基于WinFolia的植物病虫害叶片图像分析*

刘 鹏，徐家生，郭青云，戴小华,2,†，钟八莲,2，付苏芳

(1.赣南师范大学 生命与环境科学学院；2.国家脐橙工程技术研究中心，江西 赣州 341000)



·园艺科学与生物技术·

基于WinFolia的植物病虫害叶片图像分析*

刘 鹏1，徐家生1，郭青云1，戴小华1,2,†，钟八莲1,2，付苏芳1

(1.赣南师范大学 生命与环境科学学院；2.国家脐橙工程技术研究中心，江西 赣州 341000)

应用WinFolia叶面图像分析系统测量病虫害为害的叶片总面积及受害面积等多个参数.该方法具备计算速度快、数据准确、效率高、操作方便、精度高等优点，并可同时获得多个叶片的数据，对于不规则叶片更显其优越性，在病虫害监测和损失评估中具备更良好的应用前景.

病虫害；叶面积；图像分析；WinFolia

叶片是植物重要组成部分，作为光合作用主要场所的叶片提供植物体内约90%的干物质[1].叶片大小会影响光合作用，进而影响植物的生长、果实的发育和品质，叶面积是叶片大小的重要参考标准，而病虫害则会造成叶片面积的损失，叶片总面积及受损面积的测定对研究植物的生物学特性和指导生产均具有重要意义[2-3].因此，建立方便、快速、准确的叶面积测定方法，对于调整群体结构、充分利用光热资源，对于指导作物栽培密度、合理施肥及病虫害防治以获得作物高产有重要的意义[4-5].尽管日前常规的叶面积测定方法已有多种，但这些测定方法都有不同的局限性，近年来，随着计算机技术及数字图像采集设备的发展，基于数字图像测量植物叶面积的方法被广泛应用[6-10]，主要应用于识别病虫害的类型，如谭峰等[11]采用图像处理和人工神经网络技术辨别大豆的病虫害类别.此外，谢春燕等[12]运用图像和光谱信息设计病虫害叶片监测系统，吴达科等[13]利用图像处理技术找出适用于虫害检测的图像处理算法，计算斑潜蝇虫害叶片的破损率，结果精确，但过程复杂，耗时长，针对大批量的叶片分析时受到限制.本研究应用WinFolia叶面图像分析系统软件测量叶片总面积及受害面积等参数，推断病虫害为害程度，并总结其优缺点，为农林业病虫害防治提供数据支持.

1 材料与方法

叶片采样于赣南师范大学校园内和怡风果园采集各种受害叶片.为了防止叶片失水，采样完毕后将叶子按物种装在封口塑料袋里，并带回实验室.将上述叶片用扫描仪扫描后，用WinFolia图像处理软件处理叶片，测定出叶长、叶宽、周长、叶面积、纵横比、形状系数和健康比等一列叶片参数，并记录测定数据与分析测定.

2 结果分析

2.1 单叶片虫害测定

将四种虫害植物高粱泡、山绿豆、轮环藤、木荷图像导入WinFolia叶面图像分析系统，用一种颜色填充受害部分，使健康部分和受害部分区别明显(图1).选取健康部分和背景部分的代表颜色，点击分析，得出数据(表1).不同植物叶片的形状、面积各不相同：四种植物中高粱泡的叶片面积最大；四种植物形状系数在0.2到0.8之间，轮环藤叶片最接近圆形(形状系数接近1表明叶片更接近圆形，接近0则表明叶片更接近长形)；四种植物的健康度都大于50%，但是山绿豆的健康度最小，为52.8%.本研究中，窗食对叶片的危害程度最大(即健康度最小)，线性潜食对叶片危害最小(即健康度最大).传统的测量方法也能用于叶面积的测量，但在叶片周长等的测量方面存在较大的困难，特别是对于不规则形状的叶片.

图1 四种虫害类型叶片处理前后的图像(A 高粱泡，B 山绿豆，C 轮环藤，D 木荷；字母后面的数字，1为处理前，2为处理后)

虫害类型外食高粱泡(刻食) 山绿豆(窗食)潜食轮环藤(线斑) 木荷(线状)叶面积A(cm2)50．7325．017．5341．16宽度(cm)9．727．253．6712．55实际宽度(cm)6．665．332．528．09叶片长度(cm)8．774．72．995．09参数周长(cm)54．5926．011．0232．12长宽比1．111．541．232．47形状系数0．240．460．780．5健康度%60．552．865．387．8

2.2 多叶片的危害度测定

选择三种植物小叶桉、爬山虎、樟树具有代表性的病害叶片，将多片病害叶片有规则的摆放一起，扫描得到图像(图2)，导入WinFolia叶面图像分析系统.标记受害部分的颜色，点击其中任意一张叶片，都会出现相对应的一组数据，分别点击爬山虎的单个叶片，得到爬山虎不同叶片的参数(表2)，直接圈定图像中的所有叶片，分析即可得到多叶片的平均参数值(表3).三种植物中，小叶桉的叶片最接近圆形，面积最小，但受害程度最大，爬山虎的叶片面积最大，受害程度很小.本方法能够快速获得大量叶片的形态参数，直接得出平均值.

表2 爬山虎不同叶片图像参数

表3 三种植物叶片图像的平均参数值

图2 三种植物受害叶片(从左至右依次为小叶桉树、樟树、爬山虎)

3 结论与讨论

同现有的测量叶面积方法如激光叶面积法、纸重法、打孔称重法、系数法、干重法、鲜重法、方格法相比，图像分析测定结果重复性好 ,测定结果更为稳定[14].WinFolia图像分析系统可实时、快速、准确的进行多种不同叶片形状、不同昆虫取食状、不同病斑的面积测量，用颜色填充法还原叶面轮廓，大多数情况下，偏差很小，已经满足实际应用的精度要求，计算过程由计算机自动完成，而且这些数据直接保存在电脑上，减少了输入和校对的工作，也可以避免录入的错误[15].同时能解决一些手工测定难以解决的问题，可避免传统方法中由于人与人之间的认识差异及视觉疲劳带来的影响，在节约劳动力，降低主观错误方面有很大的潜力[16].对于大量的叶面积和受害面积测量工作，WinFolia图像分析系统可同时测量分析多叶片的功能尤为明显，同时还能测定叶面积之外，叶长、叶宽、叶周长和受害(健康)叶面积及其所占比例等多个参数数据. 目前WinFolia图像处理系统只能测定离体的叶子，不能像扫描测定法便携式叶面积仪可以实现植物叶子的原位无损测定，且系统操纵者需要一定的知识基础，仪器价格比较昂贵，一定程度上限制了使用范围[14]，这是扫描测定方法的不足之处.随着计算机技术不断发展，这些缺点将被克服，叶片图像处理系统会有更广泛的应用空间，为农林业病虫害防治和昆虫取食行为[17]提供更高效的数据支持.

(致谢：赣南师范大学潜叶昆虫研究组各位同学协助标本采集制作、扫描叶片和整理寄主植物等工作)

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[12] 谢春燕,吴达科,王朝勇,等.基于图像和光谱信息融合的病虫害叶片检测系统[J].农业机械学报,2013,44(s1):269-272.

[13] 吴达科.基于光谱与图像的斑潜蝇虫害叶片检测技术研究[D].北京：中国农业大学,2006.

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[17] 戴小华,雷蕾,李思敏.潜叶虫潜道图像分析[J].应用与环境生物学报,2012,18(1):134-138.

WinFolia-based Image Analysis of Plant Leaves Damaged by Pests and Diseases

LIU Peng1, XU Jiasheng1, GUO Qingyun1, DAI Xiaohua1,2, ZHONG Balian1,2, FU Sufang1

(1.SchoolofLifeandEnvironmentalSciences,GannanNormalUniversity;2.NationalNavel-orangeEngineeringResearchCenter,Ganzhou341000,China)

WinFolia leaf analysis system was adopted to measure leaf image parameters including total leaf area and damaged leaf area on damaged leaves by pests and diseases. WinFolia-based image analysis of damaged plant leaves had the following advantages: (1) Fast calculation speed, precise data, high efficiency, easy operation and high accuracy; (2) Suitable for any destructive measurements of leaves, especially for irregular leaves; (3) lower labor costs and lower subjective errors; (4) besides leaf area, other parameters including leaf length, leaf width, leaf perimeter and the ratio of damage leaf area could be measured; (5) The data of many leaves could be obtained at once. WinFolia system should have a better perspective in the monitoring and loss assessment of diseases and pests.

pests and diseases; leaf area; image analysis; WinFolia

2016-10-26

10.13698/j.cnki.cn36-1346/c.2016.06.020

国家自然科学基金资助项目(31260116)；江西省青年科学家培养对象计划资助(20133BCB23026)；江西省柑橘产业技术体系岗位专家(JXARS-07-病虫害防控)；江西省教育厅科技计划项目(GJJ151010)；江西省博士后科研择优资助项目(2016KY21)

刘鹏(1993-)，男，江西赣州人，赣南师范大学生命与环境科学学院硕士研究生，研究方向：潜叶昆虫和昆虫生态学.

† 通讯作者：戴小华(1973-)，男，福建长汀人，赣南师范大学生命与环境科学学院教授，博士，研究方向：潜叶昆虫和昆虫生态学.

http://www.cnki.net/kcms/detail/36.1037.C.20161209.1515.038.html

S43；TP183

A

1004-8332(2016)06-0081-03