基于光谱信息的柑橘黄龙病无损检测及分级模型构建 - 姚伟璇 代芬 杨康萍 邓小玲 李盛铭 周铠佳 李攀 (广东农业科学, 2014)
柑橘黄龙病（Huanglongbing,HLB）是世界柑橘生产上最具毁灭性的病害,给果农和相关产业造成了巨大的损失。以柑橘叶片为载体,利用高光谱图像技术采集柑橘叶片表面的高光谱图像,用ENVI4.7进行图像处理,提取感兴趣区域（Region of Intest,ROI）,统计感兴趣区域平均光谱数据,并进行相关植被植物的运算,最后通过PLS-DA（Partial Least Squares Discrimination Analysis）判别法进行鉴别并分类。结果表明：基于平均光谱值和植被指数的PLS-DA判别模型都能对健康、缺锌和HLB叶片进行鉴别。其中基于平均光谱值的PLS-DA模型鉴别健康柑橘叶片样品的灵敏度为100%,特异度为100%,准确度为100%;鉴别缺锌柑橘叶片样品的灵敏度为80.6%,特异度为91.7%,准确度为88.9%;鉴别HLB叶片的灵敏度为89.3%,特异度为88.3%,准确度为88.9%。基于植被指数的PLSDA判别模型鉴别健康柑橘叶片样品的灵敏度为100%,特异度为100%,准确度为100%;鉴别缺锌柑橘叶片样品灵敏度为92.5%,特异度为89.3%,准确度为90.1%;鉴别HLB叶片的灵敏度为86.4%,特异度为95.3%,准确度为90.1%。识别正确率较高,说明利用高光谱进行柑橘黄龙病病情分类是可行的。