马铃薯叶片晚疫病的多光谱分类识别

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1、马铃薯叶片晚疫病的多光谱分类识别　　摘要：利用Spectrocam多光谱相机获取C88马铃薯健康叶片和患晚疫病叶片的可见光及近红外通道的多光谱图像。综合考虑多光谱图像各通道间的相关性及其信息量，采用波段指数法选取两种叶片的特征波段，并通过欧氏距离聚类方法对所提取的特征波段进行分类。实验结果表明，用波段指数法提取多光谱图像的特征波段，能快速获得马铃薯叶片的信息，475nm、558nm、717nm、750nm、850nm作为马铃薯健康叶片的特征波段，马铃薯患晚疫病叶片的特征波段是509nm、620nm、717nm、750nm和832nm。采用欧氏距离法对健康和患病叶片进行识别，其识别率分别

2、可达92.6%和92.8%。因此利用多光谱成像技术可以进行马铃薯病害的快速、准确识别，为实现马铃薯病害的田间实时在线监测提供了参考。　　关键词：　　多光谱；马铃薯叶片；特征波段；晚疫病；波段指数法　　中图分类号：O439文献标志码：Adoi：10.3969/j.issn.10055630.2017.01.003　　Classificationandidentificationoflateblightdiseaseonpotatoleaves　　usingmultispectralimagingtechnique　　LIUXin，FENGJie，YANGShuming　　（Schoolo

3、fPhysicsandElectronicInformation，YunnanNormalUniversity，Kunming650500，China）　　Abstract：　　ThisexperimentusingSpectrocammultispectralcameracapturedthehealthyC88potatoleaves'andlatebrightleaves'multispectralimagewithinvisibleandnearinfraredbands.Multispectralimagecorrelationbetweendifferentchannels

4、andtheamountofinformationisconsideredcomprehensively.Bandindexmethodwasusedtoselectthecharacteristicsofthetwokindsofleaves，andtheEuclideandistanceclusteringmethodwasusedtoclassifytheextractedfeatureband.Theexperimentalresultsshowthatthebandindexmethodusedtoextractthemultispectralimagebandscanqui

5、cklyobtaintheinformationofpotatoleaves.Wegotthat475nm，558nm，717nm，750nm，850nmbandashealthyleavesofpotatocharacteristics，andthecharacteristicsofthepotatolateblightcancerleafwavelengthwere509nm，620nm，717nm，750nmand832nm.Therecognitionrateofhealthyanddiseasedleaveswas92.6%and92.8%byusingtheEuclidea

6、ndistancemethod.Thus，usingmultispectralimagingtechniquecanrapidlyandaccuratelyidentifythedefectofpotatotoachievetherealtimeonlinemonitoringfieldofthepotatodiseases.　　Keywords：multispectral；thepotatoleaf；characteristicsofband；lateblightdisease；bandindexmethod　　引言　　马铃薯是全世界重要的粮食作物，但是马铃薯晚疫病作为田间一种常见的

7、作物病害，日渐阻碍着我国马铃薯产业的发展[12]。目前针对马铃薯晚疫病的诊断大都是采用传统的经验定性诊断方法，通过人工感官判断和理化检测进行作物病害监测，该方法能从患病的植株颜色、形状纹理上获得大量直观信息，但要进行精确分析却存在一定的困难[35]，而近年来随着多光谱成像技术的发展，该技术已越来越多地应用于农作物质量的检测中。　　多光?V成像技术和普通成像技术的最大不同之处在于多光谱成像技术能获得每张图像每个像素点的高分辨率的光谱，不是肉眼所见