接種SC7病毒的花葉病葉片有效識別。

3總結

綜上所述，目前應用光譜成像技術和機器學習技術實現作物病害檢測的研究已經很多，主要集中于水稻、小麥等糧食作物以及大豆、黃瓜、馬鈴薯、煙草、柑橘等經濟作物。但還存在如下問題：①大部分研究基于實驗室數據階段，而針對大田或實際生長環境的作物病害檢測比較少；②國內外學者對病害檢測識別模型或算法研究的較深，但對病害早期檢測預防研究較少；③國內基于光譜和圖像處理的便攜式病害檢測裝置研究還很少，有待進一步研究開發。

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審核編輯 黃昊宇