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基于磁共振和高光谱成像技术的白菜根肿病早期无损检测研究

陈双双  
【摘要】:白菜(Brassica campestris ssp.chinensis Makino)是芸薹属十字花科作物,俗称小白菜,是起源于中国的常见蔬菜之一。白菜通过根系获取各种养分和水分的同时,在条件适宜时,也会感染根部病害而造成植物减产。根部病害较其他病害更难实现早期检测。本论文以高感白菜品种为对象,以营养土、配比土和红壤为生长介质,采用磁共振和高光谱成像技术对白菜根肿病进行早期无损检测。主要研究内容及结果如下:(1)基于磁共振波谱技术,探究了不同土壤含水率、不同类型生长介质、不同数据采集角度、不同生长时期对白菜植株的波谱数据的影响。随着土壤含水率的增大,土壤样本的波峰位置随之向右移动。土壤含水率在50%~100%之间对磁共振早期无损波谱分析的效果最佳。育苗盘、生长介质和植物根系三种类别的反演谱表明,峰的位置有较大的差异。说明磁共振成像仪器的波谱分析技术能够成功区分生长介质和植物样本。生长介质类型、采集数据扫描角度对样本的反演谱曲线没有造成影响。对健康白菜、感病白菜在不同生长时期的波谱数据进行的分析研究表明,感病样本的驰豫时间小于健康样本的驰豫时间。(2)基于磁共振仪器的成像技术,确定了最佳成像效果的土壤含水率,研究了生长介质、土壤含水率、累加次数多个因素对成像的影响,建立了根系的三维可视化模型。对三种生长介质下的样本进行磁共振断层成像的结果发现,生长介质对样本成像没有明显的影响。四个梯度的土壤含水率成像结果表明,土壤的含水率越高,样本的成像效果越差,进行磁共振无损成像的最佳含水率在50%~100%之间。累加次数作为成像过程中最重要的参数之一,相同条件下不同累加次数的成像效果表明,累加次数越大,图像的清晰度越高,同时能更好地评价根系形态。基于图像处理软件建立了根系的三维可视化模型,并将三维可视化模型中的根系参数和实测值进行了比较。结果发现,模型值与实测值的误差在3%之内。(3)应用高光谱技术,结合多种分析方法、传统机器学习方法和深度学习模型,得到了健康和感病白菜多时期内具有显著性差异的波段,建立了多时相、多类型生长介质的根肿病的判别分析模型,实现了白菜根肿病的快速无损检测。在六周连续时间段内,对各组健康和感病植株的光谱数据在350个波段内进行显著性差异分析,具有显著性差异的波段数目分别是:营养土4个波段、配比土97个波段、红壤5个波段。主成分得分图像表明健康和感病类型的植株之间有明显差异;选取的植被指数中,生理反射指数(Ph RI)、氮反射指数(NRI)和花青素反射指数(ARI)能较好得区分健康样本和感病样本。基于白菜的像素点光谱建立的支持向量机(SVM)模型和卷积神经网络(CNN)模型显示,CNN模型具有更好的性能。


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