褐飞虱诱导的水稻冠层热图像温度特征变异评估方法

摘要：

为寻求水稻被褐飞虱侵害后冠层温度特征的有效评估方法,以褐飞虱易感水稻品种“TN1”为研究对象,设置了褐飞虱侵害及未侵害两个处理,运用热红外成像技术获取水稻的冠层温度特征,使用机器学习分类器,对褐飞虱诱导的水稻冠层热图像温度特征变异评估方法进行了研究.首先,对试验采集的水稻冠层热图像和对应时刻的空气温度、相对湿度以及水稻灌溉水层水温信息进行分析,针对水稻冠层热图像提取了3种统计学温度特征,并使用了累计差值法分析水稻冠层的特征数;然后,对空气温度、相对湿度、水温与冠层温度特征分别进行了相关性分析;最后,分别采用逻辑回归算法与支持向量机算法进行评估模型的拟合.结果 表明:3种统计学特征中,冠层温度变异系数的累计差值为30.78,是差异性最大的特征值;统计学特征与空气温度、相对湿度和水温的皮尔逊系数分别为0.27、-0.34和0.41.将3种冠层特征作为输入向量,采用逻辑回归算法判断水稻受褐飞虱侵害状况的测试集精准率为87.15％,召回率为86.54％,F1综合指标为86.55％.本文提出将气象因子与水稻的冠层特征数相结合,对水稻受褐飞虱侵害的冠层温度特征进行评估,可为水稻虫害的监测与诊断提供参考.

关键词：水稻、褐飞虱、热红外技术、机器学习、统计学特征、气象因子

所属期刊栏目：51

分类号：TN219;S435.112(光电子技术、激光技术)

资助基金：国家重点研发计划项目;国家自然科学基金项目;广东省重点领域研发计划项目

在线出版日期：2020-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：165-172