Identificazione della malattia della guaina del riso mediante imaging con telecamera iperspettrale

In questo studio, è stata applicata una telecamera iperspettrale da 400-1000 nm e FS23, un prodotto della Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., potrebbe essere utilizzata per ricerche correlate.Le telecamere iperspettrali di imaging della serie FigSpec® utilizzano un modulo di scissione del fascio della griglia di trasmissione con un'elevata efficienza di diffrazione e una telecamera di massa superficiale ad alta sensibilità, combinato con una tecnologia integrata di scansione e di telecamera ausiliaria,per risolvere le tradizionali telecamere iperspettrali richiedono un meccanismo esterno di imaging push-scan e una messa a fuoco complessa e altri problemi difficiliPuò essere integrato direttamente con l'obiettivo standard di imaging C-interface o microscopio per ottenere una rapida acquisizione di immagini spettrali.

L'agricoltura di precisione è un modo importante per raggiungere un basso consumo, un'elevata efficienza, una elevata qualità e sicurezza nell'agricoltura.la stabilità e l'elevata resa del riso sono sempre state al centro della nostra produzione agricolaLa malattia della foglia di riso è una delle tre principali malattie del riso.Se la causa e il grado di danno delle colture danneggiate possono essere rilevati nella fase iniziale della malattia del riso, combinato con un'applicazione variabile nell'agricoltura fine, si può ridurre efficacemente il tasso di malattia dell'infezione da malattia del riso, si può ridurre la portata del danno,e la resa del riso può essere efficacemente aumentataL'applicazione variabile si riferisce principalmente alla diagnosi tempestiva della causa e del grado di danno delle colture colpite in base alle informazioni sui parassiti e le malattie delle colture,e l'applicazione di agenti chimici secondo il trattamento appropriato della malattia, le condizioni locali e la domanda, in modo da ridurre l'uso di agenti chimici e raggiungere l'obiettivo di prevenzione e controllo tempestivi.

In questo studio, è stata utilizzata la tecnologia di imaging iperspettrale per riconoscere la malattia della guaina del riso.e sono stati ottenuti buoni risultatiSotto i metodi di pretrattamento SG, SNV e MSC, l'accuratezza della discriminazione predittiva del campione è stata rispettivamente dell'82,8%, 92,1% e 89,1%.Il modello PLS-DA stabilito dallo spettro di pretrattamento SNV ha avuto la più alta precisione, mentre il modello PLS-DA stabilito dallo spettro di pretrattamento SG ha avuto la precisione più bassa, ma la precisione è stata superiore all'80%.L'accuratezza del set di previsioni dei modelli discriminanti LDA e BPNN basati sull'estrazione delle informazioni sulle caratteristiche del MNF è di 95Dopo un confronto completo dei tre modelli, il modello PLS-DA ha ottenuto una percentuale superiore rispetto al modello PLS-DA basato su tutte le bande.il modello BPNN basato sull'estrazione delle informazioni sulle caratteristiche MNF ottiene l'effetto discriminante ottimaleI risultati sperimentali mostrano che la tecnologia di imaging iperspettrale può essere utilizzata per identificare il marcio del chicco di riso.,e l'algoritmo MNF può essere utilizzato per estrarre informazioni caratteristiche per rappresentare lo spettro originale, e ridurre notevolmente l'importo del calcolo.L'algoritmo ha una vasta prospettiva di applicazione nel processo di riconoscimento rapido e modellazione della malattia del riso.