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利用高光谱成像评估稻瘟病严重程度
- 分类：植物表型资讯
- 作者：PhenoTrait
- 来源：植物表型资讯
- 发布时间：2020-09-23 06:10
- 访问量：
【概要描述】本研究提出一种在水稻营养生长后期利用高光谱成像技术评估稻瘟病严重程度的数据重建方法
利用高光谱成像评估稻瘟病严重程度
【概要描述】本研究提出一种在水稻营养生长后期利用高光谱成像技术评估稻瘟病严重程度的数据重建方法
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- 发布时间：2020-09-23 06:10
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稻瘟病(Magnaporthe grisea)是一种严重影响水稻产量和品质的全球性水稻病害。本研究提出一种在水稻营养生长后期利用高光谱成像技术评估稻瘟病严重程度的数据重建方法。
不同阶段不同水平叶片的光谱反射率：(a)拔节期不同水平叶片的光谱反射率; (b)孕穗期不同水平叶片的光谱反射率;(c)抽穗期不同水平叶片的光谱反射率;
不同阶段叶片水平的SRR值(a)拔节期叶片水平的SRR值;(b)孕穗期不同水平叶片的SRR值;(c)抽穗期不同叶片的SRR值
本研究以易感蒙古水稻为试验材料，在不采取任何病害防治措施的自然水稻栽培条件下进行。获取水稻叶片高光谱图像后，提取全叶和未患病叶区域的平均光谱反射率数据。为了分析高光谱数据，提出了一种光谱反射率比(SRR)数据重建方法。利用转换后的数据建立支持向量机模型，对五种稻瘟病感染严重程度进行识别。结果发现，在拔节期、孕穗期和抽穗期，该模型的分类准确率分别为83.33%、97.06%和83.87%。
不同生长阶段SVM模型的参数和分类精度
综上所述，本文提出的SRR数据重建方法可以用来评估营养生长后期的稻瘟病严重程度。
来源：
Zhang G, Xu T, Tian Y, et al. Assessment of rice leaf blast severity using hyperspectral imaging during late vegetative growth. Australasian Plant Pathology. https://doi.org/10.1007/s13313-020-00736-2.
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