【摘要】：辣椒(Capsicum annuum L.)是世界上一種重要的蔬菜,尤其是在亞洲和南美國家。當前,辣椒育種家都致力于尋找和培育早熟、高產(chǎn)、抗逆、抗病、優(yōu)質的辣椒新品種,從而推動現(xiàn)代辣椒產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。這些目標的實現(xiàn)首先取決于辣椒種質資源的研究,其中抗病性、品質的研究一直是辣椒育種工作的重點。傳統(tǒng)的分析方法常常費時費力、成本高、過程繁瑣,因此,尋找一種更加快捷高效的分析方法顯得尤為重要。高光譜成像技術由于其準確、快速、無損的特點,在農(nóng)作物病害和品質檢測方面具有廣闊的應用前景。本文以辣椒為研究對象,探索基于高光譜成像技術的辣椒疫病和品質分析研究,為后續(xù)的辣椒精準育種和高通量種質資源篩選提供理論依據(jù)和技術支撐。主要研究成果如下:(1)選擇了不同辣椒疫病抗病性的六種辣椒品種,基于高光譜成像技術建立了穩(wěn)健的辣椒疫病早期診斷模型。通過遺傳-偏最小二乘法結合相關性分析得到5個特征波長(550 nm、670 nm、722 nm、760 nm和800 nm);通過Pearson相關性分析篩選出八個特征植被指數(shù),包括疾病水分脅迫指數(shù)、增強型植被指數(shù)、綠度指數(shù)、綠色植被指數(shù)、氮反射指數(shù)、光化學植被指數(shù)、紅邊植被脅迫指數(shù)、三角形植被指數(shù)。采用支持向量機分別基于全譜、全部植被指數(shù)、特征波長、特征植被指數(shù)建立健康和染病未顯癥辣椒樣本的分類模型。其中,分類效果最佳的模型為基于特征植被指數(shù)建立的分類模型,在接種后第5天,健康和染病未顯癥樣本的診斷準確率達91.25%。該結果表明在接種后第5天就可以通過高光譜成像技術很好地區(qū)分出健康和染病未顯癥的辣椒樣本。(2)選擇了不同感病程度的辣椒樣本,基于高光譜成像技術建立了穩(wěn)健的辣椒疫病三級感病程度分級模型。采用極限學習機、K最鄰近判別法、支持向量機分別基于全譜、特征波長、特征植被指數(shù)建立辣椒疫病三級感病程度的分級模型。其中,基于特征波長與基于特征植被指數(shù)所建立的三級感病程度分級模型的分類效果相當,三級感病程度的分級準確率達99.75%。該結果同時驗證了本研究篩選出的特征波長和特征植被指數(shù)對于辣椒疫病抗病性研究的普適性,即不僅適用于辣椒疫病的早期診斷模型,也適用于辣椒疫病感病程度的分級模型。(3)選擇了不同成熟時期、不同辣度的辣椒果實,基于高光譜成像技術建立了辣椒品質指標檢測模型及品質兩級分級模型。探明了不同辣度品種辣椒成熟過程中辣椒素類物質含量的變化規(guī)律,即低辣度品種的辣椒素類物質含量在果實從綠色變?yōu)榧t色的成熟過程中增加,而高辣度品種的辣椒素類物質含量則在初期先增加,到綠熟期略有下降,隨后在變色期又逐漸增加。采用連續(xù)投影算法、競爭性自適應加權采樣法和遺傳-偏最小二乘法選擇最優(yōu)波長,再分別基于全譜和特征波長建立偏最小二乘法、最小二乘支持向量機、極限學習機、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的品質檢測和品質兩級分級模型。其中,極限學習機結合連續(xù)投影算法的方法對辣椒素、二氫辣椒素和含水量的檢測效果最好,預測集的相關系數(shù)分別為0.83、0.80和0.93,預測集的均方根誤差分別為0.0156 g kg~(-1)、0.0168 g kg~(-1)和0.58%;徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡結合連續(xù)投影算法的方法對低辣度和高辣度辣椒果實的分類精度最高,達98.00%。本實驗還分別得到了完整和切開的辣椒果實可視化分布圖,從圖上可以清楚地觀察到辣椒素類物質在辣椒果實各部位的積累分布情況。這些結果表明基于高光譜成像技術可建立一種快速、無損的在線辣椒品質檢測和品質分級方法,這對辣椒產(chǎn)業(yè)具有一定的借鑒意義。
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：S436.418
【圖文】：

12圖 2-1 六種不同抗病性的辣椒幼苗-1 Six cultivars of chili peppers different in resistance to phyto

六種不同品質的辣椒果實Figure2-2Sixcultivarsofchilipepperfruitswithdifferentqualities

圖 2-3 辣椒果實的四個成熟時期-3 Four ripening stages of chili peppers (DAA = days after ant擇的辣椒果實都是在開花后 20 天開始采收，此外 6。辣椒果實從一個成熟階段到另一個成熟階段的轉變

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本文編號：2807086