发明名称 松材线虫病的高光谱综合分析早期探测方法
摘要 一种松材线虫病的高光谱综合分析早期探测方法。在松材线虫病发病季节,定期采取松树针叶样本用保鲜袋密封带回,在暗室内在人工光源下用野外光谱辐射仪测定样本的光谱数据,计算红边位置、绿峰反射高度、红光吸收深度、红绿指数、水绿指数、分形维数,继而综合分析这些数值,得出探测结论。本发明的有益效果是:用接近连续的包括可见光、近红外、部分中红外的高光谱数据,从细微特征到整体特征探测松树因患病而改变的光谱特性,微观与宏观兼顾;综合应用各种特征指数,充分考虑特征间的联系。其中红绿指数、水绿指数为本发明首次提出,它们分别反映了植物的光合作用和含水率情况。
申请公布号 CN101776584B 申请公布日期 2011.12.07
申请号 CN201010039797.8 申请日期 2010.01.18
申请人 浙江林学院 发明人 杜华强;王鑫;黄明祥;葛宏立
分类号 G01N21/31(2006.01)I;G01N21/47(2006.01)I 主分类号 G01N21/31(2006.01)I
代理机构 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人 周烽
主权项 1.一种松材线虫病的高光谱综合分析早期探测方法,其特征在于按如下步骤进行:(1)松树针叶反射率连续测量:a、待探测松树确定:侧重于具有较高价值、需要特别保护的珍贵松树作待探测对象,总数在10株以上;b、测定期与测定时间的确定:地处北半球的我国选择每年4-10月松材线虫病发病季节,采样时间9:00-11:00,每3天采样1次;c、样本采集:每棵树采一位于树木中上部且阳光能照射到的末端枝,放入保鲜袋密封,及时带回室内测定;d、光谱测定:暗室内在人工光源下用便携式野外光谱辐射仪测定每个样本的高光谱数据,将仪器设定为一个样本10次重复;要求光谱辐射仪的物理光谱分辨率10nm以上,插值后输出光谱分辨率1nm,波长范围350-2000nm;(2)光谱数据预处理:利用仪器提供的软件将测定的数据转换为普通可读写格式;求每个样本10次重复数据的算术平均数,作为该样本的光谱数据用于后面的计算;(3)计算红边位置RE:红边位置是670nm-780nm波长范围内光谱反射率拐点处的波长,采用近似一阶导数法计算RE:<img file="F2010100397978C00011.GIF" wi="1048" he="147" />RE=R<sub>max</sub>′<sup>-1</sup>(R<sub>max</sub>′(λ))式中λ、R(λ)、R<sub>max</sub>′(λ)和i分别为波长、波长为λ的光谱反射率、 光谱反射率一阶导数最大值和波长序号,RE=R<sub>max</sub>′<sup>-1</sup>(R<sub>max</sub>′(λ))表示R<sub>max</sub>′(λ)的反函数,即光谱反射率一阶导数最大值处的波长;(4)计算绿峰反射高度H<sub>G</sub>:<img file="F2010100397978C00021.GIF" wi="891" he="274" />式中R<sub>A</sub>、R<sub>B</sub>和R<sub>C</sub>分别为吸收特征起点、中心点和结束点处的光谱反射率,λ<sub>A</sub>、λ<sub>B</sub>和λ<sub>C</sub>分别为反射特征起点、中心点和结束点处的波长,其值分别为500nm、560nm和670nm;(5)计算红光吸收深度H<sub>R</sub>:<img file="F2010100397978C00022.GIF" wi="880" he="255" />式中R<sub>B</sub>、R<sub>C</sub>和R<sub>D</sub>分别为吸收特征起点、中心点和结束点处的光谱反射率,λ<sub>B</sub>、λ<sub>C</sub>和λ<sub>D</sub>分别为反射特征起点、中心点和结束点处的波长,其值分别为560nm、670nm和760nm;(6)计算红绿指数RG:先计算500nm-600nm波长范围内即绿光区域反射率最大值GR<sub>max</sub>和对应的波长Gλ<sub>max</sub>,600nm-700nm波长范围内即红光区域反射率最小值RR<sub>min</sub>和对应的波长Rλ<sub>min</sub>:<img file="F2010100397978C00023.GIF" wi="600" he="101" />Gλ<sub>max</sub>=R<sup>-1</sup>(GR<sub>max</sub>)<img file="F2010100397978C00024.GIF" wi="591" he="97" />Rλ<sub>min</sub>=R<sup>-1</sup>(RR<sub>min</sub>) 按下式计算红绿指数RG:<img file="F2010100397978C00031.GIF" wi="569" he="165" />(7)计算水绿指数WG:先计算1360nm-1570nm和1830nm-1960nm两个波长范围内的反射率最小值WR<sub>min1</sub>、WR<sub>min2</sub>和对应的波长Wλ<sub>min1</sub>、Wλ<sub>min2</sub>:<img file="F2010100397978C00032.GIF" wi="647" he="97" />Wλ<sub>min1</sub>=R<sup>-1</sup>(WR<sub>min1</sub>)<img file="F2010100397978C00033.GIF" wi="653" he="99" />Wλ<sub>min2</sub>=R<sup>-1</sup>(WR<sub>min2</sub>)按下式计算水绿指数WG:<img file="F2010100397978C00034.GIF" wi="1030" he="180" />(8)计算分形维数fd:采用方差法计算350nm-2000nm波长范围内反射光谱曲线的分形维数:a、尺度r设定:尺度范围{2,4,6,…,64},取起始尺度r=2;b、用以r为宽的矩形框首尾相接将光谱曲线覆盖起来,设第i个框内光谱曲线的最大值与最小值之差为H<sub>i</sub>,若尺度r很小,H<sub>i</sub>值就逼近第i个框内曲线的长度,则等价的测度数即方差V(r)的表达式为<img file="F2010100397978C00035.GIF" wi="636" he="167" />c、令r=r+2,若r>64,按步骤(8)的d方法处理,否则 按步骤(8)的b方法处理;d、以ln(V(r))为因变量、ln(r)为自变量建立直线回归方程,由直线的斜率k得到光谱曲线的分形维数fd=2-k;(9)病害早期诊断:据上述计算各数值,用纵横比较法进行诊断,纵向比较是将某树当前的数据和它以前的相应数据相比较,横向比较是将某树的数据和它树的同一时间相应数据相比较;诊断依据如下:a、若红边位置蓝移,即RE值变小,则树木有患病可能;b、若绿峰反射高度降低,即H<sub>G</sub>值变小,则树木有患病可能;c、若红光吸收深度降低,即H<sub>R</sub>值变大,则树木有患病可能;d、若红绿指数RG增大,则树木有患病可能;e、若水绿指数WG增大,则树木有患病可能;f、若分形维数fd变小,则树木有患病可能;综合上述6种情况,做出最后结论。 
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