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高光譜指數(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)分類器增強(qiáng)小麥作物鐮刀菌頭枯病檢測(cè)

更新時(shí)間:2024-04-11點(diǎn)擊次數(shù):921

高光譜指數(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)分類器增強(qiáng)小麥作物鐮刀菌頭枯病檢測(cè)

小麥赤霉病(FHB)是一種常見(jiàn)的真菌性病害,由禾谷鐮刀菌和其他鐮刀菌物種導(dǎo)致。它無(wú)處不在,主要侵染穗部,嚴(yán)重影響谷物質(zhì)量。現(xiàn)階段基于光譜特征技術(shù)的病害監(jiān)測(cè),嚴(yán)重依賴病害侵染過(guò)程中作物生理生化參數(shù)改變所引起的光譜響應(yīng)。然而,作物穗器官的生理特性隨生育時(shí)期發(fā)展,也會(huì)產(chǎn)生顯著差異。現(xiàn)有的穗部病害光譜監(jiān)測(cè)研究多基于接種后數(shù)天內(nèi),或基于單一時(shí)期的數(shù)據(jù)樣本,進(jìn)行病害監(jiān)測(cè)研究,不同生育時(shí)期的病害光譜響應(yīng)規(guī)律是否相同、其病情嚴(yán)重度估算精度是否一致尚不明確。目前還缺乏一個(gè)機(jī)理性強(qiáng)的指數(shù)構(gòu)建方法,使得構(gòu)建的小麥赤霉病指數(shù)能夠用于侵染早期的病情估算。

南京農(nóng)業(yè)大學(xué)智慧農(nóng)業(yè)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)以小麥赤霉病為研究對(duì)象,在南京農(nóng)業(yè)大學(xué)牌樓試驗(yàn)基地開(kāi)連續(xù)三年展了小麥赤霉病監(jiān)測(cè)試驗(yàn),利用了兩個(gè)高抗小麥品種和一個(gè)易感小麥品種,在穗部接種赤霉菌后開(kāi)始持續(xù)觀測(cè)。利用我司高光譜設(shè)備(V10E近紅外高光譜成像儀)進(jìn)行穗部時(shí)序拍照(圖1),并同步進(jìn)行破壞性取樣測(cè)試穗子的多項(xiàng)生理生化指標(biāo)。

 

1 病穗樣本高光譜圖像采集示意圖

研究總體技術(shù)路線如圖2所示:基于時(shí)序病害高光譜影像,利用連續(xù)小波變換進(jìn)行特征選擇,包括小波特征(WF)和紋理特征(TF);同時(shí),還創(chuàng)建了赤霉病監(jiān)測(cè)新型指數(shù)(WFSIWTTI),再利用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法逐一將WFTF和數(shù)據(jù)融合(DF=WFs+TFs)作為輸入進(jìn)行赤霉病識(shí)別,最終確定最佳的赤霉病估測(cè)模型。

 2. 研究總體技術(shù)路線

研究結(jié)果表明,赤霉病顯著的小波特征在可見(jiàn)光區(qū)域的波段為420-440nm580-680nm、近紅外區(qū)域?yàn)?/font>850-880nm、920-940nm980nm(圖3)。然而針對(duì)不同的病害階段,敏感小波特征有所差異,最終確定了赤霉病最佳監(jiān)測(cè)小波特征為2尺度下的423581624、865小波系數(shù)。同時(shí),基于灰度共生矩陣計(jì)算出這些小波特征的紋理特征,再經(jīng)過(guò)任意兩兩組合,篩選出了四個(gè)赤霉病監(jiān)測(cè)新型指數(shù)(WFSI1WFSI2、WFTI1WFTI2)。經(jīng)過(guò)與傳統(tǒng)植被指數(shù)對(duì)比發(fā)現(xiàn),新型赤霉病監(jiān)測(cè)指數(shù)具有更好監(jiān)測(cè)能力,病害階段12的三年平均分類精度(ACA)分別是80%、90%91%(圖4)。然而,將光譜指數(shù)和紋理指數(shù)一起作為輸入,小麥赤霉病的分類精度得到了進(jìn)一步提升,三年ACA分別提高到98.06%、89.67%94.83%。對(duì)比不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)現(xiàn),Xgboost展現(xiàn)出更好的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性(圖5)。這項(xiàng)工作揭示了高光譜成像技術(shù)在小麥赤霉病早期監(jiān)測(cè)上的巨大潛力,也為作物病害監(jiān)測(cè)提供了較好的參考。

 3. 2019年(a-c)和2020年(d-f)小麥赤霉病的小波系數(shù)相關(guān)標(biāo)度圖

 4. 基于植被指數(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)分類器的小麥赤霉病平均分類精度對(duì)比圖

5. 不同機(jī)器學(xué)習(xí)分類器和數(shù)據(jù)集的平均分類精度(ACA)對(duì)比圖

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