基于光譜技術(shù)的田間稻飛虱蟲害檢測(cè)研究.pdf

1、水稻是我國(guó)重要糧食作物，我國(guó)每年因蟲害損失的水稻產(chǎn)量巨大。為達(dá)到高效、低施的目的，要求植保機(jī)械“因蟲施藥”作業(yè)。光譜檢測(cè)技術(shù)具有無損、信息量大、速度快等優(yōu)點(diǎn)，具備進(jìn)行蟲害快速檢測(cè)的潛力，適合植保機(jī)械對(duì)小區(qū)域蟲害探測(cè)的要求。本課題針對(duì)稻田蟲害信息的快速探測(cè)，采用光譜技術(shù)開展稻飛虱蟲害檢測(cè)研究。
　　 為研究如何應(yīng)用光譜技術(shù)進(jìn)行稻飛虱蟲害檢測(cè)，通過試驗(yàn)采集水稻冠層反射光譜和稻飛虱百穴蟲量數(shù)據(jù)，分析稻飛虱脅迫下水稻冠層光譜特征，比較不

2、同光譜波段反射率和植被指數(shù)對(duì)稻飛虱脅迫的敏感程度，建立稻飛虱蟲害光譜定量和定性檢測(cè)模型，并討論光譜蟲害檢測(cè)的影響因素。
　　 通過采集水稻冠層光譜，發(fā)現(xiàn)水稻受到稻飛虱蟲害脅迫后，350-700nm和800-1340nm波段反射率均有所升高，且蟲害程度越重，反射率升高越多。稻飛虱百穴蟲量與水稻冠層光譜的350-507nm，641-692nm和933-957nm(939-942nm除外)波段各波長(zhǎng)點(diǎn)反射率極顯著相關(guān)。三個(gè)波段相關(guān)系數(shù)

3、最大處分別位于380nm，675nm和936nm。稻飛虱百穴蟲量與DVI、SAVI、TSAVI、MSAVI2和RDVI五種植被指數(shù)顯著相關(guān)。
　　 采用MLR、PCR、PLS三種方法建立稻飛虱百穴蟲量檢測(cè)模型，并進(jìn)行比較。采用VN+PLS方法所建檢測(cè)模型最優(yōu)，交互驗(yàn)證RMSECV值為130頭，R2值為0.72。對(duì)預(yù)測(cè)集20個(gè)樣本的蟲量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，VN+PLS模型百穴蟲量預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)系數(shù)為0.98，斜率為1.01，RMSE

4、P值為39頭，預(yù)測(cè)精度最高。結(jié)果表明，PLS模型可用于稻飛虱百穴蟲量檢測(cè)。
　　 通過蟲量模型、模式識(shí)別兩類方法進(jìn)行稻飛虱發(fā)生程度定性分析?；谙x量模型的稻飛虱發(fā)生程度檢測(cè)方法中，VN+PLS模型分類率最高，為100％。在采用模式識(shí)別進(jìn)行發(fā)生程度分類方法中，采用k-均值聚類法分類，按歐式距離和曼哈頓距離聚類識(shí)別正確率為77.46％，采用SIMCA法分類識(shí)別率為85％。結(jié)果表明光譜技術(shù)可用于稻飛虱發(fā)生程度檢測(cè)。
　　 對(duì)稻