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《吉林大学》 2012年
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基于叶绿素荧光光谱分析的温室黄瓜病虫害预警方法

隋媛媛  
【摘要】:高产量、优品质的工厂化生产是设施农业管理的最终目标,而在设施农业的日常生产中,为了刚性的达到高产量的要求,农药作为一种补偿性的手段得到了广泛的应用,使得作物的品质安全不能得到有效的保证。寻求快速、无损、准确地检测病虫害的新方法,成为设施农业研究的重点问题。本文结合国家高技术研究发展计划“植物生理信息检测激光诱导式传感器与诊断技术”(项目编号2007AA10Z203)和“全自动嫁接育苗关键技术与成套设备研究”(项目编号2012AA10A506),以及吉林省科技发展计划项目“吉林省水稻主产区重大病虫害数字监测预警系统的关键技术研究”(项目编号:20110217)的相关内容,以温室黄瓜为研究对象,通过提取光谱特征信息作为叶片健康状态的判别标准,利用植物生理信息模型作为叶片健康状态的辅助判别标准;建立健康叶片与病虫害叶片的分类诊断模型,以及霜霉病害、白粉病害和蚜虫害的预测模型,将温室内的环境条件与叶绿素荧光光谱相结合,设计温室黄瓜病虫害的监测体系和预警信息系统结构。 首先,从光谱参数角度出发,研究健康叶片与病虫害叶片的光谱差别,提取光谱特征信息,定性分析叶片的健康状态。以光谱的第二波峰发射波长685nm作为判别临界值,判断健康叶片的第二波峰发射波长小于685nm,病虫害叶片的第二波峰发射波长大于或等于685nm;以光谱的第一波谷强度0Counts作为判别临界值,判断健康叶片的第一波谷强度大于或等于0Counts,病虫害叶片的第一波谷强度值小于0Counts;以F512~F632波段的光谱曲线变化速率k=3作为判别临界值,将K3的叶片判别为健康叶片,将k≥3的叶片判别为病虫害叶片。 利用叶片的生理信息作为判别指标,通过建立叶片的生理信息模型,进一步判断叶片的健康状态。利用荧光光谱指数与光合有效辐射建立叶片的净光合速率模型,得到预测集的相关系数为0.825,在0.01水平上显著相关;利用荧光光谱指数与叶片温度相结合,建立叶片水分利用效率模型,得到预测集的相关系数为0.984,在0.05水平上差异不显著;采用光谱分析与数据挖掘方法相结合,建立叶绿素含量SPAD模型,采用简单波段自相关选择方法筛选有效波段,利用主成分分析方法降低光谱维数,最后利用最小二乘支持向量机回归建立模型,得到预测集的相关系数为0.946。将叶片的净光合速率、水分利用效率与叶绿素含量作为判别叶片健康状态的辅助信息。 以健康叶片的叶绿素荧光光谱数据作为标准,利用叶绿素荧光光谱分析技术结合数据挖掘方法,建立了健康叶片与霜霉病害叶片、白粉病害叶片与蚜虫害叶片的分类诊断模型,通过对比最小二乘支持向量机、判别分析以及BP神经网络三种方法,以及主成分分析、小波变换的光谱降维方法,确定采用最小二乘支持向量机和主成分分析方法建立模型及降维处理,对得到的主成分得分值分别建立分类诊断模型,确定采用前10个主成分作为模型的输入变量,最终得到模型预测集的相关系数为0.939,均方差为0.389,准确率为93.3%。 通过分类模型的诊断后,分别对健康叶片与接种霜霉病菌的叶片光谱数据进行分析,通过对比最小二乘支持向量机、判别分析与BP神经网络三种建模方法,比较归一化、一阶导数、二阶导数、多元散射校正、一阶导数与多元散射校正光谱预处理方法,并对得到的光谱进行主成分分析与小波降噪降维处理,最后确定采用最小二乘支持向量机、一阶导数和主成分分析的方法建立霜霉病害预测模型,并对得到的主成分个数进行对比分析,得到前10个主成分作为模型输入变量时,建立的健康叶片、霜霉病菌侵染期叶片、病症初显期叶片及大面积流行期叶片得到的模型效果较好,最终得到的预测集的RMSEP为0.375,预测准确率为96.6%,预测集叶片样本的真实值与预测值的相关系数为0.946。 分别对健康叶片、白粉病菌侵染期叶片、病症初显期叶片、大面积流行期叶片的光谱数据进行分析,通过建模方法比较,确定采用最小二乘支持向量机作为建模方法,经过简单自相关波段选择方法筛选了61~70光谱波段区域作为优选光谱波段,经过主成分分析方法、小波降噪光谱降维方法的选择,并讨论不同的主成分个数对白粉病害预测模型的影响,确定采用主成分个数为8,建立白粉病害预测模型,最终得到的预测集的RMSEP为0.489,预测准确率为91.3%,预测集叶片样本的真实值与预测值的相关系数为0.890 利用叶绿素荧光光谱分析的方法,建立蚜虫害的预测模型。分别采集健康叶片、少量虫卵及成虫叶片、大量虫卵及成虫叶片、虫害大面积发生或全部覆盖叶片的荧光光谱数据,并对其进行分析,对比最小二乘支持向量机、判别分析与BP神经网络建模方法,确定采用最小二乘支持向量机作为模型建立的方法,利用波峰波谷所在波段筛选光谱的有效波段,确定采用F632波段作为光谱优选波段,并利用主成分分析的方法对光谱进行降维处理,讨论不同因子个数对模型的影响,确定采用前8个主成分作为模型输入变量,建立黄瓜蚜虫害预测模型,最终得到的预测集的RMSEP为0.569,预测准确率为97.5%,预测集叶片样本的真实值与预测值的相关系数为0.981。 此外,根据病虫害的发生规律与试验的实际情况,对比病虫害高发月份与低发月份的环境条件,确定病虫害发生的条件阈值。分别对最大温湿度、最小温湿度、温度与湿度差值与平均温湿度进行分析,确定采用日平均温度、日平均湿度作为病虫害发生的阈值,其温度、湿度范围为15℃≤Tmean≤25℃,40%≤RHmean≤70%;同时将温度与湿度参数相结合,对其进行判别分析;以病菌的侵染时间计算,取每天连续6小时的温度、湿度判断,得到温、湿度范围为15℃≤6hTmean≤30℃,50%≤6hRHmean≤100%。 综合运用本研究的相关技术,将温室的环境条件检测与叶片的叶绿素荧光光谱检测相结合,构建温室黄瓜病虫害的监测体系。首先通过分析温室内的环境条件数据,经过环境条件的阈值判断后,如果满足了病虫害的发生阈值,则进行叶绿素荧光光谱的检测并对数据进行分析,经过光谱特征点和生理信息模型的判断,将病虫害叶片的光谱信息代入至分类诊断模型,确定叶片发生病虫害的发生种类,并通过预测模型确定病虫害发生的程度,得出病虫害状况的监测及预测报告;利用预警信息系统对监测及预测报告进行判断,并将结果发送到主控室、温室与管理者,将数据保存,完成病虫害的预警。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:S436.421

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【引证文献】
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4 曹静;温室黄瓜根际昆虫线虫种群生态作用及抗干燥遗传改良[D];中国农业大学;2005年
5 李平;温室黄瓜新品种津优35、36号的选育及示范、推广[D];中国农业科学院;2013年
6 陈晴;温室黄瓜生长发育机理模型与实验研究[D];中国农业科学院;2005年
7 夏永恒;CO_2加富条件下高温对温室黄瓜糖和淀粉代谢的影响[D];内蒙古农业大学;2013年
8 陈小红;温室黄瓜配方施肥N、P、K模型构建[D];西北农林科技大学;2003年
9 张生飞;温室黄瓜无土栽培营养液氮素管理模型的研究[D];南京农业大学;2008年
10 贺忠群;温室黄瓜结果期节水灌溉指标的研究[D];西北农林科技大学;2003年
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