中国苹果叶片病虫害2015年光谱和图像数据集

2020-03-16 01:08王晓丽刘婷婷
农业大数据学报 2020年4期
关键词:白板光谱病害

高 飞 王晓丽 刘婷婷* 李 壮 满 芮

(1.中国农业科学院农业信息研究所,北京 100081;2.中国农业科学院果树研究所,辽宁 125100;3.国家农业科学数据中心,北京 100081;4.农业农村部农业大数据重点实验室,北京 100081;5.广东省农业科学院农业经济与农村发展研究所,广东 510640)

数据库(集)基本信息简介

1 引言

中国苹果种植面积和总产量居世界首位,然而我国在苹果生产管理过程中,对苹果病虫害的监测大都采用人工采集样品的方式,这种方式往往效率较低。利用近红外光谱技术尤其是卫星遥感技术不仅能快速监测,而且对大面积(例如一个县或市)的病虫害进行高效监测都具有较强优势。因此,开展近红外光谱技术的果树病虫害数据收集,对增强果园现代化管理水平具有重要科学意义。

在果树光谱和图像数据采集研究中,田有文采集了160 个受虫害胁迫的苹果高光谱图像数据集[1]。Ronald P.Haff 等收集了受果蝇侵染的芒果高光谱图像[2]。Purcell 等采集了甘蔗叶片病虫害的近红外光谱数据[3]。Teixeira 采集了影响梨的鳞翅目卷蛾科害虫近红外光谱数据[4]。程立真在蒙阴苹果园获取了100 个苹果叶片的光谱、图像、叶绿素和磷含量数据[5]。刘思伽采集了带有病害的寒富苹果240个光谱数据集。从前人相关工作来看,多数集中在对受害苹果的光谱和图像数据采集,对苹果叶片病虫害数据采集的研究报道较少。

为弥补以上不足,通过收集国家苹果资源圃中分别患有斑点落叶病、红蜘蛛虫害、白粉病3 种不同病虫害的苹果叶片光谱反射率和图像数据,为苹果叶片在不同病虫害胁迫下进行有效识别提供数据基础。

2 数据采集和处理方法

2.1 选叶、采叶及叶片预处理

研究区位于辽宁兴城(40°16'~40°50'N,120°06'~120°50'E),目前该地区是我国农业部认定的优质水果生产基地。本实验在2015 年7—8 月开展,从果树所国家级资源圃中选取感染不同病虫害的苹果叶片,根据发病情况,在发病叶片较多的部位选取代表性叶片1~2 片,采集后放入干净的袋子中(进行样品编号,如图1 所示),放入恒温箱中带回实验室。为确保样品新鲜,在恒温箱中放入冰块。分别采集斑点落叶病、红蜘蛛虫害、白粉病叶片各37、21、49 片。为确保叶片病害部位不被影响,不对叶片做清洗处理。

2.2 叶片近红外光谱数据采集

本实验使用美国ASD(AnalyticalSpectralDevice)公司的FieldSpec3 便携式光谱辐射计进行光谱测量;该仪器的有效光谱范围在350~2500 nm 之间,光谱分辨率为1nm。光谱仪需搭配Windows 系统环境的笔记本,并安装配套的采集软件。本实验使用Field‐SpecRS3(以下简称RS3)软件进行光谱采集、仪器优化和白板校正等。为保证仪器状态稳定,开机预热时间不少于1 小时[8-9]。探头为裸光纤,前视场角25°。测量时固定在样品正上方10cm 处,垂直于叶片的正面;使用光谱仪配套的50W 卤化灯作为室内光源(约3100 K 色温,模拟太阳光),并距离样品45cm 左右,45°的入射角;叶片正面朝上放置,以黑色不反光的棉布为背景[10]。

光谱的采集步骤如下:在确保光谱仪和笔记本电脑充满电的情况下进行。准备好用于校正的白板。打开光谱仪电源,然后再打开电脑电源,并将电脑进行网络连接,确保电脑与仪器连接成功。启动RS3软件,在“Control/adjustconfiguration”窗口上调整光谱平均值、暗电流平均(一般为60)和白板采集次数(一般为30)。在“Control/spectrum save”窗口中选择存储位置并预设光谱数据命名规则。测量时,光谱仪探头先对准白板,点击软件的OPT 按钮进行优化,此时光谱反射率在100%处呈一条直线;然后点击WR 采集参比光谱,此时软件进入测量状态;最后,将镜头移向被测叶片,按空格键保存反射光谱。使用完毕需先关电脑,后关闭仪器。在测量过程中需注意:白板校准时确保白板充满探头视场;每隔10 min 进行一次白板校正和优化,每隔3~5分钟采集一次暗电流。每次采集10 次光谱数据求平均后存储在指定文件夹生成1 条.asd 数据,每个样本采集10 次,生成10 条数据。采集的数据格式为ASCII文件,后期可通过ASD公司的ViewSpecPro 软件查看,并可转化为.txt 等格式,按照约定的协议进行数据分析读取工作。

2.3 苹果叶片图像采集

本实验使用尼康D90 型数码相机和尼克尔镜头进行叶片图像数据采集。D90 采用了有效像素为1230 的DX 格式CMOS 传感器;感应器尺寸为23.6×15.8mm;感光度为200~3200;具有11 点自动对焦区域;快门时滞大约65 毫秒;具有测光控制和自动DLighting功能,可弥补图片中的细节丢失。

在采集叶片图像时,将叶片置于配有标尺的黑色平板上,黑色背景反射率几乎为0,可降低对环境的影响,且方便后期进行图像处理。通过标尺可测量叶片的宽度和长度。为避免阴影产生,同时确保光照强度稳定,分别在左右两侧架设一盏摄影灯。将相机无倾斜的置于距离叶片上方40cm 左右,并使用自动曝光模式进行拍摄。图像格式为JPEG,尺寸为4288 像素×2848像素[8]。

3 数据样本描述

3.1 苹果叶片近红外光谱数据

不同苹果品种或树龄的叶片光谱数据单独保存为一个文件夹,每10 条连续的.asd 数据,对应同一叶片的光谱数据。文件夹按照“序号+病虫害名称”的方式命名。光谱数据示例如图2所示。

3.2 苹果叶片图像数据

三种病虫害叶片图像数据分别保存在不同的文件夹中,文件夹按照“序号+病虫害名称”的方式命名。部分图像示例如图3所示。

4 数据质量控制和评估

为确保数据质量和可靠性,所有苹果叶片均采集于国家级苹果标准资源圃,由中国农业科学院果树研究所的专业人员进行病害叶片采集和实验操作规范指导。采用国际通用的光谱采样方法采集叶片近红外光谱数据。采用高清相机进行图像采集,并使用国际通用的JPEG格式进行存储。图像采集时使用标准刻度尺作为参考,刻度单位为毫米,可为使用者提取叶片大小提供依据。

数据采集与整理过程中,数据质量由人工检查和机器检测联合控制的方式进行,由果树所专业人员选取病叶,选取后如有不确定病叶通过仪器测试确定。采集后对问题叶片和光谱进行人工剔除。

5 数据使用方法和建议

通过对不同病害光谱进行分析,对病害进行识别;另外可通过病叶纹理、形状及病叶状态等图像信息,分析病虫害图像特征,对病害进行识别。

数据作者分工职责

高飞(1988—),男,河北人,博士,助理研究员,主要从事农业科学数据获取与分析研究。本研究主要工作:数据汇总整理及论文撰写。

王晓丽(1982—),女,河北人,博士,助理研究员,主要从事农业科学数据获取与分析研究。本研究主要工作:数据整理。

刘婷婷(1985—),女,北京人,硕士,助理研究员,主要从事农业科学数据获取与分析研究。本研究主要工作:总体设计与组织实施。

李 壮(1975—),男,吉林人,博士,副研究员,主要从事果树营养与施肥研究。本研究主要工作:苹果病害叶片采集。

满 芮(1985—),女,北京人,博士,助理研究员,主要从事农业科学数据管理与共享研究。本研究主要工作:光谱和图像数据采集。

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