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基于高光谱影像的虫害水稻叶片花青素含量估算

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稻纵卷叶螟是水稻常见虫害,遭受虫害为害的叶片部位花青素含量会发生明显变化.试验使用成像光谱仪获取遭受稻纵卷叶螟为害的水稻叶片高光谱图像,同时测量叶片上健康区域和虫害区域的花青素值,建立花青素高光谱反演模型,为虫害严重程度定量化评估提供依据.分析结果表明:水稻叶片花青素值随着虫害程度的加剧而升高;花青素值与光谱反射率在波长为400—710 nm的可见光-红边波段范围内上显著正相关,相关系数最高为0.878(667 nm处);与一阶导数光谱在可见光-近红外多个波段范围表现出极显著相关性,相关系数最高为0.883(464 nm处);与归一化植被指数(NDVI)等多个植被指数极显著相关,相关系数最高为-0.887(NDVI).以植被指数为自变量、使用偏最小二乘回归算法的花青素值估算模型精度最高[建模R2为0.801,均方根误差(RMSE)为0.032].使用模型对虫害叶片高光谱图像进行逐像元解算,得到的花青素值分布图能够定量化、可视化地反映虫害严重程度.该研究为水稻叶片花青素值测量和虫害监测提供了一种直观、快速的技术手段.
Estimation of the anthocyanin content in insects-infested rice leaf using hyperspectral image

田明璐、班松涛、袁涛、王彦宇、马超、李琳一

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上海市农业科学院农业科技信息研究所,上海市数字农业工程技术研究中心,农业农村部长三角智慧农业技术重点实验室,上海201403

水稻 稻纵卷叶螟 高光谱影像 花青素

沪农青字[2018]第1-29号18391901100

2022

10.15955/j.issn1000-3924.2022.05.19

上海农业学报
上海市农业科学院,上海市农学会

上海农业学报

CSTPCD
影响因子：0.434
ISSN：1000-3924
年,卷(期)：2022.38(5)
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