The invention provides a sub window rearrangement (SPA) method based on the construction of the early monitoring model of powdery mildew of wheat leaves extract the sensitive parameters, which comprises the following steps: 1) to obtain high spectral reflectance of susceptible wheat leaves; 2) using SPA algorithm to extract the sensitive bands from the original band hyperspectral reflectance; 3) spectral index the disease may be in the current study, using SPA algorithm to extract the sensitive spectral index from the spectral index; 4) using partial least squares linear discriminant analysis method, the sensitive band or the sensitive spectral index as input variables, the construction of the early monitoring model of wheat powdery mildew; 5) to examine the early monitoring model the wheat powdery mildew with two classification algorithm based on independent and susceptible cultivars by keeping test a performance evaluation model of interaction. In summary, the sensitive spectral characteristics of wheat powdery mildew based on SPA were accurate and the bands were few. The monitoring model of wheat powdery mildew was simple, high accuracy and good stability.
【技术实现步骤摘要】
基于子窗口重排法提取敏感参数构建小麦叶片白粉病早期监测模型的方法
本专利技术涉及植物病害早期预测
,具体涉及基于子窗口重排法提取敏感参数构建小麦叶片白粉病早期监测模型的方法。
技术介绍
白粉病(BlumeriagraminisSpeer)是小麦生产中一种世界性主要病害,也是影响小麦产量的主要病害之一。对小麦白粉病进行早期识别、快速监测、定量评价是小麦抗白粉病精确育种、精确施药、生态安全和损失评估等的核心关键技术。前人监测作物病害主要通过破坏性取样测量或者田间调查病株计算发病率、严重度或病情指数,往往耗时费力、效率低下、主观性强、可重复性差;而小麦感染白粉病以后,其内部生理活动和外观形态均会显示异常症状(徐秉良等,2011)。小麦的光合作用能力减弱,植株生长受限,叶片内部的色素含量和水分含量减少,使叶片逐渐发黄干枯。这为基于光谱监测识别白粉病提供了很好的生理条件。因此早在1989年,丹麦学者(Lorenzenetal.1989)发现可以利用400–1100nm光谱信息来识别小麦白粉病,因为该区的光谱反射率与对照品种相比有显著差异;后来,人们开始利用基于一阶导数的光谱特征来识别病害(Milleretal.1991;Baretetal.1994);瑞士学者HamedHamidMuhammed(2003;2005)基于360–900nm的高光谱信息,利用feature-vector-based(FVBA)特征分析法计算权重系数,定量分析病害严重度和权重系数的关系,从而确定了病害敏感的特征波段范围。CedricBravo(2003)筛选了460-900nm之间 ...
【技术保护点】
基于子窗口重排法提取敏感参数构建小麦叶片白粉病早期监测模型的方法,包括以下步骤:1)获取感病小麦叶片的高光谱反射率;2)利用SPA算法从高光谱反射率的原始波段中提取敏感波段;3)选择现有研究中与病害可能相关的光谱指数,利用SPA算法从所述光谱指数中提取敏感光谱指数;4)利用偏最小二乘‑线性判别分析法,将所述敏感波段或所述敏感光谱指数作为分输入变量,构建小麦白粉病早期监测模型;5)用二分类算法对所述小麦白粉病早期监测模型进行检验,且基于独立易感品种用留一交互检验法评价模型表现;所述步骤2)和步骤3)之间没有时间顺序的限制。
【技术特征摘要】
1.基于子窗口重排法提取敏感参数构建小麦叶片白粉病早期监测模型的方法,包括以下步骤:1)获取感病小麦叶片的高光谱反射率;2)利用SPA算法从高光谱反射率的原始波段中提取敏感波段;3)选择现有研究中与病害可能相关的光谱指数,利用SPA算法从所述光谱指数中提取敏感光谱指数;4)利用偏最小二乘-线性判别分析法,将所述敏感波段或所述敏感光谱指数作为分输入变量,构建小麦白粉病早期监测模型;5)用二分类算法对所述小麦白粉病早期监测模型进行检验,且基于独立易感品种用留一交互检验法评价模型表现;所述步骤2)和步骤3)之间没有时间顺序的限制。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤1)中感病小麦叶片按照病情严重度划分样品病情等级。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述病情严重度是病叶上病斑菌丝层覆盖叶片面积占叶片总面积的比率;所述样品等级为9级病情严重度SL,分别为0%、1%、5%、10%、20%、40%、60%、80%和100%的小麦叶片。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤2)中敏感波段包括红边区域。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步骤3)中光谱指数包括13种高光谱植被指数和13种微分光谱指数。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述步骤3)中光谱指数特征包括归一化色素比...
【专利技术属性】
技术研发人员:姚霞,程涛,王文雁,刘红艳,海德,田永超,朱艳,曹卫星,
申请(专利权)人:南京农业大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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