【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水稻防治领域，具体为一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法。
技术介绍
1、水稻是全球重要的粮食作物之一，保护水稻免受病虫害的侵害对确保高产稳产至关重要，水稻病虫害的防治需要综合采取多种防控措施，包括选用抗病虫品种、合理的田间管理、化学农药防治和生物防治，根据具体的地区和病虫害情况，应采取有针对性的防治措施，并遵循农药使用的安全操作和环保要求，同时，在农药使用过程中应注重环境保护和安全生产，避免不必要的副作用和风险。
2、水稻穗枯病是由一种真菌叫做镰刀菌引起的重要病害，它是水稻作物中最具破坏性的病害之一，镰刀菌是一种危害水稻的真菌，也会影响其他禾本科作物，如小麦、大麦和玉米，它以其高度适应性和繁殖力而著称，可以在各种气候条件下传播和感染水稻。
3、传统的镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法存在一些缺点，包括以下几点：
4、时间消耗：传统的诊断方法通常需要较长的时间来确定病原体的存在，这可能需要数天或数周的时间，这在疫情迅速蔓延时是不可接受的；
5、复杂性：传统方法可能需要繁琐的实验室操作和多个步骤，需要专业的实验室技能和设备，这增加了诊断的成本和难度；
6、侵入性：传统方法通常需要采集植物样本，这可能对植物造成损害，特别是在疫情监测和研究中，这可能会导致疫情的进一步传播。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为
3、一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，包括以下步骤：
4、步骤s1，生物传感器的选择与准备：
5、选择合适的生物传感器：选择具有高度选择性和灵敏性的生物化学传感器，生物化学传感器能够检测镰刀菌引起的水稻穗枯病的特定生物标志物；
6、传感器的制备与集成：将传感器固定在检测装置上，以便与植物样本接触，传感器使用表面修饰技术进行改性，以提高其性能；
7、步骤s2，数据采集：
8、样本采集：采集可能受感染的水稻穗或叶片样本，确保不损伤植物的健康；
9、生物标志物检测：将样本置于传感器上，使其与生物传感器接触，传感器将检测样本中的生物标志物，产生相应的信号；
10、步骤s3，数据处理和分析：
11、数据传输与记录：将传感器生成的信号传输到计算设备上，记录数据；
12、人工智能算法的应用：使用事先训练好的人工智能算法来分析传感器数据，信号处理算法将识别是否存在镰刀菌感染；
13、步骤s4，无损检测技术的应用：
14、无损数据采集：使用超声波成像仪，获取植物的形态、结构和生理信息；
15、数据融合：将超声波成像仪无损检测的数据与生物传感器数据融合，以提供更全面的信息，包括感染的程度和位置；
16、步骤s5，故障排除和验证：
17、故障检测：诊断系统具备故障检测机制，确保传感器和无损检测技术的正常运行，如果出现故障，诊断系统能够发出警报或要求维护；
18、验证：使用对照组的植物样本验证系统的性能，通过已知感染状态的样本来验证系统的准确性和可重复性；
19、步骤s6，数据呈现和报告：使用移动应用程序或用户界面将诊断结果以可视化方式呈现给用户，诊断结果包括感染的严重程度、位置和建议的措施；
20、步骤s7，操作培训：对操作人员进行培训，以确保他们了解如何使用该系统，并正确解释结果。
21、进一步的，所述步骤s2中，数据采集的具体步骤如下：
22、样本准备：首先，需要采集可能受感染的水稻穗或叶片样本，选择样本时，要确保它们包括不同程度的感染，包括如正常、轻度感染和重度感染以进行分析；
23、生物传感器接触：将样本直接放置在传感器表面或将样本悬浮在含有传感器的溶液中，以便标志物与传感器发生相互作用；
24、传感器数据采集：生物化学传感器需要特定的生物分子识别元件，包括抗体或寡核苷酸探针，与目标标志物发生特异性相互作用，传感器采集这些生物分子与目标标志物结合的变化。
25、进一步的，所述步骤s3中，数据处理的具体步骤如下：
26、数据采集：从生物传感器和无损检测技术中收集数据，数据包括生物传感器生成的信号和无损检测技术提供的图像；
27、数据预处理：在进一步分析之前，对原始数据进行预处理以确保数据的质量和一致性，剔除可能由传感器或检测技术引入的噪声，以获得清晰的信号，对数据进行校正，以消除可能由传感器漂移或非线性引起的误差，对数据进行归一化，以确保不同传感器或设备产生的数据具有相似的尺度；
28、特征提取：从预处理后的数据中提取有用的特征，特征是用于区分健康植物和受感染植物的关键属性，特征提取包括对信号进行傅里叶变换以提取频域信息，或计算信号的统计属性，图像数据会提取形态、颜色、纹理特征。
29、进一步的，所述步骤s3中，数据分析的具体步骤如下：
30、数据集分割：将数据集分成训练集和测试集，训练集用于训练人工智能算法，而测试集用于评估算法的性能；
31、机器学习模型应用：利用机器学习模型来对特征进行分类或回归，具体步骤包括：
32、模型选择：根据问题类型和数据特点，选择适当的机器学习算法，包括支持向量机、随机森林、卷积神经网络；
33、模型训练：使用训练集对选定的模型进行训练，以学习特征与感染状态之间的关联；
34、模型评估：使用测试集评估模型的性能，包括准确性、召回率、精确度指标；
35、结果生成：根据模型的输出，生成水稻穗枯病的诊断结果，用以确定植物是否受感染、感染的程度以及感染的位置。
36、进一步的，所述步骤s4中，无损数据采集的具体步骤如下：
37、超声波成像：使用超声波传感器来发送超声波信号并测量其回波，用于测量植物内部的结构和密度；
38、光学成像：使用光学摄像头来拍摄植物的图像，图像可以用于分析植物的外观特征和结构。
39、进一步的，所述步骤s4中，数据融合的具体步骤如下：
40、数据采集：首先，从生物传感器和无损检测技术中获取数据，包括传感器生成的信号、图像数据以及无损检测技术提供的形态、结构和生理信息；
41、数据预处理：在数据融合之前，对来自不同源头的数据进行预处理以确保其质量和一致性，包括去除噪声、校正数据、对数据进行标准化或归一化，以便它们具有相似的数据范围和单位；
42、特征提取：从原始数据中提取关键特征，以便更好地描述植物的状态，包括从图像中提取纹理、颜色或形状特征，以及从传感器数据中提取特定生物标志物的浓度或信号强度，再使用数学模型，将不同数据源的信息结合起来。
43、进一步的，所述步骤s5中，故障检测本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，其特征在于：所述步骤S2中，数据采集的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，其特征在于：所述步骤S3中，数据处理的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，其特征在于：所述步骤S3中，数据分析的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，其特征在于：所述步骤S4中，无损数据采集的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，其特征在于：所述步骤S4中，数据融合的具体步骤如下：
7.根据权利要求1所述的一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，其特征在于：所述步骤S5中，故障检测的具体步骤如下：
8.根据权利要求1所述的一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，其特征在于：所述传感器采集以及无损数据采集后需
9.根据权利要求1所述的一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，其特征在于：所述故障检测系统应该具备异常检测功能，能够检测到超出预定阈值或异常范围的情况，如果系统检测到故障或异常，通过发出声音警报、显示警告消息或发送电子邮件或短信通知来触发警报并通知操作人员或维护人员。
10.根据权利要求1所述的一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，其特征在于：所述数据呈现是通过用户界面帮助用户与应用程序互动的部分，由各种视图、按钮、文本框和其他用户控件组成，以便用户能够执行各种操作，用户通过触摸屏幕或其他输入设备与应用程序的前端界面进行交互。
...【技术特征摘要】
1.一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，其特征在于：所述步骤s2中，数据采集的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，其特征在于：所述步骤s3中，数据处理的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，其特征在于：所述步骤s3中，数据分析的具体步骤如下：
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7.根据权利要求1所述的一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，其特征在于：所述步骤s5中，故障检测...
【专利技术属性】
技术研发人员：段灵涛，公义，沈爱喜，阴长发，兰波，杨迎青，
申请(专利权)人：江西省农业科学院植物保护研究所，
类型：发明
国别省市：
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