为了准确监测小麦白粉病染病早期病情,给喷药防治提供技术指导,论文将染病初期的小麦叶片作为研究对象.首先,利用高光谱图像数据,通过图像特征分割出叶片区域和病斑区域,定量计算病情严重度;其次引入Relief-F算法提取染病早期最敏感波段和波段差,计算出白粉病病害指数PMDI(Powdery mildew disease index);并通过分析病情指数 DI(Disease index)与11种植被指数(含PMDI指数)的相关性及线性模型,得出PMDI模型有最高的决定系数(R2=0.8399)和最低的均方根误差(RMSE=4.5220),效果优于其他病害植被指数的结果(其中,Normalized Difference Vegetation Index, NDVI的模型决定系数最高,R2=0.7771,RMSE=5.3364);最后,选择PMDI和NDVI植被指数分别构建小麦白粉病染病早期病情严重度的支持向量回归模型.结果表明:经敏感波段筛选构建的PMDI指数的预测结果更好,预测模型的R2=0.8863,RMSE=3.5532,可以实现小麦白粉病早期无损诊断,这为指导作物病害喷药防治提供重要的技术支撑.
图像分割 光谱特征 Relief-F 支持向量回归 小麦白粉病