[发明专利]一种室外便携式水稻叶瘟病实时检测系统和方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种水稻叶瘟病的检测系统和方法，尤其涉及一种室外便携式水稻叶瘟病实时检测系统和方法。

背景技术

农业生产中，农作物的健康是保证粮食质量和产量的关键。水稻是我国重要的粮食作物。而稻瘟病是水稻病害中最为常见的一种，严重发病情况下可使水稻减产40%-50%。现在人们对绿色食品，有机食品越来越关注，农药的大量使用会造成更多的农药残留，从而危害人们的健康，所以农作物病害的早期检测越发显得重要，早期检测可以有效抑制农药的使用，并且能够很好地进行预防工作。

然而，目前检测水稻叶瘟病的方式大都比较费时费力，主要依靠人眼和化学检测，存在以下缺陷：

第一，叶瘟病发病早期病斑不显著，人眼判断存在疲劳主观的问题；

第二，化学检测方法较多，但是检测过程复杂，费时费力，价格较高，判别滞后。

光谱技术具有无损快速的特点，在病害检测方面有其独特的优势，但是一般利用光谱方法进行检测的设备价格较高昂贵，大部分检测都要在实验室进行，需要经过复杂的预处理，即使少数设备可以用于室外植物叶片或冠层，设备体积和质量较大，操作不便。其次，光谱检测仪器在测量之前都需要白板校正，在实验室条件下，一次校正之后可以实时检测，但是在室外复杂的天气和光照条件下，每次检测之前的光照强度都可能发生变化，因此在室外每次测量之前都需要进行白板校正，这样就大大降低了检测的效率。为了满足现代农业的发展需要，植物病害检测领域亟需室外便携的实时检测系统。

申请号为ZL200910097341.4的专利文献公开了一种基于多光谱图像处理的水稻稻叶瘟病检测分级方法。利用可见/近红外多光谱摄像机实时采集绿光波段、红光波段、近红外波段三个波段通道的单色灰度图像，然后使用MATLAB软件，通过图像处理方法便携应用软件，进行图像处理。该分级方法采用了图像处理的方法，需使用3CCD摄像机，3CCD摄像机成本较高，便携性较低，在室外多变的光照强度下准确性易受影响。

申请号为ZL200910154289.1的专利文献公开了一种基于组合模拟波段算法的水稻叶瘟病快速诊断系统，包括光谱发射系统、光谱接收系统、调节支架、计算机数据处理系统、作物操作平台，光谱发射系统发射的光罩在水稻上，发射光被光谱接收系统采集，得到水稻光谱反射率系统，通过水稻叶瘟病快速诊断方法进行数据预处理和判别公式的判别，实现水稻叶瘟病的快速诊断识别。该发明还公开了一种诊断水稻叶瘟病的方法，应用组合模拟波段算法和判别公式Y=5.283X进行快速判别。但是该公式中的X是综合400-1000nm范围的数据经过数据预处理运算得出的数据，因此本方法需要PC机和复杂的数据处理软件才能完成，得到检测结果花费的时间较长。且其诊断系统包含光谱发射系统和光谱接收系统，系统花费的成本高，且携带系统支架和PC机极不方便，难以在室外大田进行检测，不利于便携式操作。其每次诊断前需要进行白板校正，在室外不可控的天气和光照条件下，每测量一次进行一次白板校正将大大增加时间和人力成本。

发明内容

本发明提供了一种室外便携式水稻叶瘟病实时检测系统和方法，可实现水稻叶瘟病的快速检测，成本低，可大面积推广使用。

一种水稻叶瘟病的检测方法，包括以下步骤：

(1)采集来自待测水稻表面的反射光强以及检测环境的参照光强；

其中反射光为与竖直方向夹角为30～60度的反射光，且选取反射光的波长为550nm和800nm；

所述参照光强选取波长为550nm和800nm的太阳光；

(2)计算判别值J，J的计算公式如下：

J=λ1/λ2λ3/λ4]]>

其中，λ₁为波长为800nm的反射光强；

λ₂为波长为800nm的参照光强；

λ₃为波长为550nm的反射光强；