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基于最优二叉树支持向量机的蜜柚叶部病害识别 总被引：7，自引：7，他引：0
为了提高蜜柚叶部中晚期病害的识别准确率,确保蜜柚叶部病害对症施药与病害防治的效果,该文提出了一种基于最优二叉树支持向量机(support vector machine,SVM)的蜜柚叶部病害识别方法,该方法首先将蜜柚叶部病害图像转换为B分量、2G-R-B分量、(G+R+B)/3分量以及YIQ颜色模型中的Q分量的4个灰度图像,再利用5尺度8方向的Gabor小波分别与4个分量灰度图像进行卷积运算,获得5个尺度下不同方向的幅值均值作为病害的特征向量,并结合提出的最优二叉树支持向量机病害识别模型,对黄斑病、炭疽病、疮痂病、煤烟病等4种蜜柚叶部病害进行分类识别。通过交叉验证的方法进行分类识别测试,结果表明:黄斑病、炭疽病、疮痂病、煤烟病识别准确率分别为90%、96.66%、93.33%、96.66%,平均识别率达到94.16%,并将该方法与BP神经网络、一对一SVM与一对多SVM进行比较,试验结果表明该方法可有效识别4种蜜柚叶部病害,在训练时间和识别精度上都优于其他3种方法。该方法可为蜜柚病害准确识别与防治提供有效的技术支持。 相似文献
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玉米叶斑病是玉米植株上最容易观察到的病害,大多数病斑从植株下部叶片开始发病,随着病情加重,病斑布满叶片,最后导致叶片失绿而枯死,影响产量。基于此,介绍了临沧市玉米叶斑病常见病害的种类、症状、发病条件,简要分析了玉米大斑病、灰斑病、锈病、弯孢霉菌叶斑病、褐斑病等病害发病的原因、发生规律和综合防治对策。 相似文献
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基于叶片图像和环境信息的黄瓜病害识别方法 总被引：16，自引：10，他引：6
作物病害严重影响着作物的产量和质量,病害类型识别是病害防治的前提。利用图像处理和统计分析,提出了一种基于病害叶片图像和环境信息的黄瓜病害类别识别方法。采集不同季节、温度和湿度等环境下的病害叶片图像,并记录病害的环境信息;利用属性约简法提取病害叶片的5个环境信息特征向量,对病害叶片图像进行一系列图像处理,提取病斑图像的颜色、形状、纹理等35个统计特征向量。将两者结合得到黄瓜病害的40个特征分量。再利用统计分析系统(statistical analysis system,SAS)的判别分析方法,选择10个分类能力强的特征分量,计算作物病害的聚类中心分类特征向量。最后,利用最大隶属度准则识别病害叶片的病斑类别。对黄瓜的霜霉病、褐斑病和炭疽病3种叶部病害的识别率高达90%以上。试验结果表明,该方法能够有效识别作物叶部病害类别,可为田间开放环境下实现作物病害的快速自动识别提供依据。 相似文献
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园林植物根部病害发生规律及防治方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《南方农业》2015,(34)
介绍了园林植物根腐病、根朽病、白绢病、白纹羽病、紫纹羽病、根结线虫病、苗木立枯病等7种主要的根部病害,简述各病害的为害范围、发生规律及防治方法。 相似文献
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词袋特征PCA多子空间自适应融合的黄瓜病害识别 总被引：4，自引：3，他引：1
针对颜色纹理特征结合单一分类器的传统识别方法对于多种黄瓜病害的识别精度较低的问题,该文提出基于词袋特征PCA(principal component analysis)多子空间自适应融合的黄瓜病害识别方法。该方法首先对多种病害建立类别相关词袋模型,提取病害图像的高维词袋特征,然后用主成分分析法将病害高维特征降维到多个不同维数子空间,并在各子空间上分别训练BP(back propagation)神经网络;通过设置自适应阈值对待分类图像在各子空间上的分类得分进行融合得到识别结果。采集黄瓜角斑病、棒孢霉叶斑病、白粉病、霜霉病和炭疽病等5种常见病害部位图像共246幅,每类病害子图像中任意选择20幅作为训练集(共100幅),其余146幅作为测试集进行病害识别试验。结果表明在2个主成分子空间融合分类的平均准确率为90.38%,比传统颜色特征、纹理特征和颜色纹理混合特征识别率分别高6.97、26.15和13.02个百分点,且算法对不同类别病害的分类准确率更稳定,为温室黄瓜病害诊断提供了一种有效方法。 相似文献
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针对云南省瑞丽市气候因素及水晶柚生长发育特性,总结介绍柚树常见病虫害种类及其发生规律、植物保护综合措施。概括性地介绍了植物保护目的、药剂分类、配药原则、配药方法、病虫害防治原则;简介柚园主要病害(黄龙病、溃疡病、碎叶病、脂点黄斑病、疮痂病、流胶病、炭疽病、煤烟病和果疫病等),主要虫害(蚜虫、红/黄蜘蛛、潜叶蛾、卷叶蛾、凤蝶、锈壁虱、象鼻虫、介壳虫、蜗牛、木虱、蝽蟓、蓟马等)的发生与防治;从"冬剪—清园""春梢—开花期""夏梢—膨果期""秋梢—采果期"几个方面概述柚树周年病虫害防治;讨论了柚树病虫害综合防治措施。 相似文献
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为实现茶叶病害的快速高效识别,提出了基于高光谱成像技术和图像处理技术融合的茶叶病斑识别方法。利用高光谱成像技术采集了炭疽病、赤叶斑病、茶白星病、健康叶片等4类样本的高光谱图像。提取感兴趣区域敏感波段的相对光谱反射率作为光谱特征。通过2次主成分分析,确定第二次主成分分析后的第二主成分图像为特征图像,基于颜色矩和灰度共生矩阵提取特征图像的颜色特征和纹理特征。利用BP神经网络对颜色、纹理和光谱特征向量融合数据进行检验,识别率为89.59%;为提高识别率,提出遗传算法优化BP神经网络的方法,使病斑识别率提高到94.17%,建模时间也缩短至1.7 s。试验结果表明:高光谱成像技术和遗传优化神经网络可以快速准确的实现对茶叶病斑的识别,可为植保无人机超低空遥感病害监测提供参考。 相似文献
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桔梅奇酵母液体制剂的制备及其在柑橘果实上的应用 总被引：2，自引：2，他引：0
桔梅奇酵母是分离自柑橘果园叶面的新种酵母,可有效控制柑橘果实采后青霉病、绿霉病和酸腐病,前景广阔且可替代化学杀菌剂。但生物防治剂效果不稳定、生防作用机制不明确等因素导致拮抗酵母商业化应用的成功率较低。因此开发货架期较长且防治效果稳定的拮抗酵母生物制剂是实现桔梅奇酵母商业化的关键。该研究以桔梅奇酵母为研究对象,制备以桔梅奇酵母为主要活性成分的液体制剂,并探究制剂对柑橘果实采后主要病害的控制效果。结果表明：经单因素试验和响应面优化试验得到的保护剂配方：海藻糖19.74%、谷氨酸钠1.05%、吐温80 4.24%、脯氨酸1.11%对酵母的保护效果最好,酵母存活率可从5.02%提高到54.96%。贮藏稳定性试验表明,当温度低于10 ℃时,在贮藏30 d后酵母存活率仍大于60%,适当降低温度有利于延长制剂的货架期。离体试验发现,与新鲜酵母相比,液体制剂对柑橘采后病原菌的抑制作用无显著变化,抑菌圈可达到12 mm以上。在柑橘果实上能够有效控制柑橘果实采后青霉病、绿霉病、酸腐病和炭疽病,可将发病率降低25.00%～48.33%。综上,对桔梅奇酵母进行制剂化处理后能够有效保留其细胞活力和生防效力,以桔梅奇酵母为主要活性成分制备的液体制剂对柑橘采后病害具有良好的控制效果。 相似文献
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基于病斑形状和神经网络的黄瓜病害识别 总被引：11，自引：9，他引：2
为了研究基于图像处理的黄瓜病害识别方法,试验中采集了黄瓜细菌性角斑病和黄瓜霜霉病叶片进行图像研究。在黄瓜病斑的图像分割方面,尝试了边缘检测法和最大类间方差法进行图像处理。边缘检测法提取出来的病态部位轮廓不是很完整,而利用最大类间方差法的图像分割效果较好。试验中提取了10个形状特征,选取黄瓜细菌性角斑病和黄瓜霜霉病叶片的各50个样本,其中每个病害的前30个样本,共计60个样本作为训练样本输入神经网络,对2种黄瓜病害叶片的后20个样本,共计40个样本进行测试,正确识别率达到了100%,说明通过病斑形状和神经网络进行黄瓜细菌性角斑病和黄瓜霜霉病的识别是可行的。 相似文献
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百香果高产栽培管理技术 总被引：1，自引：0，他引：1
《南方农业》2017,(11)
百香果的种植在近些年非常流行,北流市百香果种植规模也逐渐扩大。百香果又被称为西番莲,是一种热带和亚热带水果,其果汁含有多种水果的香味,因此又被称为"果汁之王"。虽然百香果果皮坚硬,不易感染病害,但近些年受病虫害侵扰较为严重,如蓟马、蚜虫、果实蝇、蚂蚁和其他地下虫等虫害,病毒病、霜疫霉病、根腐病、炭疽病等病害。基于此,以北流市作为研究对象,重点探究百香果栽培种植管理以及病虫害防治技术。 相似文献
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