[发明专利]一种鉴别油菜菌核病和灰霉病早期病斑的方法

摘要

本发明公开了一种鉴别油菜菌核病和灰霉病早期病斑的方法，该方法包括：(1)取待测油菜叶片的高光谱图像，再挑选所述高光谱图像的病斑局部的像素；(2)计算获得所述像素在681.95nm～748.23nm波段的波段比运算值和波段差分运算值；(3)将由所述像素在555.29nm处的光谱值、所述波段比运算值和波段差分运算值构成的特征向量输入经训练的最小二乘支持向量机模型，根据输出结果判断病斑类型。本发明从带有菌核病、灰霉病早期病斑的高光谱图像信息中分析获得特征差异波段，通过特征波长、波段比运算值和波段差分运算值与最小二乘支持向量机的结合，实现了菌核病和灰霉病早期病斑的准确分类，鉴别精度更高。

主权项

1.一种鉴别油菜菌核病和灰霉病早期病斑的方法，包括：(1)取待测油菜叶片的高光谱图像，再挑选所述高光谱图像的病斑局部的像素；(2)计算获得所述像素在681.95nm～748.23nm波段的波段比运算值和波段差分运算值；(3)将由所述像素在555.29nm处的光谱值、所述波段比运算值和波段差分运算值构成的特征向量输入经训练的最小二乘支持向量机模型，根据输出结果判断病斑类型；所述最小二乘支持向量机模型的训练方法，包括以下步骤：(A)取感染菌核病、灰霉病的油菜叶高光谱图像病斑局部的像素，构成训练集；所述取感染菌核病、灰霉病的油菜叶高光谱图像病斑局部的像素的方法，包括以下步骤：(a)在健康的油菜叶片上接种菌丝块；(b)获取被感染的油菜叶片的高光谱图像；(c)去除高光谱图像中菌丝块所在的区域；具体方法为：将高光谱图像的每个像素在549.10nm处的光谱值和679.42nm光谱值作差，根据差值区分高光谱图像中菌丝块所在的区域；(d)根据512.05nm处的光谱值区分高光谱图像中的健康叶肉像素和病斑局部像素；去除高光谱图像中健康叶肉所在的区域，剩余部分即为高光谱图像的病斑局部；(B)计算训练集中像素在681.95nm～748.23nm波段的波段比运算值和波段差分运算值；(C)以由训练集中像素在555.29nm处的光谱值、在681.95nm～748.23nm波段的波段比运算值和波段差分运算值构成的特征向量作为输入，以像素所在病斑的类型为输出，训练最小二乘支持向量机模型；所述最小二乘支持向量机模型的超参数γ为0.79214，核函数参数δ2为4.4687。