تحديد داء البثور في غطاء الأرز عن طريق تصوير الكاميرا الفائقة الطيفية

في هذه الدراسة ، تم تطبيق كاميرا فائقة الطيف 400-1000nm ، ويمكن استخدام FS23 ، وهو منتج من شركة Hangzhou Color Spectrum Technology Co. ، LTD. ، للبحوث ذات الصلة.تستخدم كاميرات التصوير الفائقة الطيفية من سلسلة FigSpec® وحدة تقسيم شعاع الشبكة العابرة للنقل ذات كفاءة الانعكاس العالية وكاميرا عالية الحساسية، جنبا إلى جنب مع التصوير المدمج في المسح وتكنولوجيا الكاميرا المساعدة،لحل الكاميرات التقليدية الضوئية تتطلب آلية التصوير الخارجية والتركيز المعقد وغيرها من المشاكل الصعبةيمكن دمجها مباشرة مع عدسة التصوير أو المجهر القياسي C interface لتحقيق اكتساب سريع للصور الطيفية.

الزراعة الدقيقة هي وسيلة مهمة لتحقيق استهلاك منخفض وكفاءة عالية وجودة عالية وسلامة في الزراعة.إن إنتاج الأرز المستقر والعالي كان دائماً محور إنتاجنا الزراعي، ومكافحة الأمراض في الوقت المناسب والفعالة هي ضمان مهم لتحقيق محصول مستقر وذروة عالية.إذا كان من الممكن الكشف عن سبب ودرجة تلف المحاصيل المتضررة في المرحلة المبكرة من مرض الأرز، جنبا إلى جنب مع تطبيق متغير في الزراعة الدقيقة، يمكن أن تقلل بشكل فعال من معدل مرض عدوى أمراض الأرز، ويمكن أن تضيق نطاق الضرر،ويمكن زيادة إنتاج الأرز بشكل فعالالتطبيق المتغير يشير أساسا إلى التشخيص في الوقت المناسب لسبب ودرجة الضرر من المحاصيل المتضررة وفقا للمعلومات عن آفات المحاصيل والأمراض،وتطبيق العوامل الكيميائية وفقا للعلاج المناسب للمرض، والظروف المحلية والطلب، من أجل الحد من استخدام العوامل الكيميائية وتحقيق الغرض من الوقاية في الوقت المناسب والسيطرة.

في هذه الدراسة، استخدمت تقنية التصوير الفائق الطيفي للتعرف على داء غطاء الأرز. تم إنشاء نموذج تحليل التمييز PLS-DA بعد معالجة مختلفة مسبقة للطيف الأصلي،و تم الحصول على نتائج جيدةفي ظل أساليب SG و SNV و MSC لمعالجة ما قبل، كان دقة التمييز في العينة التنبؤية 82.8٪ و 92.1٪ و 89.1٪ على التوالي.كان نموذج PLS-DA الذي تم تحديده بواسطة طيف SNV قبل المعالجة أعلى دقة، في حين أن نموذج PLS-DA الذي تم إنشاؤه بواسطة طيف SG قبل المعالجة كان لديه أدنى دقة ، ولكن الدقة كانت أكثر من 80 ٪. لذلك هذه الطرق الثلاثة ممكنة.دقة مجموعة التنبؤات لنماذج التمييز بين LDA و BPNN القائمة على استخراج معلومات الخصائص من MNF هي 95.3٪ و 98.4٪ على التوالي ، وهو أفضل من نموذج PLS-DA على أساس جميع النطاقات. بعد مقارنة شاملة بين النماذج الثلاثة ،النموذج BPNN القائم على استخراج معلومات الخصائص MNF يحقق أفضل تأثير تمييز، ودقة مجموعة النمذجة ومجموعة التنبؤ هي 99.1٪ و 98.4٪ على التوالي. تظهر النتائج التجريبية أن تكنولوجيا التصوير الفائق الطيفية يمكن استخدامها لتحديد ذوبان حبوب الأرز,ويمكن استخدام خوارزمية MNF لاستخراج المعلومات المميزة لتمثيل الطيف الأصلي ، وتقليل كمية الحساب بشكل كبير.الخوارزمية لديها احتمالات تطبيق واسعة في عملية التعرف السريع ونمذجة مرض الأرز.