温室黄瓜霜霉病严重度的准确估算是科学防治霜霉病的前提条件, 对于减少农药使用量、 提升温室黄瓜品质和农民经济效益具有重要意义。 机器学习在植物病害诊断领域的应用越来越广泛, 已经取得了丰富的研究成果, 病害严重程度的估算萌发了新的思路。 利用霜霉病可见光图像并结合机器学习方法, 开展温室黄瓜霜霉病严重度快速准确定量估算研究。 利用数码相机采集温室黄瓜霜霉病叶片图像并进行预处理, 剔除病害图像的背景。 以黄瓜霜霉病叶片图像为输入, 构建基于卷积神经网络（CNN）的估算模型。 利用可见光光谱颜色特征（CVCF）结合支持向量机进行温室黄瓜霜霉病病斑图像分割, 采用SURF（speeded up robust features）特征及形态学操作对分割结果进行优化。 在获取黄瓜霜霉病病斑分割图像后, 提取病斑图像RGB, HSV, L*a*b*, YCbCr和HSI共5个颜色空间15个颜色分量的平均值和标准差2个颜色特征, 以及在此基础上结合灰度共生矩阵提取各颜色分量的对比度、 相关性、 熵和平稳度4个纹理特征, 共计90个特征； 利用Pearson相关性分析进行特征优选, 采用与温室黄瓜霜霉病严重程度实际值相关性高的图像特征构建浅层机器学习估算模型, 包括支持基于向量机回归（SVR）的估算模型和基于BP神经网络（BPNN）的估算模型。 基于以上3种估算模型开展黄瓜霜霉病严重度定量估算, 采用决定系数（R2）和归一化均方根误差（NRMSE）对估算模型准确率进行定量评价。 结果表明, 模型估算的温室黄瓜霜霉病严重度与实际值之间具有良好的线性关系, 其中, 基于CNN的估算模型准确率最高, 模型的R2为0.919 0, NRMSE为23.33%, 其次是基于BPNN的估算模型, 其R2为0.890 8, NRMSE为24.64%, 基于SVR的估算模型的准确率最低, 其R2为0.8901, NRMSE为31.08%。 研究结果表明, 利用黄瓜霜霉病可见光图像数据, 结合卷积神经网络估算模型, 实现了温室黄瓜霜霉病严重度的准确估算, 能够为温室黄瓜霜霉病的科学防治提供参考, 提高病害防治效率, 减少农药使用。

地上生物量是表征冬小麦苗期长势的重要参数之一, 对于监测冬小麦苗期长势, 预测产量具有重要的实际意义。 目前, 通过计算光谱指数进行生物量估算是冬小麦苗期地上生物量无损测量的主要方法, 但该方法需要一定的平台支撑, 在便捷性方面存在一定的不足。 为此, 利用可见光图像数据获取方便、 准确率高的特点, 基于冬小麦苗期冠层可见光图像数据开展冬小麦苗期地上生物量估算研究。 采用数码相机, 采集冬小麦苗期冠层可见光图像并利用Canopeo进行冬小麦冠层与背景的分割。 在获取冠层分割图像后, 提取了CC(canopy cover)、 ExG(excessg reen)、 ExR(excess red)、 ExGR(ExG-ExR)、 NGRDI(normalized green-red difference index)、 GLI(green leaf index)、 RGRI(red-green ratio index)和RGBVI(RGB vegetation index)共8个可见光图像特征。 利用相关性分析进行特征优选, 选择与冬小麦苗期地上生物量实测数据相关性较高的图像特征构建估算模型。 利用优选的图像特征, 分别构建偏最小二乘回归(PLSR)、 BP神经网络(BPNN)、 支持向量机回归(SVR)和随机森林(RF)模型, 开展冬小麦苗期地上生物量估算研究, 并定量分析特征数量和播种密度对估算模型准确率的影响。 结果表明, ExR, GLI和RGBVI与生物量实测数据相关性较低, 因此, 将这3个特征剔除。 CC, ExG, ExGR, NGRDI和RGRI与生物量实测数据的相关性较高, 其中CC, ExG和ExGR与生物量实测数据呈正相关, 而NGRDI和RGRI与生物量实测数据呈负相关。 利用优选的图像特征构建估算模型, 研究结果表明, 基于优选的5个图像特征, PLSR的估算准确率最高, 模型R2为0.801 5, RMSE为0.0788 kg·m-2, 表明PLSR能够实现冬小麦苗期地上生物量的准确估算。 特征数量是影响估算模型准确率的因素之一, 随着特征数量的减少, 模型估算的准确率逐步下降。 利用不同播种密度数据集对估算模型进行测试, 结果表明, PLSR在不同的播种密度数据集上均取得了最高的估算准确率, 模型R2分别为0.897, 0.827 9和0.788 6, RMSE分别为0.062, 0.072和0.079 1 kg·m-2, 表明PLSR估算的冬小麦苗期地上生物量数据与实测生物量数据之间具有良好的相关关系。 随着播种密度的增加, 所有估算模型的准确率均出现下降, 而PLSR的准确率下降程度最小。 由此可见, 基于可见光图像数据, 能够实现冬小麦苗期地上生物量的准确估算, 为冬小麦苗期田间管理提供参考。