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利用高光谱图像进行香蕉黑斑病早期检测

利用高光谱图像进行香蕉黑斑病早期检测

  • 分类：植物表型资讯
  • 作者：PhenoTrait
  • 来源：植物表型资讯
  • 发布时间：2020-10-05 06:10
  • 访问量：

【概要描述】本文使用PLS–PLR模型和HS-biplot作为检测香蕉黑斑病早期阶段的视觉工具，并对其检测能力进行了评估。

利用高光谱图像进行香蕉黑斑病早期检测

【概要描述】本文使用PLS–PLR模型和HS-biplot作为检测香蕉黑斑病早期阶段的视觉工具，并对其检测能力进行了评估。

  • 分类：植物表型资讯
  • 作者：PhenoTrait
  • 来源：植物表型资讯
  • 发布时间：2020-10-05 06:10
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黑斑病是世界上最严重的香蕉病害之一，但目前尚无早期快速检测方法。本文使用PLS–PLR模型和HS-biplot作为检测香蕉黑斑病早期阶段的视觉工具，并对其检测能力进行了评估。

 

黑斑病发展阶段：(A)未感染，(B)1期，(C)2期，(D)3期，(E)4期，(F)5期

 

在香蕉幼苗植株上接种(3个月龄)黑条叶斑病菌。使用高光谱成像系统在386-1019 nm的波长范围内对选定的感染植株和对照植株进行评估。利用PLS–PLR模型运行高光谱数据集。使用留一法交叉验证法以及外部验证法来评估该模型的预测能力。结果发现，PLS–PLR模型能够以98%的准确率预测该病害，对这一分类贡献最大的波长范围为577 - 651 nm和700 - 1019 nm。

 

未感染和感染病害的香蕉植株叶片中标记区域的标准化反射率曲线

 

综上所述，PLS-PLR和HS-biplot能够在早期有效地预测香蕉黑斑病，可用于以图形方式表示叶片组与可见光和近红外波长之间的关系。

 

BLSD检测中PLS–PLR模型的响应面

 

来源：

Fajardo J U, Andrade O B, Bonilla R C, et al. Early detection of black Sigatoka in banana leaves using hyperspectral images. Plant Sciences. https://doi.org/10.1002/aps3.11383.

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