基于光谱信息的柑橘树虫害级别定量化测评模型及快速检测技术

果树精确喷施农药对于节约资源、保护环境、提高果品品质意义重大。目前果树虫害的测评方法及检测技术达不到变量喷施的要求，成为精确喷施农药的瓶颈问题。本项目以柑橘树为载体，以常见虫害之一的红蜘蛛为检测对象，研究基于光谱信息的果树虫害级别定量化测评方法与快速检测技术。研究内容主要包括（1）在时间维和空间维上分析柑橘树虫害胁迫的特点及其与柑橘树冠层光谱反射特征之间的关系；（2）建立基于光谱数据的柑橘树红蜘蛛虫害级别定量化测评模型；（3）研制柑橘树红蜘蛛虫害快速定量化检测仪样机；（4）通过与柑橘园物联网融合实现柑橘树虫害信息的在线监测与共享。在研究中将重点解决消除太阳光对测量结果的影响，检测仪光源、光调制频率和滤镜的选择以及光谱指数的快速融合等关键问题。研究结果可以为果园精细管理、精准施肥施药、喷雾机械的优化设计提供理论依据。

本项目在执行过程中严格按照申报书中的研究内容开展工作，取得的主要进展包括：（1）针对复杂背景下的彩色柑橘红蜘蛛图像，利用Lab颜色模型中a、b层信息，基于k均值聚类法识别图像中的红蜘蛛目标，识别率可达100%，为快速检测红蜘蛛病虫害提供有效的方法；（2）基于高光谱图像技术检测受红蜘蛛虫害为害的柑橘树叶片色素含量变化情况，建立了基于叶片特征波段光谱反射值的色素含量预测模型，研究了从红蜘蛛为害叶片的高光谱图像中识别受害区域的方法，识别准确率超过92%；（3）设计和制作了果树全爪螨为害程度快速检测仪，通过检测两类光源照射果树冠层外周叶片区域后的反射率，根据反射率计算全爪螨为害程度指数作为仪器的输出结果，测量小范围叶片受全爪螨为害后叶绿素和类胡萝卜素含量变化情况，取得了理想的检测效果；（4）设计和搭建基于物联网的果园虫害动态监测系统，并进行试验研究，开展了近5个月的数据包传输率试验，各节点丢包率控制在11.9%～20.8%，试验结果表明，该系统可实现数据稳定传输，适合橘园虫害的动态监测；（5）在手摇式果园轻简型挖穴机的基础上，安装直流电动机、传动机构、安全装置和电控装置，构成果园轻简型挖穴机电动助力系统，实现果园轻简型挖穴机全自动作业。研究中所取得的成果包括：申请发明专利4件，其中2件已授权；申请并获授权实用新型专利1件； 发表研究论文8篇，其中SCI收录1篇，EI收录4篇，核心期刊论文2篇，国际会议论文1篇；已录用待发表核心期刊论文1篇；培养在读研究生2名。