基于拉曼光谱的寒地水稻稻瘟病早期检测方法研究.pdf

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2、lvi1=1JtJj:'Uoftif-iJ=3IJ0Universitycode：10223Classifiedcode：O657.37Graduatenumber：XS138052Confidentialdegree：PublicHeilongjiangBayiAgriculturalUniversityMasterDissertationStudyonearlydetectionmethodsinriceblastbasedonRamanspectroscopyPostgraduate：CaiQiaoLingSupervisor：ProfessorTanFe

3、ngMajor：AgriculturalElectrificationandAutomationPhotoelectricdetectionandbreedingResearchdirection：technologyCollege：CollegeofInformationTechnologyDaqingChinaJune,2016摘要稻瘟病是影响水稻粮食产量的主要病害之一，虽然近年来对寒地水稻稻瘟病的防范与控制有一定的成效，但现有的防治方法是在易发病时期就对水稻进行药剂喷洒或对出现稻瘟病症状后的孢子进行检测，这类检测方法不仅增加劳动力的使用量，而且对农药用量的

4、需求也非常大，既不简洁也不环保。因此，人们迫切的需要一种能够对寒地水稻稻瘟病早期发病状况进行低消耗、简单、绿色的检测方法，以便对稻瘟病进行有效的防治，减少农药的使用。论文基于拉曼光谱本身具有的快速、无损、绿色等特点，对寒地水稻的叶片与稻茎进行采集。对采集到的原始数据进行预处理后，从蛋白质、核酸、碳水化合物等细胞生物学方面对水稻叶片的拉曼光谱进行典型峰值指认。对指认后的数据运用主成分分析法区分出水稻稻叶瘟重度、轻度与正常拉曼特征峰的变化特点；运用散点图和受试者工作特征曲线对比分析出水稻的正常叶片与叶瘟轻度、正常叶片与叶瘟重度、正常稻茎与茎瘟稻茎、叶瘟与茎瘟谱线在位

5、移、峰数、相对强度上的差异性。将对比分析的结果分别利用Fisher线性判别方法和BP神经网络算法对寒地水稻稻叶瘟拉曼光谱的早期检测建立模型。其中，Fisher线性判别方法可以有效地区分出水稻叶片的病害程度，两两区分中可清楚的区分出正常水稻叶片与稻叶瘟重度病害的差异性；BP神经网络算法中的均方根误差和相关系数R可分别反映未知样本的预测效果、预测值与实际值之间的相关性，即均方根误差为0.024904、相关系数为0.98122，说明BP神经网络算法在水稻稻瘟病的早期检测方法研究中可行性非常高。表明这一方法的研究对水稻稻瘟病的早期预防研究具有重要意义，也为寒地水稻稻瘟病

6、后期的防范措施提供了理论和科技支撑。关键词：拉曼光谱；水稻稻瘟病；主成分分析；早期检测IAbstractRecently,theprecautionandcontrolofriceblastincoldregionshavetakeneffect.Theexistingpreventionmethodsaresprayinginsecticidesinthesusceptibleperiodordetectingthesporesaftertheoccurrenceofriceblast.Thesedetectionmethodsnotonlyincreasel

7、abors,andtheconsumptionofpesticidesisalsoverylarge.Itisneithersimplenorenvironmental.Therefore,thereisanurgentneedforalow-consumption,simpleandgreenmethodofdetectingriceblastearlierincoldregions,andsoastotakeaneffectiveprecautionandreducetheuseofpesticides.Ramanspectroscopyisfast,non

8、-destructive