低密度下評估稻飛虱智能識別系統(tǒng)的有效性.pdf

1、稻飛虱長久以來一直是水稻上最重要的遷飛性害蟲，其發(fā)生為害狀況具備隱匿性、突發(fā)性和毀滅性的特點。除此之外，稻飛虱分泌物還常招致霉菌滋生，影響水稻光合作用和呼吸作用，影響人們的正常生活的同時還帶來了一定的經(jīng)濟損失。稻飛虱主要有褐飛虱、白背飛虱和灰飛虱三種，屬同翅目飛虱科。其中，褐飛虱和白背飛虱危害較重。這兩種飛虱還分布于日本、越南、老撾等東南亞國家和地區(qū)，現(xiàn)在對稻飛虱的預測預報與防治現(xiàn)已經(jīng)成為全球性的大問題。
　　在我國，現(xiàn)階段植保工

2、作人員對于稻飛虱的傳統(tǒng)田間調(diào)查方法主要有以下幾種:盤拍法、粘蟲板法、粘膠盤法和靶標昆蟲拍落水法。由于當前田間調(diào)查仍以人工測報為主，所以調(diào)查所得結(jié)果受人為因素的影響很大。不同的調(diào)查人員由于技術(shù)水平、實踐經(jīng)驗、學歷背景、身體素質(zhì)等多方面的影響，調(diào)查結(jié)果也會存在不同。而傳統(tǒng)田間調(diào)查方法具有工作量大、成本高、誤差大等不足，已經(jīng)不能滿足中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)階段快速發(fā)展的需求，我們迫切需要尋找新的方法來代替?zhèn)鹘y(tǒng)田間調(diào)查方法。
　　中國水稻研究所昆蟲組與

3、浙江理工大學共同協(xié)作，運用先進的計算機技術(shù)研發(fā)了一套基于圖像的稻飛虱智能識別計數(shù)系統(tǒng)，該程序負責對采集的圖像進行特征處理、智能識別以及自動計數(shù)。本文建立在計算機研究的基礎上，在飛虱密度較低時、從室內(nèi)和田間兩個方面評估機器識別技術(shù)的可靠性。
　　室內(nèi)進行接蟲實驗:水稻品種選用秀水11（常規(guī)粳稻）和甬優(yōu)15（超級稻），設置0.1頭/叢、0.3頭/叢、0.5頭/叢、0.7頭/叢、1.0頭/叢，5個不同的接蟲密度。用傳統(tǒng)方法和機器視覺法調(diào)

4、查稻飛虱密度。分析結(jié)果表明:對秀水11運用盤拍法、粘蟲板法、粘膠盤法、靶標昆蟲拍落水法、人工計數(shù)法以及機器視覺法在上述5種密度下分別進行調(diào)查，將調(diào)查所得結(jié)果進行差異性分析，P值分別為0.827、0.555、0.506、0.278、0.380均大于0.05。說明對于秀水11在各密度條件下，六種調(diào)查方法之間互相不存在顯著性差異，可以互相替代。因此，機器視覺技術(shù)可代替?zhèn)鹘y(tǒng)方法進行稻飛虱的調(diào)查。同樣，對甬優(yōu)15的調(diào)查結(jié)果進行差異性分析，P值分別

5、為0.767、0.681、0.201、0.264、0.366均大于0.05。說明對于甬優(yōu)15在各密度條件下，六種調(diào)查方法之間不存在顯著性差異，可以互相替代。不同的接蟲密度不會造成蟲量的差異(P=0.133＞0.05)。機器視覺技術(shù)可代替?zhèn)鹘y(tǒng)方法進行稻飛虱的調(diào)查。
　　田間飛虱種群密度試驗:在水稻分蘗期開始分別使用盤拍法、粘蟲板法、靶標昆蟲拍落水法和粘膠盤法4種傳統(tǒng)調(diào)查方法與人工計數(shù)法、機器視覺技術(shù)對秀水11田塊和甬優(yōu)15田塊的稻飛

6、虱進行調(diào)查，共調(diào)查分蘗拔節(jié)期、抽穗揚花期和黃熟期三個時期的蟲量。調(diào)查結(jié)果顯示:秀水11在水稻分蘗拔節(jié)期和抽穗揚花期各方法間存在極顯著差異而在黃熟期P值為0.145大于0.05，不存在顯著性差異。即在黃熟期時機器視覺技術(shù)可代替?zhèn)鹘y(tǒng)方法進行稻飛虱的調(diào)查，在分蘗拔節(jié)期和抽穗揚花期，機器視覺技術(shù)則不可替代傳統(tǒng)方法。同樣，對甬優(yōu)15的調(diào)查結(jié)果進行差異性分析，我們發(fā)現(xiàn)在水稻黃熟期P值為0.315大于0.05。說明對于甬優(yōu)15在這個水稻生育周期中，機