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草莓灰霉病是由灰葡萄孢(Botrytis cinerea Pers.)引起的一种真菌病害,可造成草莓烂果,严重影响草莓产量和采后保存。为了探明日光温室草莓灰霉病的发生流行规律,在2013—2014年生长季和2014—2015年生长季,对北京地区草莓日光温室空气中灰葡萄孢分生孢子数量、草莓花瓣带菌率和灰霉病病果数进行了动态监测和调查,同时对日光温室中气象因子进行了系统监测和记录。结果表明,在草莓日光温室中,利用孢子捕捉器捕获的灰葡萄孢分生孢子数量在一天中主要集中在5:00-18:00,以11:00-14:00数量最大。在一天中每小时捕获的分生孢子数量与温度和光照强度呈极显著正相关(P≤0.01),与相对湿度呈极显著负相关(P≤0.01)。新增草莓灰霉病病果数与7 d前当天捕获的分生孢子数量呈极显著正相关(r=0.872,P≤0.01),与7 d前当天的新鲜花瓣带菌率亦呈极显著正相关(r=0.807,P≤0.01),这为利用捕获的分生孢子数量和新鲜花瓣的带菌率预测7 d后草莓灰霉病的发生情况提供了重要参考。本研究结果有助于了解日光温室中草莓灰霉病的发生规律和影响因素,为该病害的防控和预测测报提供了依据。 相似文献
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基于支持向量机的小麦条锈病和叶锈病图像识别 总被引：2，自引：2，他引：2
为了解决生产中小麦条锈病和叶锈病症状难以区分的问题,提高识别率和精度,提出了一种基于支持向量机和多特征参数的小麦条锈病和叶锈病图像分类识别方法。利用图像裁剪方法获取典型症状的子图像,采用中值滤波算法对图像进行去噪,利用K_means硬聚类算法实现病斑分割,提取病斑区域的形状、颜色和纹理特征空间的50个特征参数,设计支持向量机分类器进行分类识别。根据优选的26个特征参数,利用以径向基函数作为核函数的支持向量机对这2种小麦锈病图像进行识别。结果表明:训练样本识别率均为96.67%,测试样本识别率均为100%;与其他核函数相比,径向基核函数最适合于这2种小麦锈病的识别。所提出的基于支持向量机的方法可有效地进行小麦条锈病和叶锈病的图像识别。 相似文献