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绿豆对尾孢菌叶斑病的生理生化响应及病害早期检测
被引量：
1
1
作者
李灵慧
吴然然
+4 位作者
陈景斌
崔晓艳
袁星星
朱月林
陈新
《上海农业学报》
2022年第6期9-14,共6页
为探究绿豆抗、感品种在叶斑病发病期的生理生化响应差异以及开发病害早期检测技术,以绿豆抗病品种‘V4718’和感病品种‘V1197’为材料,分析了两个品种在接种变灰尾孢菌后叶片的叶绿素相对含量(SPAD值)、丙二醛(MDA)含量、过氧化物酶(P...
为探究绿豆抗、感品种在叶斑病发病期的生理生化响应差异以及开发病害早期检测技术,以绿豆抗病品种‘V4718’和感病品种‘V1197’为材料,分析了两个品种在接种变灰尾孢菌后叶片的叶绿素相对含量(SPAD值)、丙二醛(MDA)含量、过氧化物酶(POD)活性、超氧化物歧化酶(SOD)活性以及叶绿素荧光参数的变化,并基于叶绿素荧光参数变化利用3种算法模型对发病早期叶片(接种后1 d、2 d、3 d)与健康叶片进行分类。结果表明:两个绿豆品种叶片的MDA含量、POD和SOD活性均有所上升,但‘V4718’叶片的MDA含量在接种后第4天和第6天显著低于‘V1197’,‘V4718’叶片的POD活性升高较快;两个品种叶片的相对叶绿素含量与叶绿素荧光参数均有所下降,但在接种第4天和第6天时‘V4718’的各参数值显著高于‘V1197’;分类准确率随着接种时间的延长而提高,最高分类准确率为98.40%。本试验可为进一步探索绿豆的抗病机理研究奠定基础,并为绿豆叶斑病的早期检测提供新思路。
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关键词
绿豆
叶斑病
生理指标
病害早期检测
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职称材料
基于高光谱成像技术的双孢蘑菇病害早期诊断
被引量：
1
2
作者
陈子涵
黄亮
+4 位作者
温志强
温蝶
王胜楠
廖小玲
魏萱
《福建农业学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期1365-1372,共8页
【目的】有害疣孢霉菌(Mycogone perniciosa)引起的双孢蘑菇疣孢霉病,是破坏性极强的真菌类病害,本研究拟基于高光谱成像技术,建立双孢蘑菇疣孢霉病早期快速检测方法。【方法】对200个健康双孢蘑菇样本与200个染病双孢蘑菇样本采集全波...
【目的】有害疣孢霉菌(Mycogone perniciosa)引起的双孢蘑菇疣孢霉病,是破坏性极强的真菌类病害,本研究拟基于高光谱成像技术,建立双孢蘑菇疣孢霉病早期快速检测方法。【方法】对200个健康双孢蘑菇样本与200个染病双孢蘑菇样本采集全波段(401~1046 nm)可见/近红外高光谱图像信息,利用Savitzky-Golay卷积一阶求导、Savitzky-Golay卷积平滑(SG平滑)、多元散射校正(MSC)分别对360个波段(全波段)的高光谱图像信息进行预处理后,对比随机森林(Random forest,RF)、支持向量机(Support vector machine,SVM)和极限学习机(Extreme learning machine,ELM)3种模型对健康和染病双孢蘑菇鉴别准确度进行分析。【结果】3种鉴别模型的结果接近,其中,MSC-SVM模型检测效果最优,将原始测试集和预测集总体样本鉴别准确度分别由85.02%和87.38%提升至92.21%和91.04%。【结论】本研究建立的MSC-SVM模型可以有效提高基于全波段的双孢蘑菇疣孢霉病早期的鉴别准确度,同时,为进一步开发双孢蘑菇病害早期的快速无损鉴别设备提供了理论依据和方法。
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关键词
双孢蘑菇
高光谱成像技术
病害早期检测
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职称材料
双孢蘑菇疣孢霉病早期高光谱图像鉴别
被引量：
2
3
作者
陈子涵
廖小玲
《福建农业科技》
CAS
2021年第4期16-22,共7页
双孢蘑菇疣孢霉病是由有害疣孢霉菌Mycogone perniciosa引起的、破坏性极强的真菌类病害,且该病害检测困难耗时,往往导致菇房绝收,菇农收益损失严重。早发现、早处理能够有效解决病害带来的经济损失和农药残留超标等质检问题。因此,本...
双孢蘑菇疣孢霉病是由有害疣孢霉菌Mycogone perniciosa引起的、破坏性极强的真菌类病害,且该病害检测困难耗时,往往导致菇房绝收,菇农收益损失严重。早发现、早处理能够有效解决病害带来的经济损失和农药残留超标等质检问题。因此,本研究将能够快速无损检测的高光谱成像技术应用到双孢蘑菇病害早期鉴别。以双孢蘑菇菌Agaricus bisporus子实体为试材,对健康染病双孢蘑菇生长早期子实体样本采集菌盖的全波段(401~1046 nm)可见/近红外高光谱图像信息,利用多元散射校正(MSC)进行预处理,采用决策树(DT)提取特征波段,对比随机森林(RF)和极限学习机(ELM)两种模型对健康和染病双孢蘑菇鉴别准确度。利用DT选取401.00、951.59、978.09、1006.59和1044.90 nm为鉴别病害的特征波段。对比RF和ELM所建模型效果,得到MSC DT ELM模型检测效果最优,测试集和预测集总体样本鉴别准确度分别为92.39%和91.32%。结果表明,该模型可以有效提高基于全波段的双孢蘑菇疣孢霉病早期的鉴别准确度,得到基于高光谱成像技术的便捷准确鉴别双孢蘑菇病害早期的模型,同时,为进一步开发双孢蘑菇病害早期的多光谱设备提供了理论依据和方法。
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关键词
双孢蘑菇
高光谱成像技术
病害早期检测
鉴别
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职称材料
题名
绿豆对尾孢菌叶斑病的生理生化响应及病害早期检测
被引量：
1
1
作者
李灵慧
吴然然
陈景斌
崔晓艳
袁星星
朱月林
陈新
机构
江苏省农业科学院经济作物研究所
南京农业大学园艺学院
出处
《上海农业学报》
2022年第6期9-14,共6页
基金
国家重点研发计划(2019YFD1001300、2019YFD1001301)
国家自然科学基金项目(32101738)
国家食用豆产业技术体系生物防治与综合防控岗位科学家(CARS-08-G15)。
文摘
为探究绿豆抗、感品种在叶斑病发病期的生理生化响应差异以及开发病害早期检测技术,以绿豆抗病品种‘V4718’和感病品种‘V1197’为材料,分析了两个品种在接种变灰尾孢菌后叶片的叶绿素相对含量(SPAD值)、丙二醛(MDA)含量、过氧化物酶(POD)活性、超氧化物歧化酶(SOD)活性以及叶绿素荧光参数的变化,并基于叶绿素荧光参数变化利用3种算法模型对发病早期叶片(接种后1 d、2 d、3 d)与健康叶片进行分类。结果表明:两个绿豆品种叶片的MDA含量、POD和SOD活性均有所上升,但‘V4718’叶片的MDA含量在接种后第4天和第6天显著低于‘V1197’,‘V4718’叶片的POD活性升高较快;两个品种叶片的相对叶绿素含量与叶绿素荧光参数均有所下降,但在接种第4天和第6天时‘V4718’的各参数值显著高于‘V1197’;分类准确率随着接种时间的延长而提高,最高分类准确率为98.40%。本试验可为进一步探索绿豆的抗病机理研究奠定基础,并为绿豆叶斑病的早期检测提供新思路。
关键词
绿豆
叶斑病
生理指标
病害早期检测
Keywords
Mungbean
Cercosporaleaf spot(CLS)
Physiological index
Early detection of disease
分类号
S435.22 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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职称材料
题名
基于高光谱成像技术的双孢蘑菇病害早期诊断
被引量：
1
2
作者
陈子涵
黄亮
温志强
温蝶
王胜楠
廖小玲
魏萱
机构
福建农林大学机电工程学院
福建水利电力职业技术学院
福建农林大学生命科学学院
福建农林大学食品科学学院
出处
《福建农业学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期1365-1372,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61705037)。
文摘
【目的】有害疣孢霉菌(Mycogone perniciosa)引起的双孢蘑菇疣孢霉病,是破坏性极强的真菌类病害,本研究拟基于高光谱成像技术,建立双孢蘑菇疣孢霉病早期快速检测方法。【方法】对200个健康双孢蘑菇样本与200个染病双孢蘑菇样本采集全波段(401~1046 nm)可见/近红外高光谱图像信息,利用Savitzky-Golay卷积一阶求导、Savitzky-Golay卷积平滑(SG平滑)、多元散射校正(MSC)分别对360个波段(全波段)的高光谱图像信息进行预处理后,对比随机森林(Random forest,RF)、支持向量机(Support vector machine,SVM)和极限学习机(Extreme learning machine,ELM)3种模型对健康和染病双孢蘑菇鉴别准确度进行分析。【结果】3种鉴别模型的结果接近,其中,MSC-SVM模型检测效果最优,将原始测试集和预测集总体样本鉴别准确度分别由85.02%和87.38%提升至92.21%和91.04%。【结论】本研究建立的MSC-SVM模型可以有效提高基于全波段的双孢蘑菇疣孢霉病早期的鉴别准确度,同时,为进一步开发双孢蘑菇病害早期的快速无损鉴别设备提供了理论依据和方法。
关键词
双孢蘑菇
高光谱成像技术
病害早期检测
Keywords
Agaricus bisporus
hyperspectral imaging technology
early disease detection
分类号
S123 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
双孢蘑菇疣孢霉病早期高光谱图像鉴别
被引量：
2
3
作者
陈子涵
廖小玲
机构
福建农林大学机电工程学院
出处
《福建农业科技》
CAS
2021年第4期16-22,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61705037)。
文摘
双孢蘑菇疣孢霉病是由有害疣孢霉菌Mycogone perniciosa引起的、破坏性极强的真菌类病害,且该病害检测困难耗时,往往导致菇房绝收,菇农收益损失严重。早发现、早处理能够有效解决病害带来的经济损失和农药残留超标等质检问题。因此,本研究将能够快速无损检测的高光谱成像技术应用到双孢蘑菇病害早期鉴别。以双孢蘑菇菌Agaricus bisporus子实体为试材,对健康染病双孢蘑菇生长早期子实体样本采集菌盖的全波段(401~1046 nm)可见/近红外高光谱图像信息,利用多元散射校正(MSC)进行预处理,采用决策树(DT)提取特征波段,对比随机森林(RF)和极限学习机(ELM)两种模型对健康和染病双孢蘑菇鉴别准确度。利用DT选取401.00、951.59、978.09、1006.59和1044.90 nm为鉴别病害的特征波段。对比RF和ELM所建模型效果,得到MSC DT ELM模型检测效果最优,测试集和预测集总体样本鉴别准确度分别为92.39%和91.32%。结果表明,该模型可以有效提高基于全波段的双孢蘑菇疣孢霉病早期的鉴别准确度,得到基于高光谱成像技术的便捷准确鉴别双孢蘑菇病害早期的模型,同时,为进一步开发双孢蘑菇病害早期的多光谱设备提供了理论依据和方法。
关键词
双孢蘑菇
高光谱成像技术
病害早期检测
鉴别
Keywords
Agaricus bisporus
Hyperspectral imaging technology
Early detection of disease
Identification
分类号
S646 [农业科学—蔬菜学]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
绿豆对尾孢菌叶斑病的生理生化响应及病害早期检测
李灵慧
吴然然
陈景斌
崔晓艳
袁星星
朱月林
陈新
《上海农业学报》
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于高光谱成像技术的双孢蘑菇病害早期诊断
陈子涵
黄亮
温志强
温蝶
王胜楠
廖小玲
魏萱
《福建农业学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
双孢蘑菇疣孢霉病早期高光谱图像鉴别
陈子涵
廖小玲
《福建农业科技》
CAS
2021
2
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职称材料
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