[发明专利]基于叶绿素荧光成像技术的柑橘黄龙病检测方法在审
| 申请号： | 201910464811.X | 申请日： | 2019-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN110596055A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 聂鹏程;蔺磊;瞿芳芳 | 申请（专利权）人： | 浙江大学山东工业技术研究院 |
| 主分类号： | G01N21/63 | 分类号： | G01N21/63;G01N21/64;G01N21/84 |
| 代理公司： | 33283 杭州天昊专利代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 黄芳 |
| 地址： | 277000 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于叶绿素荧光成像技术的柑橘黄龙病检测方法，以建模集中的柑橘叶片在基于脉冲调制式的叶绿素荧光测试程序中获得的的叶绿素荧光参数作为LS‑SVM判别模型的输入，建立LS‑SVM判别模型。本发明提供的基于叶绿素荧光成像技术的柑橘黄龙病检测方法，对于不同季节、不同果园和不同染病阶段的柑橘黄龙病均具有良好的识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 柑橘 叶绿素荧光 成像技术 判别模型 叶绿素荧光参数 测试程序 脉冲调制 检测 建模 叶片 果园 | ||
【主权项】：
1.一种基于叶绿素荧光成像技术的柑橘黄龙病检测方法，包括如下步骤：/n(a)采集柑橘叶片，所述的柑橘叶片包括不同采集时间和不同生长环境的健康叶片和染病叶片，所述的染病叶片包括不同染病状态的叶片；/n(b)将步骤(a)中的柑橘叶片按一定比例划分为预测集和建模集两部分；/n(c)启动基于脉冲调制式的叶绿素荧光测试程序，获取建模集中的柑橘叶片在不同测试程序下的的叶绿素荧光参数；/n(d)将同一测试程序下的果园1和果园2建模集的数据合并，将该测试程序下获得的叶绿素荧光参数输入LS-SVM判别模型中，建立不同测试程序下的判别模型；/n(e)用步骤(d)获得的不同测试程序下的判别模型对果园1和果园2预测集中的不同月份或季节的柑橘叶片进行识别，确定最佳测试程序，该测试程序获得的模型即为最佳模型；/n(f)使用步骤(e)确定的最佳测试程序获取待测柑橘叶片的叶绿素荧光参数，并将该参数输入到步骤(e)获得的最佳模型中，从而判断该柑橘植株是否感染黄龙病。/n
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