Pirinç kabuk hastalığının hiperspektral görüntüleme kamerası ile tanımlanması

Bu çalışmada, 400-1000nm hiperspektral bir kamera uygulandı ve Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD'nin bir ürünü olan FS23, ilgili araştırmalar için kullanılabilir.FigSpec® serisi görüntüleme hiperspektral kameraları, yüksek difraksiyon verimliliği ve yüksek hassasiyetli bir yüzey dizisi kamerası ile bir iletim ızgara ışın bölme modülü kullanır, yerleşik tarama görüntüleme ve yardımcı kamera teknolojisi ile birleştirilmiş,Geleneksel hiperspektral kameraları çözmek için harici baskı tarama görüntüleme mekanizması ve karmaşık odaklama ve diğer zor sorunlar gerekir.Spektral görüntüleri hızlı bir şekilde elde etmek için standart C arayüzü görüntüleme merceği veya mikroskop ile doğrudan entegre edilebilir.

Doğal tarım, tarımda düşük tüketim, yüksek verimlilik, yüksek kalite ve güvenlik elde etmenin önemli bir yoludur.Çiftlik üretimimizin odak noktası her zaman düyülerin istikrarlı ve yüksek verimi olmuştur., ve zamanında ve etkili hastalık kontrolü, istikrarlı verime ve yüksek verime ulaşmanın önemli bir garantisi.Hasarlı bitkilerin nedenini ve hasar derecesini pirinç hastalığının erken aşamasında tespit edilebilirse, ince tarımda değişken uygulama ile birlikte, pirinç hastalığı enfeksiyonu hastalığı oranını etkili bir şekilde azaltabilir, zarar alanı daraltabilir,ve pirinç verimi etkili bir şekilde artırabilirDeğişken uygulama, özellikle bitki zararlıları ve hastalıkları bilgilerine göre etkilenen bitkilerin nedeninin ve hasar derecesinin zamanında teşhis edilmesini içerir.ve uygun hastalık tedavisine göre kimyasal ajanların uygulanması, yerel koşullar ve talep, kimyasal ajanların kullanımını azaltmak ve zamanında önleme ve kontrol amacına ulaşmak için.

Bu çalışmada pirinç kılıfı virüsünü tanımlamak için hiperspektral görüntüleme teknolojisi kullanıldı.ve iyi sonuçlar elde edildiSG, SNV ve MSC öncesi işleme yöntemleri altında, tahmin edilen örnek ayrımcılığının doğruluğu sırasıyla 82.8%, 92.1% ve 89.1% idi.SNV ön işleme spektrumu ile oluşturulan PLS-DA modeli en yüksek doğruluğa sahipti., SG ön işleme spektrumu tarafından oluşturulan PLS-DA modeli en düşük doğruluğa sahipken, doğruluk %80'den fazlaydı.MNF özelliği bilgisi çıkarımı temelinde LDA ve BPNN ayırt edici modellerinin tahmin kümesi doğruluğu 95'tir.Her üç modelin kapsamlı bir karşılaştırılmasından sonra, PLS-DA modelinin tüm bantlara dayalı olarak daha iyi olduğu %98.4 ve %0.3 oranında.MNF özelliği bilgisi çıkartmasına dayalı BPNN modeli, en iyi ayrımcı etkiye ulaşır.Deneysel sonuçlar, hiperspektral görüntüleme teknolojisinin pirinç tanesinin solmasını tanımlamak için kullanılabileceğini göstermektedir.,ve MNF algoritması, orijinal spektrumu temsil etmek için karakteristik bilgileri çıkarmak ve hesaplama miktarını büyük ölçüde azaltmak için kullanılabilir.Algoritmanın pirinç hastalığının hızlı tanıma ve modelleme sürecinde geniş bir uygulama perspektifi var.