一种香蕉枯萎病无损检测方法、装置及检测设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种香蕉枯萎病无损检测方法、装置及检测设备，属于植物保护技术领域，方法包括：获取待检测叶片光谱数据；将所述待检测叶片光谱数据输入预先训练好的病害程度识别模型，得到病害程度检测结果；其中，所述病害程度识别模型是采用光谱数据预处理算法和主成分分析算法对叶片光谱数据样本进行处理，并利用预设判别分析法训练得到的。本发明专利技术针对香蕉枯萎病早期的防治，提出采用无损光谱检测方法获取不同病害程度的叶片光谱数据，根据训练构建的病害程度识别模型，能快速准确地识别植物的病害程度，无需对植物本身造成介入破坏性，满足香蕉保护的快速无损检测要求。满足香蕉保护的快速无损检测要求。满足香蕉保护的快速无损检测要求。

【技术实现步骤摘要】
一种香蕉枯萎病无损检测方法、装置及检测设备


[0001]本专利技术涉及植物保护
，尤其涉及一种香蕉枯萎病无损检测方法、装置及检测设备。

技术介绍

[0002]目前，针对植物病害的早期检测，特别是热带地区作物，例如香蕉枯萎病的检测，在作物保护中占据重要的地位。
[0003]由于香蕉枯萎病尚无有效地防治方法，对于枯萎病早期的病害检测与监控就显得尤为重要。香蕉枯萎病检测的常规方法包括形态鉴定、生理生化鉴定和分子生物学鉴定等方法。分子生物学鉴定分为 PCR 法、荧光 PCR 法和环介导等温扩增法等。形态鉴定具有主观依赖性，效率低。生理生化型鉴定、分子生物学鉴定通常具有较高的检测准确率，但是检测过程复杂、费力、耗时、效率低、对样品有破坏性，逐渐不能满足现代农业快速发展的需要。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种香蕉枯萎病无损检测方法、装置及检测设备，用以解决现有技术中针对香蕉枯萎病检测无法实现快速无损检测的缺陷。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种香蕉枯萎病无损检测方法，包括：获取待检测香蕉叶片光谱数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种香蕉枯萎病无损检测方法，其特征在于，包括：获取待检测香蕉叶片光谱数据；将所述待检测香蕉叶片光谱数据输入预先训练好的病害程度识别模型，得到香蕉枯萎病病害程度检测结果；其中，所述香蕉枯萎病病害程度识别模型是采用光谱数据预处理算法和主成分分析算法对香蕉叶片光谱数据样本进行处理，并利用预设判别分析法训练得到的。2.根据权利要求1所述的香蕉枯萎病无损检测方法，其特征在于，所述香蕉枯萎病病害程度识别模型，通过以下步骤获得：获取所述香蕉叶片光谱数据样本；对所述香蕉叶片光谱数据样本进行预处理，得到处理后的香蕉叶片光谱数据样本；利用所述主成分分析算法获取主成分数据；采用多个预设判别分析法确定所述主成分数据的多个判别准确率，提取最高判别准确率对应预设判别分析法的判别结果，得到所述香蕉枯萎病病害程度识别模型。3.根据权利要求2所述的香蕉枯萎病无损检测方法，其特征在于，所述获取所述香蕉叶片光谱数据样本，包括：确定若干个香蕉枯萎病病害程度分类标签；根据每个香蕉枯萎病病害程度分类标签采集若干个香蕉叶片光谱数据，按照预设比例分为训练集和验证集。4.根据权利要求2所述的香蕉枯萎病无损检测方法，其特征在于，所述对所述香蕉叶片光谱数据样本进行预处理，得到处理后的香蕉叶片光谱数据样本，包括：采用SG卷积平滑、多元散射校正MSC以及一阶导数中的任意一种预处理方法，对所述香蕉叶片光谱数据样本进行平滑、滤波和去除基线漂移，获取所述处理后的香蕉叶片光谱数据样本。5.根据权利要求4所述的香蕉枯萎病无损检测方法，其特征在于，所述利用所述主成分分析算法获取主成分数据之前，还包括：获取所述SG卷积平滑、所述多元散射校正MSC以及所述一阶导数任意一种预处理后的所述处理后的香蕉叶片光谱数据样本；对多种所述处理后的香蕉叶片光谱数据样本进行任意组合，得到组合香蕉叶片光谱数据样本。6.根据权利要求5所述的香蕉枯萎病无损检测方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：李翠玲，王秀，陈立平，翟长远，李余康，
申请(专利权)人：北京市农林科学院智能装备技术研究中心，
类型：发明
国别省市：