【摘要】：大豆作為一種有著悠久種植歷史的農(nóng)作物,不僅含有豐富的營養(yǎng)物質(zhì),還具有抵抗膽固醇的功效。目前,由于輪作周期不斷減少,病蟲害預防不及時致使大豆產(chǎn)量降低。其中大豆花葉病(SMV)在我國乃至全球大豆種植區(qū)均有出現(xiàn),嚴重影響大豆產(chǎn)量。因此,大豆花葉病的病情診斷監(jiān)測顯得尤為重要。當前大豆病害檢測的研究主要集中在大豆發(fā)病中后期,為了實現(xiàn)對大豆花葉病的及時預防,本文基于高光譜成像技術,對大豆花葉病早期檢測以及嚴重程度分級方法進行研究。主要研究內(nèi)容如下所述:(1)為減輕花葉病對大豆產(chǎn)量的影響,實現(xiàn)對大豆花葉病害早期診斷預警,提出了一種基于SPA2-ELM的大豆花葉病早期檢測方法。對接種SC3,SC7大豆花葉病毒七天后的大豆葉片以及正常葉片進行高光譜圖像采集,分別采用SG平滑處理和分段多元散射校正對光譜數(shù)據(jù)進行預處理。采用連續(xù)投影算法(SPA)選取9個特征波長SPA1(405、461、522、552、626.6、705、743.4、855、947nm)。為了進一步地減少計算量,再次對其進行SPA處理得到4個最佳特征波長SPA2(461、552、705、855nm),分別采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)、最小二乘支持向量機(LSSVM)、極限學習機(ELM)模型建立基于全光譜數(shù)據(jù)和特征波長提取的大豆花葉病早期診斷模型。實驗表明,采用SG平滑處理后的模型效果優(yōu)于采用分段多元散射校正預處理的模型,采用SPA2-ELM模型在去除數(shù)據(jù)冗余的前提下保持了良好的精度。模型訓練集精度達到89.59%,測試集精度達到87.5%。(2)為進一步提高大豆花葉病早期診斷模型的精度,提出了一種基于CNN模型的大豆花葉病早期檢測方法。其中模型的卷積層為兩層,卷積層中加入ReLu非線性激活函數(shù),池化層中使用Max pooling池化函數(shù)。對比采用極限學習機、最小二乘支持向量機模型,無論是不同種類大豆樣本集的識別率,還是總體數(shù)據(jù)集的識別率,CNN模型的識別率都比LSSVM和ELM的高,其模型訓練集識別率為94.79%,測試集識別率達到92.08%。(3)為了更好的實現(xiàn)對大豆花葉病的生長監(jiān)測,提出了一種基于CNN-SVM模型大豆花葉病分級檢測方法。將正常生長以及不同患病程度的大豆葉片分為0級、1級、2級,將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的全連接層接入支持向量機,從而解決小樣本帶來的誤差,對比單獨采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型,檢測結果更為準確。其中訓練集準確率達到96.67%,測試集準確率達到94.17%。證明了用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與支持向量機相結合對大豆花葉病分級檢測的可行性,并為基于高光譜圖像的大豆花葉病害檢測提供了一種新的方向。
【學位授予單位】：浙江理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP18;S435.651
【圖文】：

江理工大學碩士學位論文 基于高光譜成像技術的大豆花葉病早期檢測與分級方法研究第 2 章 基本理論介紹.1 高光譜成像技術.1.1 高光譜成像技術應用高光譜成像技術與傳統(tǒng)多光譜技術相比，高光譜成像技術不僅豐富了研究對象的光譜息，也為光譜數(shù)據(jù)進行更為快速、有效的分析提供了可能。高光譜成像技術作為一種綜性技術，是一種能夠?qū)⒊上窦夹g和光譜技術相結合的多維信息獲取技術[48]。采集的大豆本高光譜圖像如圖 2.1 所示，包括空間維度的大豆葉片圖像，光譜維度下各個波段的大光譜信息。其中實現(xiàn)高光譜成像技術應用的具體操作流程，如圖 2.2 所示。

高光譜圖像如圖 2.1 所示，包括空間維度的大豆葉片圖像，光譜維度下各個波段的大譜信息。其中實現(xiàn)高光譜成像技術應用的具體操作流程，如圖 2.2 所示。圖 2.1 大豆高光譜圖像示意圖

江理工大學碩士學位論文 基于高光譜成像技術的大豆花葉病早期檢測與分級方法研究.2 高光譜圖像采集系統(tǒng)實驗采用的高光譜圖像采集系統(tǒng)型號為 Image-λ-V10E-PS，如圖 2.3。該系統(tǒng)主要組成分為：成像光譜儀、CCD 相機、四個 150w 的鹵素燈、電控平移臺、平移控制器以及一計算機組成。其中光譜儀采集的光譜范圍為 383.70-1032.70nm，分辨率為 2.73nm，光譜樣間隔 0.63nm，光譜波段個數(shù)為 256。按組將大豆樣本置于平移臺，整個實驗采集過程暗箱中完成，避免環(huán)境中雜散光帶來的影響。

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3 ;怎樣防治大豆花葉病[J];現(xiàn)代農(nóng)業(yè);2005年05期

4 廖林,吳宗璞,高鳳蘭,王金陵;抗大豆花葉病親本種質(zhì)的鑒定方法研究[J];大豆通報;1998年06期

5 董平,尹玉琦,李國英;新疆大豆花葉病的發(fā)生及防治[J];植物保護;1985年04期

6 姜永業(yè);李連貴;孫伯錚;;遼寧省大豆花葉病的發(fā)生為害及毒原鑒定研究[J];遼寧農(nóng)業(yè)科學;1987年03期

7 張明厚;魏培文;郭景泉;郝思紅;文錦芝;;大豆花葉病的流行因素及綜合防治[J];植物保護學報;1988年04期

8 侯慶樹,周益軍,韓紅,凌以祿,祝其昌,沈克琴;抗大豆花葉病品種類型的鑒定及其利用[J];江蘇農(nóng)業(yè)科學;1989年02期

9 陳作義;阮義理;金登迪;;浙江大豆花葉病害快速電鏡診斷[J];上海農(nóng)業(yè)科技;1984年06期

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本文編號：2789274