基于光譜分析技術(shù)的水稻病蟲害早期檢測(cè)研究.pdf

1、本文以TN1型水稻植株為研究對(duì)象,采用近紅外、拉曼光譜分析技術(shù)及高光譜成像技術(shù)分別進(jìn)行了一系列相關(guān)研究,主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)論為:
　　1、基于近紅外光譜分析技術(shù)建立受蟲害脅迫水稻的定性分析模型。
　　建立了受褐飛虱脅迫水稻的光譜定性判別模型。比較了PLSDA、SVMDA、PLS-SVMDA這3種模式識(shí)別法使用最佳預(yù)處理方法的效果,結(jié)果表明:模型鑒別效果良好,兩種非線性判別分析法的整體準(zhǔn)確率可達(dá)100％。通過GA提取特征波長(zhǎng),并

2、比較了各模式識(shí)別方法下的最優(yōu)模型,結(jié)果表明:GA-PLSDA整體準(zhǔn)確率為92.01%,GA-SVMDA和GA-PLS-SVMDA整體準(zhǔn)確率均達(dá)到97.37%。
　　建立了受二化螟迫害水稻光譜的定性判別模型,結(jié)果顯示:最佳預(yù)處理方法下,三種判別分析方法的整體準(zhǔn)確率均達(dá)100%。利用GA提取特征波長(zhǎng)建模得到:GA-PLSDA準(zhǔn)確率為78.89%,其余兩種模型整體準(zhǔn)確率均為100%。
　　2、基于近紅外拉曼光譜分析技術(shù)的蟲害脅迫水

3、稻的無(wú)損早期檢測(cè)研究。
　　研究了受螟蟲迫害水稻與健康水稻的拉曼光譜的區(qū)別,并通過受害水稻的縱向研究來探索早期檢測(cè)的可行性。結(jié)果表明:拉曼光譜相對(duì)振動(dòng)強(qiáng)度與受害程度呈一定線性關(guān)系;經(jīng)預(yù)處理后,觀察455cm-1、699cm-1、1248cm-1處的拉曼峰強(qiáng)度并測(cè)量其是否發(fā)生偏移現(xiàn)象可作為定性判別指標(biāo)之一。
　　3、基于高光譜成像技術(shù)的水稻病蟲害定性判別研究。
　　研究了受褐飛虱迫害水稻的成像光譜,結(jié)果表明:在400nm