一种基于VNIR和OPLS-DA预判桉树缺铁性黄化病的方法技术

本发明专利技术公开一种基于VNIR和OPLS

【技术实现步骤摘要】
一种基于VNIR和OPLS
‑
DA预判桉树缺铁性黄化病的方法


[0001]本专利技术属于植物病害监测
，具体涉及一种基于VNIR和OPLS
‑
DA预判桉树缺铁性黄化病的方法。

技术介绍

[0002]桉树是我国南方地区的重要经济树种，为推动南方地区经济发展做出了重要贡献。然而，由于长期采取短轮伐期、高强度、粗放式的经营模式，引起的地力衰退问题使得近年来桉树黄化病频发，严重限制了桉树人工林及其下游产业的发展。桉树黄化病是一种较为特殊的生理性病害，表现为发病后植株失绿，长出黄色叶片，在黄化期间，植株生长停滞，新叶抽出速度异常缓慢，当年生长量约减少20～40％左右。在黄化病发生的初期通过增施有效态的铁(Fe)、锰(Mn)肥料以及喷洒叶面肥的方式可以显著减少黄化病造成的经济损失。
[0003]受限于森林土壤高度的空间变异性与较高的土壤调查成本，通过大规模土壤调查、实验室分析的方式对桉树黄化病预防的成本较高。更重要的是，桉树黄化病发生受水热条件的变化影响，发病的时具有突发性和随机性，往往林地经营者发现林木变黄后已经造成了严重的经济损失，如何在桉树植株未表现出病害时准确识别黄化病是目前林业行业亟待解决的问题。
[0004]可见
‑
近红外光谱(VNIR)是近年来发展较为迅速的一种光学分析技术，已被应用于研究木材性质以及获取植物的生理信息。VNIR检测技术主要利用350～2500nm波段内物质结构分子中含氢基团振动时对光量子的吸收，具有较强的穿透性，植株或者受病虫害胁迫的组织、细胞的内部结构，将植物的光谱响应特征提取并经过形式化、定量化表达，可以判定植物病虫害侵染程度、侵染种类及侵染阶段等。与传统的田间调查依靠肉眼识别的监测方式相比，VNIR检测技术更为高效、准确、客观，允许在整个生长季内对植物的生长情况进行实时监测、分析和评价，制定合理的防治措施，但该技术在桉树黄化病的筛查、监测上的研究较少。
[0005]PLS
‑
DA(Partial least squares Discriminant Analysis)判别分析法是一种基于偏最小二乘法(PLS)的有监督的模式识别方法，在构造因素时考虑到了辅助矩阵，并且以代码的形式表示类成员信息。OPLS
‑
DA判别分析法是偏最小二乘法的延伸，通过对PLS增加正交验证(Orthogonal)以消除不相关变量减少模型的复杂性，使建立的模型具有更好的拟合度。
[0006]由于桉树黄化病具有突发性、隐蔽性以及随机性，为更高效、准确和客观预测桉树黄化病的病害情况，本专利技术设计一种行之有效的方法预测桉树黄化病的病害情况，进而采取相应的措施防治，对于保障人工林及其下游产业高质量发展具有重大意义。

技术实现思路

[0007]针对以上问题，本专利技术提供一种基于VNIR和OPLS
‑
DA预判桉树缺铁性黄化病的方
法，能够高效、准确和客观预测出桉树黄化病的病害情况。
[0008]本专利技术通过以下技术方案实现：
[0009]一种基于VNIR和OPLS
‑
DA预判桉树缺铁性黄化病的方法，包括以下步骤：
[0010](1)叶片样品采集：在桉树黄化林区内采集黄化叶片样品和未表现出病害的健康叶片样品，以及在同一林班内立地条件一致的健康桉树林区内采集健康叶片样品；
[0011](2)光谱数据采集：对步骤(1)中采集到的桉树黄化林区内的黄化叶片样品、未表现出病害的健康叶片样品以及健康桉树林区内的健康叶片样品进行光谱数据的采集；
[0012](3)光谱数据处理：对步骤(2)中采集到的光谱数据进行预处理和归一化处理；
[0013](4)构建OPLS
‑
DA判别分析模型：对步骤(3)中处理后的光谱数据采用OPLS法进行OPLS
‑
DA判别分析模型的构建，并对所构建的OPLS
‑
DA判别分析模型进行评价；
[0014](5)独立样品验证：随机选择待测叶片样品的光谱数据，将待测叶片样品的光谱数据输入步骤(4)中构建的OPLS
‑
DA判别分析模型中进行验证，快速判定待测叶片样品的黄化病病害情况。
[0015]作为技术方案的优选，步骤(4)中，所述处理后的光谱数据用Simca软件进行OPLS
‑
DA判别分析模型的构建。
[0016]作为技术方案的优选，步骤(2)中，所述光谱数据采集具体步骤包括：采用ASD FieldSpec4地物反射高光谱仪对采集到的桉树黄化林区内的黄化叶片样品、未表现出病害的健康叶片样品以及健康桉树林区内的健康叶片样品进行光谱数据的采集，每个叶片样品采集10次光谱数据，取平均值，每检测5个叶片样品采用标准白板校准光谱仪1次。
[0017]作为技术方案的优选，所述光谱仪基本参数为：光谱波段范围350～2500nm，光源为50W卤素灯，光谱分辨率1nm，扫描时间100ms，波长精度0.5nm，波长重复性0.1nm。
[0018]作为技术方案的优选，步骤(3)中，所述光谱数据预处理具体步骤包括：采用ViewSpecPro6.0软件对光谱数据进行预处理，去掉光谱仪器量程两端＜400nm以及＞2400nm的数据，同时对原始光谱反射率进行对数变换，减少噪声的影响。
[0019]作为技术方案的优选，所述原始光谱反射率中，黄化叶片和未表现出病害的健康叶片的光谱特征波段为800～1260nm、1400～1720nm和2000～2400nm范围内。
[0020]作为技术方案的优选，所述经过对数变换的光谱反射率中，黄化叶片和未表现出病害的健康叶片的光谱特征波段位为550nm、640nm、1508nm、2000nm和2280nm处。
[0021]作为技术方案的优选，步骤(3)中，所述光谱数据归一化处理所用的归一化公式为：
[0022]线性函数归一化X'＝(X
‑
X
min
)/(X
max
‑
X
min
)，其中，X为原始数据，X
max
、X
min
分别为原始数据集的最大值和最小值。
[0023]作为技术方案的优选，步骤(1)中，所述病害样品采集具体方法如下：在桉树黄化林区内随机布设20*20m标准地，对每株活立木从顶端向下分别采集新鲜叶样品，采集标准地内所有活立木黄化叶片，同时采集黄化林中未表现出病害的健康叶以及同一林班内立地条件一致的健康桉树人工林叶作为对照组，样品采集完成后放入4℃冰盒内保存，用于室内光谱数据信息采集。
[0024]与现有技术相比，本专利技术的优点及有益效果为：
[0025]1、本专利技术应用VNIR技术结合OPLS
‑
DA判别分析法，可高效、准确和客观预测出桉树
黄化病的病害情况，解决了由于桉树黄化病具有突发性、隐蔽性以及本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于VNIR和OPLS
‑
DA预判桉树缺铁性黄化病的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)叶片样品采集：在桉树黄化林区内采集黄化叶片样品和未表现出病害的健康叶片样品，以及在同一林班内立地条件一致的健康桉树林区内采集健康叶片样品；(2)光谱数据采集：对步骤(1)中采集到的桉树黄化林区内的黄化叶片样品、未表现出病害的健康叶片样品以及健康桉树林区内的健康叶片样品进行光谱数据的采集；(3)光谱数据处理：对步骤(2)中采集到的光谱数据进行预处理和归一化处理；(4)构建OPLS
‑
DA判别分析模型：对步骤(3)中处理后的光谱数据采用OPLS法进行OPLS
‑
DA判别分析模型的构建，并对所构建的OPLS
‑
DA判别分析模型进行评价；(5)独立样品验证：随机选择待测叶片样品的光谱数据，将待测叶片样品的光谱数据输入步骤(4)中构建的OPLS
‑
DA判别分析模型中进行验证，快速判定待测叶片样品的黄化病病害情况。2.根据权利要求1所述的基于VNIR和OPLS
‑
DA预判桉树缺铁性黄化病的方法，其特征在于，步骤(4)中，所述处理后的光谱数据用Simca软件进行OPLS
‑
DA判别分析模型的构建。3.根据权利要求1所述的基于VNIR和OPLS
‑
DA预判桉树缺铁性黄化病的方法，其特征在于，步骤(2)中，所述光谱数据采集具体步骤包括：采用ASD FieldSpec 4地物反射高光谱仪对采集到的桉树黄化林区内的黄化叶片样品、未表现出病害的健康叶片样品以及健康桉树林区内的健康叶片样品进行光谱数据的采集，每个叶片样品采集10次光谱数据，取平均值，每检测5个叶片样品采用标准白板校准光谱仪1次。4.根据权利要求3所述的基于VNIR和OPLS
‑
DA预判桉树缺铁性黄化病的方法，其特征在于，所述光谱仪基本参数为：光谱波段范围350～2500nm，光源为50W卤素灯，光谱分辨率1nm，扫描时间100ms，波长精度0.5n...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵隽宇，石媛媛，唐健，覃祚玉，宋贤冲，王会利，潘波，覃其云，黄小芮，
申请(专利权)人：广西壮族自治区林业科学研究院，
类型：发明
国别省市：