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基于光谱反射率的机器学习算法检测辣椒枯萎病

DOI：10.1016/j.suscom.2019.01.001 期刊：Sustainable Computing: Informatics and Systems 出版年份：2019 更新时间：2025-09-24 06:20:48
摘要： 计算机化自动诊断系统的发展确保了植物健康筛查更加高效。通过早期检测，可减少病害造成的损害。已知植物叶片的光反射携带着植物健康信息。该研究借助分光辐射计，根据辣椒（Capsicum annuum）叶片的反射光谱来检测健康植株与镰刀菌病害植株。实验在封闭环境中采集了四组辣椒叶片（健康、镰刀菌病害、丛枝菌根真菌侵染、镰刀菌病害合并丛枝菌根真菌侵染）在350-2500纳米波长范围内的反射数据。辣椒病害检测分为两个阶段：首先获取特征向量，随后对输入数据的特征向量进行分类。该特征向量包含小波分解系数及其统计值。研究采用人工神经网络（ANN）、朴素贝叶斯（NB）和K近邻算法（KNN）进行分类。针对辣椒健康状态检测，前两组（病害与健康植株）的平均识别成功率分别为：KNN算法100%，ANN算法97.5%，NB算法90%。而全部四组分类的平均成功率则为：KNN算法100%，ANN算法88.125%，NB算法82%。总体结果表明，叶片反射光谱可成功应用于病害检测。
作者： Kerim Karada?，Mehmet Emin Tenekeci，Ramazan Ta?alt?n，Ays?n Bilgili
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用基于光谱反射率的机器学习算法检测辣椒枯萎病，实现症状出现前的早期诊断。

研究成果

辣椒叶片在350至2500纳米波段的光谱反射率能有效检测出可见症状出现前的镰刀菌病害，其中KNN算法的分类准确率最高（两组样本达100%，全部样本达99%）。小波变换成功降低了数据维度，该方法比传统实验室技术更快速且成本更低，为农业病害早期管理提供了潜在应用价值。

研究不足

该研究在受控的室内环境中进行，可能无法完全代表田间条件。样本量仅限于80片叶子，且仅研究了1种病害（镰刀菌）和1种植物类型（辣椒）。虽然使用小波系数的统计值减少了处理时间，但与使用完整系数相比会导致部分数据丢失和精度降低。

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