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《绿色生态可持续发展与植物保护——中国植物保护学会第十二次全国会员代表大会暨学术年会论文集》2017年
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小麦条锈病高光谱遥感监测与分子检测相关研究

李薇  刘琦  秦丰  谷医林  马占鸿  
【摘要】:在小麦的生产上,由小麦条锈病对其造成的损失一直以来备受关注。而小麦条锈病具有潜伏侵染的特点,所以若能对其潜育期实现快速识别及检测,则对病害的防控、农药的安全使用、环境的保护等具有重大意义。本研究通过人工接种不同品种的小麦诱发条锈病,在小麦条锈病菌尚处于潜育期时,采集小麦的冠层光谱数据,并利用双重Real-time PCR分子生物学技术获得条锈菌潜育菌量。基于Logistic、IBk以及Randomcommittee三种方法,建立高光谱遥感技术监测潜育期小麦条锈病的识别模型;同时,结合冠层高光谱数据及潜育期分子病情数据,找到了利用高光谱遥感技术可以监测到的潜育期小麦条锈菌的最小检测极限。研究结果表明,在325~1 075nm全波段范围内,基于Logistic、IBK以及Randomcommittee方法建立高光谱技术监测潜育期小麦条锈病的模型模拟识别潜育期小麦条锈病是可行的,但识别效果有一定的差异,3种方法的模型平均准确率分别是83%~85%、87%~89%、93%~94%。而在全波段范围内,利用决策树中的CART算法对30个训练集及全集进行分类分析,找到利用冠层高光谱数据能够监测潜育期小麦条锈菌的最小检测极限为0.7,即高光谱技术刚好能够监测到潜育期条锈菌的最小分子病情指数为0.7。利用Logistic、IBk以及Randomcommittee方法对最小检测极限进行模拟识别,结果显示,3种不同建模方法在不同的光谱参数及不同的建模比例下所建模型对潜育期条锈菌的最小分子病情指数的识别效果是有差异的。其中以IBk法的识别效果最优,其训练集的平均准确率为100%,测试集的平均准确率为84.44%,10折交叉验证的平均准确率为86.15%。

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