基于多光谱视觉的稻瘟病早期检测技术研究

摘要：

稻瘟病早期检测(显症前)是对病害预报预测和化学防治的基础。本研究应用多光谱视觉技术结合时间序列的分析方法，研究了稻瘟病早期检测技术。通过对接种病菌和未接种病菌两类稻苗样本在不同采样时间点上的差异显著性分析和样本多光谱图像特征信息变化趋势的比较，选择了NIR 图像灰度为病害早期检测的特征参数，并建立了NIR 图像灰度时间序列，应用模式距离衡量NIR 图像灰度时间序列间的相似性，最后，应用K-近邻算法对稻瘟病早期病害进行了分类识别。应用模式距离方法染病样本早期检测的分类精度为94.9”％”。试验结果表明，模式距离适合描述时间序列的变化趋势，适合衡量稻瘟病潜育期内NIR 图像灰度时间序列间的相似程度。本研究所做的稻瘟病早期检测工作为稻瘟病灾害的预测预报提供了理论基础和技术支持，为植物病害检测技术提供了一条新思路。

关键词： 多光谱视觉 稻瘟病 早期检测 时间序列

作者: 齐龙 马旭 叶磊

作者单位: 华南农业大学工程学院，广州510642

会议类型: 国内会议

会议名称: 纪念中国农业工程学会成立三十周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE2009)

会议地点: 太原

会议语种:中文

页码: 1-5

在线出版日期: 2009-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）