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基于小波分析的水稻籽粒直链淀粉含量高光谱预测
被引量：
10
1
作者
张骁
闫岩
+4 位作者
王文辉
郑恒彪
姚霞
朱艳
程涛
《作物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期1563-1580,共18页
水稻籽粒直链淀粉含量影响稻米的蒸煮食味品质。利用遥感技术及时、准确地获取籽粒直链淀粉含量可以指导相应栽培措施的制定与实施,以提高稻米的食味品质。小波分析作为光谱敏感特征提取的有效方法,广泛应用于作物生理生化参数的估算,...
水稻籽粒直链淀粉含量影响稻米的蒸煮食味品质。利用遥感技术及时、准确地获取籽粒直链淀粉含量可以指导相应栽培措施的制定与实施,以提高稻米的食味品质。小波分析作为光谱敏感特征提取的有效方法,广泛应用于作物生理生化参数的估算,然而基于小波分析的作物品质参数估算,在米粉、稻穗水平上的应用还未见报道。本文以室内获取的水稻米粉与干穗反射光谱为基础数据源,通过连续小波光谱变换、敏感小波特征提取、共性特征分析和预测模型构建等4个步骤,明确不同光谱参数预测水稻籽粒直链淀粉含量的性能,最终实现在器官水平的直链淀粉含量高光谱预测。结果表明:(1)相较归一化光谱指数,敏感小波特征可有效地提高直链淀粉含量预测精度,预测模型更具普适性和鲁棒性;(2)从米粉光谱提取的敏感小波特征WF2037,6,与籽粒直链淀粉含量相关性较高(R^(2)=0.59),对独立年份的样本预测效果较好(RMSE=1.51%,Bias=0.44%,RRMSE=23.50%),并可直接应用于干穗光谱(R^(2)=0.62,RMSE=1.49%,Bias=−0.17%,RRMSE=25.76%)。本文利用连续小波光谱分析,提取了米粉和稻穗水平的直链淀粉敏感小波特征WF2037,6,建立了高精度预测模型,拓宽了连续小波光谱分析的应用范围,为冠层水平水稻籽粒直链淀粉含量的高光谱估算奠定基础。
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关键词
米粉
稻穗
反射
光谱
水稻籽粒直链淀粉含量
光谱
指数
连续小波光谱分析
下载PDF
职称材料
基于不同叶位日光诱导叶绿素荧光信息的水稻叶瘟病早期监测
被引量：
1
2
作者
程宇馨
薛博文
+7 位作者
孔媛媛
姚东良
田龙
王雪
姚霞
朱艳
曹卫星
程涛
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2023年第3期35-48,共14页
[目的/意义]基于遥感手段的稻叶瘟(Rice Leaf Blast,RLB)无损早期监测对于抗性育种和植保防控具有重要作用。目前对稻瘟病的研究多使用反射光谱在其显症阶段进行监测,针对稻叶瘟早期侵染阶段的日光诱导叶绿素荧光(Solar-Induced Chlorop...
[目的/意义]基于遥感手段的稻叶瘟(Rice Leaf Blast,RLB)无损早期监测对于抗性育种和植保防控具有重要作用。目前对稻瘟病的研究多使用反射光谱在其显症阶段进行监测,针对稻叶瘟早期侵染阶段的日光诱导叶绿素荧光(Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence,SIF)光谱监测研究尚未见报道。本研究的目的是基于不同叶位的日光诱导叶绿素荧光信息,实现水稻叶瘟病早期阶段感病叶片的准确识别。[方法]基于一年的温室接种试验和大田采样实验,配合使用主动光源、ASD(Analytical Spectral Devices)地物光谱仪和FluoWat叶片夹,获取了拔节期和抽穗期水稻植株顶1至顶4叶位的叶片SIF光谱,并人工标注了被测样本的发病等级。研究基于连续小波分析(Continue Wavelet Analysis,CWA)提取对稻叶瘟敏感的小波特征,比较了不同叶位敏感特征及其感病叶片识别精度,最后基于线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法构建了稻叶瘟识别模型。[结果和讨论]各叶位感病叶片远红光区域的上行和下行SIF均显著高于健康叶片;基于SIF小波特征的感病叶片识别精度显著高于原始SIF波段,顶1叶的稻瘟病识别精度显著高于其他三个叶位,其识别精度最高可达70%;提取的适用于多叶位的共性敏感小波特征↑WF832,3和↓WF809,3在顶1至顶4叶的精度分别达到69.45%、62.19%、60.35%、63.00%和69.98%、62.78%、60.51%、61.30%。[结论]本研究揭示了稻瘟病胁迫下水稻叶片SIF光谱响应规律,提取了对稻叶瘟敏感的SIF小波特征,结果证明了连续小波分析和SIF技术用于诊断稻叶瘟的潜力,为实现稻瘟病的田间早期、快速、原位诊断提供了重要参考与技术支撑。
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关键词
稻瘟病
日光诱导叶绿素荧光
连续小波光谱分析
叶位
早期病害监测
下载PDF
职称材料
题名
基于小波分析的水稻籽粒直链淀粉含量高光谱预测
被引量：
10
1
作者
张骁
闫岩
王文辉
郑恒彪
姚霞
朱艳
程涛
机构
南京农业大学国家信息农业工程技术中心/江苏省信息农业重点实验室/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/智慧农业教育部工程研究中心
江苏省现代作物生产协同创新中心
出处
《作物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期1563-1580,共18页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFD0300601)
国家自然科学基金项目(41871259)资助。
文摘
水稻籽粒直链淀粉含量影响稻米的蒸煮食味品质。利用遥感技术及时、准确地获取籽粒直链淀粉含量可以指导相应栽培措施的制定与实施,以提高稻米的食味品质。小波分析作为光谱敏感特征提取的有效方法,广泛应用于作物生理生化参数的估算,然而基于小波分析的作物品质参数估算,在米粉、稻穗水平上的应用还未见报道。本文以室内获取的水稻米粉与干穗反射光谱为基础数据源,通过连续小波光谱变换、敏感小波特征提取、共性特征分析和预测模型构建等4个步骤,明确不同光谱参数预测水稻籽粒直链淀粉含量的性能,最终实现在器官水平的直链淀粉含量高光谱预测。结果表明:(1)相较归一化光谱指数,敏感小波特征可有效地提高直链淀粉含量预测精度,预测模型更具普适性和鲁棒性;(2)从米粉光谱提取的敏感小波特征WF2037,6,与籽粒直链淀粉含量相关性较高(R^(2)=0.59),对独立年份的样本预测效果较好(RMSE=1.51%,Bias=0.44%,RRMSE=23.50%),并可直接应用于干穗光谱(R^(2)=0.62,RMSE=1.49%,Bias=−0.17%,RRMSE=25.76%)。本文利用连续小波光谱分析,提取了米粉和稻穗水平的直链淀粉敏感小波特征WF2037,6,建立了高精度预测模型,拓宽了连续小波光谱分析的应用范围,为冠层水平水稻籽粒直链淀粉含量的高光谱估算奠定基础。
关键词
米粉
稻穗
反射
光谱
水稻籽粒直链淀粉含量
光谱
指数
连续小波光谱分析
Keywords
rice powder
rice panicle
reflectance spectra
grain amylose content
spectral index
continuous wavelet analysis
分类号
S511 [农业科学—作物学]
下载PDF
职称材料
题名
基于不同叶位日光诱导叶绿素荧光信息的水稻叶瘟病早期监测
被引量：
1
2
作者
程宇馨
薛博文
孔媛媛
姚东良
田龙
王雪
姚霞
朱艳
曹卫星
程涛
机构
南京农业大学国家信息农业工程技术中心/江苏省信息农业重点实验室/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/智慧农业教育部工程研究中心/现代作物生产省部共建协同创新中心
出处
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2023年第3期35-48,共14页
基金
江苏省大学生创新创业训练计划(202110307101Y)
国家自然科学基金面上项目(41871259)。
文摘
[目的/意义]基于遥感手段的稻叶瘟(Rice Leaf Blast,RLB)无损早期监测对于抗性育种和植保防控具有重要作用。目前对稻瘟病的研究多使用反射光谱在其显症阶段进行监测,针对稻叶瘟早期侵染阶段的日光诱导叶绿素荧光(Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence,SIF)光谱监测研究尚未见报道。本研究的目的是基于不同叶位的日光诱导叶绿素荧光信息,实现水稻叶瘟病早期阶段感病叶片的准确识别。[方法]基于一年的温室接种试验和大田采样实验,配合使用主动光源、ASD(Analytical Spectral Devices)地物光谱仪和FluoWat叶片夹,获取了拔节期和抽穗期水稻植株顶1至顶4叶位的叶片SIF光谱,并人工标注了被测样本的发病等级。研究基于连续小波分析(Continue Wavelet Analysis,CWA)提取对稻叶瘟敏感的小波特征,比较了不同叶位敏感特征及其感病叶片识别精度,最后基于线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法构建了稻叶瘟识别模型。[结果和讨论]各叶位感病叶片远红光区域的上行和下行SIF均显著高于健康叶片;基于SIF小波特征的感病叶片识别精度显著高于原始SIF波段,顶1叶的稻瘟病识别精度显著高于其他三个叶位,其识别精度最高可达70%;提取的适用于多叶位的共性敏感小波特征↑WF832,3和↓WF809,3在顶1至顶4叶的精度分别达到69.45%、62.19%、60.35%、63.00%和69.98%、62.78%、60.51%、61.30%。[结论]本研究揭示了稻瘟病胁迫下水稻叶片SIF光谱响应规律,提取了对稻叶瘟敏感的SIF小波特征,结果证明了连续小波分析和SIF技术用于诊断稻叶瘟的潜力,为实现稻瘟病的田间早期、快速、原位诊断提供了重要参考与技术支撑。
关键词
稻瘟病
日光诱导叶绿素荧光
连续小波光谱分析
叶位
早期病害监测
Keywords
rice leaf blast(RLB)
solar-induced chlorophyll fluorescence(SIF)
continuous wavelet analysis(CWA)
leaf position
ear‐ly stage disease detection
分类号
S511 [农业科学—作物学]
S363 [农业科学—作物栽培与耕作技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波分析的水稻籽粒直链淀粉含量高光谱预测
张骁
闫岩
王文辉
郑恒彪
姚霞
朱艳
程涛
《作物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
10
下载PDF
职称材料
2
基于不同叶位日光诱导叶绿素荧光信息的水稻叶瘟病早期监测
程宇馨
薛博文
孔媛媛
姚东良
田龙
王雪
姚霞
朱艳
曹卫星
程涛
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2023
1
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职称材料
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