基于语义分割的水稻叶瘟病分割与分级方法

针对传统叶瘟病分割和分级方法在效率、准确率等方面存在的问题,提出一种基于语义分割的水稻叶瘟病分割与分级方法。首先,对CO39品种水稻叶片进行图像采集,使用Labelme标注软件对图像叶片和病斑进行标注,建立叶片数据集;然后采用不同的卷积神经网络作为U-Net、DeepLabV3+的主干特征提取网络,构建3种水稻叶片分割模型,分别为VGG16-UNet、ResNet50-UNet、MobileNetV2-DeepLabV3+,对水稻叶片、病斑进行分割,根据叶瘟病分级标准与等级计算公式,确定水稻叶片的叶瘟病等级,在此过程中,对比3种模型的分割性能。结果表明,VGG16-UNet模型为最优模型,在平均像素精度、平均交并比和F1分数上分别达到了86.87%、80.68%和88.48%,能够有效满足水稻叶瘟病分割和分级的实际需求。该方法为开发叶瘟病智能分级系统提供了理论依据,可为其他作物病害的分级研究提供参考。

基于高光谱成像技术的水稻叶瘟病病害程度分级方法

为了快速、准确地对水稻叶瘟病病害程度进行分级评估,结合定性分析与定量估算,提出了一种基于高光谱成像技术的水稻叶瘟病病害程度分级方法。利用HyperSIS高光谱成像系统采集了受稻瘟病侵染后不同病害等级的水稻叶片高光谱图像,通过分析叶瘟病斑区域与正常叶片部位的光谱特征,对差异较大的550和680 nm波段进行二维散点图分析,提取只含病斑的高光谱图像;然后通过主成分分析(principal component analysis,PCA)方法得到利于褐色病斑和灰色病斑分割的第2主成分图像,采用最大类间方差法(Otsu)分割出灰色病斑;最后结合延伸率和受害率2个参数对水稻叶瘟病病害程度进行分级。试验结果表明:测试的166个不同稻叶瘟病害等级的叶片样本中,其中160个样本可被准确分级,分级准确率为96.39%。该研究为稻叶瘟病田间病害程度评估提供了基础,也为稻瘟病抗性鉴定方法提供了新思路。

基于高光谱成像的寒地水稻叶瘟病与缺氮识别

为进行水稻叶瘟病与养分缺失的区分、实现叶瘟病及时、准确的诊断,以大田试验为基础,利用高光谱成像仪获取2个品种的健康、缺氮、轻度感病和重度感病共4类水稻叶片的反射率光谱,对其光谱特性进行分析,并采用多种预处理方法、分别结合偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminate analysis,PLS-DA)和主成分加支持向量机(principle component analysis-support vector machine,PCA-SVM)方法构建水稻叶瘟病识别模型。试验结果显示6个判别模型都获得了较高的识别准确率,经标准正态变量(standard normal variate,SNV)变换预处理的PLS-DA模型获得了最佳的识别结果,预测准确率达100%,经多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)预处理的PCA-SVM模型的预测准确率也达到97.5%。本研究为水稻叶瘟病的判别和分级提供了新方法,也为稻瘟病大范围遥感监测提供了基础。

基于图像处理的田间水稻叶瘟病斑检测方法

针对病斑在叶片上易形成封闭边缘的特性,采用色度学模型、边缘提取和形态学等方法对田间稻叶瘟病斑进行检测。利用2R-G色差分量提取图像上的图斑;采用Canny算法对2R-G色差分量图斑进行边缘检测,通过自定义边缘封闭修复模版对边缘进行修复;利用HIS模型的H分量提取的叶片正常部位信息与修复后图像做掩膜运算,获得叶片范围内的病斑边界,然后,运用形态学运算剔除图斑中未闭合的边缘线;最后,采用归一化绿蓝差值指数(Normalized Difference Green and Blue Index,DNGBI)对封闭的非病斑区域进行阈值过滤,提取出稻瘟病病斑。试验结果表明:对叶瘟病斑的正确识别率可达到90.26%。

基于多层感知神经网络的水稻叶瘟病识别方法

为实现水稻叶瘟病的快速诊断,综合利用图像处理技术和神经网络来进行叶瘟病斑的识别研究。该文设计了3个多层感知分类器来进行病斑识别准确率的对比验证,分别采用叶片正常区域和病斑区域的纹理特征、颜色特征以及纹理和颜色的组合特征作为不同分类器的输入单元;输出层采用1个单元用于输出病斑区域和正常区域的识别结果。首先,该文将采集到的RGB图像转换成灰度图像,利用灰度共生矩阵分别提取叶片正常区域与病斑区域的能量、对比度、熵、逆差距作为纹理特征;紧接着,将RGB彩色空间转换至HIS和Lab空间,分别提取病斑区域和正常区域的L、a、b值作为颜色特征。最后,采用不同的BP神经网络分类器进行病斑区域识别。该文共采用120副图像作为待测对象,试验结果表明,采用颜色和纹理的组合特征进行识别,准确率要比单独使用纹理特征和颜色特征高10%～15%。本文的研究结果为进一步实现水稻病害自动诊断打下了基础。

多种药剂防治水稻叶瘟病效果初报

为筛选出经济、高效且适合南通市通州区防治水稻叶瘟病的药剂,特开展了多种药剂防治水稻叶瘟病效果试验。结果表明,每667m^2用25%吡唑醚菌酯60mL、30%三环氟环唑90mL、27%三环己唑醇80mL、75%禾技15g、20%稻瘟酰胺80mL、75%拿敌稳15g,对水稻叶瘟病的病叶防效和病株防效均达90%以上。上述药剂可作为今后防治水稻叶瘟病的主要药剂与三环唑交替使用。