高光谱在小麦条锈病严重度分级识别中的应用

摘要

小麦条锈病是我国小麦生产上造成损失最大、危及范围最广的一种病害,对该病的监测预报是实施有效治理措施的重要基础和依据.文章以88个小麦叶片为试验材料,其中条锈病叶按严重度分为8级,健康小麦叶片为对照,由ASD Field-Spec Pro FR 2500型光谱仪和LI-Cor1800-12外置积分球获取高光谱数据,采用SVM算法对不同严重度的小麦条锈病病叶进行了判别分析.按1:1比例随机划分样品集,校正集的44个样品建立模型,对预测集的44个样品的严重度进行预测识别,总体正确识别率达97%,表明SVM算法用于小麦条锈病严重度分级识别是可行的.