1、番茄葉霉病材料獲取

如果番茄植株處在生長期旺盛的階段遭受到病菌或病毒的侵染，會(huì)影響被感染的植株生長發(fā)育。也因?yàn)椴『λ僚?，番茄生長發(fā)育緩慢，座果率不高，直接損害經(jīng)濟(jì)效益。所以，在番茄植物的發(fā)育前期對(duì)其葉片進(jìn)行病害的檢測(cè)至關(guān)重要，特別是在早期檢測(cè)出葉片的病害，可以及時(shí)控制病害的發(fā)生和傳播。

1.1 感染植株

葉霉病是在溫室大棚中的番茄植物的生長期間極易發(fā)生和傳染的疾病，由于其嚴(yán)重病害的外在形狀表現(xiàn)為毛狀霉層，故又被稱為“黑毛病”。染病植株的葉片癥狀：主要侵染番茄葉片形成霉菌損壞，當(dāng)該病發(fā)生時(shí)，最先從植物基部的老葉子顯示出明顯的損壞跡象，慢慢的病情逐漸惡化，作物的葉中和上部顯現(xiàn)出不同程度損害。

大棚種植環(huán)境和溫度記錄（左），以及自然患病葉霉病的番茄葉片狀況（右）

圖1健康樣本與病害樣本的圖片

實(shí)驗(yàn)中所使用的番茄（或刺五加）樣本均從吉林省長春農(nóng)科院經(jīng)濟(jì)植物研究所采摘。在長春經(jīng)濟(jì)植物研究所里研究人員的協(xié)同下，進(jìn)行了植物葉片病理檢驗(yàn)分析，證實(shí)已感染番茄的葉霉病（刺五加的黑斑?。┎杉匀粻顟B(tài)下患病葉片112片及健康葉片52片，并按照葉片患病區(qū)域的面積大小及患病后葉片的木化程度劃分病害程度的等級(jí)。由于植物光照，通風(fēng)或個(gè)體差異，在植株受感染的早期，葉片上呈現(xiàn)黃色病斑，患病區(qū)的形狀一般為橢圓形。無論病變的外在形狀如何，其邊緣總是會(huì)發(fā)現(xiàn)淡黃色斑痕。葉片受到病害侵蝕后，其正反兩面觀察將出現(xiàn)差異，霉菌層將會(huì)出現(xiàn)在患病葉的背面?；疾〕跗谌~片背面的形狀會(huì)顯現(xiàn)出灰白色霉菌層，不加處理久而久之霉層一點(diǎn)一點(diǎn)地由灰白色變至灰棕色。直到嚴(yán)重患病情況下，觀察葉片正面也將長滿患病斑塊，處在這一階段，患病的葉片從翠綠色變成黃褐色，并伴有卷曲逐漸變干，最終病葉脫落。查閱資料顯示，番茄發(fā)病后通常導(dǎo)致10％至25％的果實(shí)產(chǎn)量下降。假如在田間患病嚴(yán)重，甚至減產(chǎn)50％以上，整個(gè)蔬菜大棚的其他作物也因葉子上的該種霉菌而絕收。

1.2 病害識(shí)別

圖2待測(cè)葉片和其孢子形態(tài)

番茄葉霉病主要由半知菌亞門真菌引起，該病菌常生成分生孢子，與無性世代繁衍的子囊菌極其相仿。在分生孢子梗上附著大量的孢子，孢子梗存在形式多變是鑒別病害間差距的根據(jù)，顏色的有無，生長的散布和聚集，附著的位置（孢子座，孢子盤和孢子器內(nèi)）差異均有可能。常用挑、刮或切等方式制備臨時(shí)載玻片，簡化操作便于查看辨識(shí)相應(yīng)的病原菌，分生孢子的顏色，以及多個(gè)孢子間的間隔距離，同時(shí)也要觀察其與分生孢子梗的形狀方位，就可判別孢子的種類。通過農(nóng)科院專業(yè)人士的鏡檢判斷，和對(duì)患病植株的檢測(cè)專業(yè)性的查驗(yàn)，確定了研究病害的種類確是番茄葉霉病。

2、葉霉病可見光-近紅外光譜檢測(cè)（400-1000nm）

2.1光譜反射率強(qiáng)度曲線

大量試驗(yàn)數(shù)據(jù)證明，在400-1000nm波段范圍內(nèi)，對(duì)采集得到的光譜反射率強(qiáng)度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，能夠起到降低某些特定波段的噪聲，提高模型精準(zhǔn)度和穩(wěn)定度的有效作用。高光譜強(qiáng)度曲線圖是將若干健康和患病葉片的光譜反射率強(qiáng)度值提取出來，并直觀地繪制在光譜反射率強(qiáng)度曲線圖上。通過對(duì)比，兩者的光譜反射率強(qiáng)度曲線趨勢(shì)走向沒有明顯的區(qū)別，輪廓幾乎無差別。同時(shí)發(fā)現(xiàn)，在兩組曲線的兩端均存在較大的噪聲，因此舍棄該段波長的數(shù)據(jù)。在波段380-963nm范圍內(nèi)，采集到的番茄健康和染病葉片的原始光譜反射率強(qiáng)度曲線圖，如圖3所示，水平坐標(biāo)表示波長，豎直坐標(biāo)表示光譜反射率強(qiáng)度值。在550nm和710nm附近有兩個(gè)峰值，在670nm附近有一個(gè)波谷，近紅外波段范圍內(nèi)光譜反射率強(qiáng)度明顯增強(qiáng)，可見光波長波段范圍內(nèi)的光譜反射率強(qiáng)度值要整體低于近紅外波段下的強(qiáng)度值，并且患病區(qū)域的光譜強(qiáng)度值要略低于健康區(qū)域的峰值光譜曲線強(qiáng)度值。

(a)

(b)

圖3可見光（400-1000nm）健康(a)和染病(b)番茄葉片的光譜反射率圖

使用導(dǎo)數(shù)光譜方法，可以達(dá)到兩個(gè)目的：一方面能夠提高原始光譜的分辨率同時(shí)轉(zhuǎn)變光譜輪廓曲線滿足清晰要求，另一方面有效地消除基線隨時(shí)間定向的變化或穩(wěn)定削弱背景干擾等因素的負(fù)面作用。當(dāng)然，在使用導(dǎo)數(shù)光譜法之前，由于原始光譜數(shù)據(jù)中?；煊幸徊糠指哳l噪聲，為了避免噪聲信號(hào)也被放大，需預(yù)先處理原始的光譜數(shù)據(jù)，達(dá)到提高信噪比的目的。下面簡單討論未經(jīng)過預(yù)處理，可見光（400-1000nm）健康(a)和染病(b)番茄葉片的一階導(dǎo)數(shù)光譜信息，如圖4。

(a)

(b)

圖4可見光（400-1000nm）健康(a)和染病(b)番茄葉片的一階導(dǎo)光譜反射率圖

未經(jīng)過預(yù)處理的光譜數(shù)據(jù)前后峰值大小明顯，值得注意的是，在選取健康病害的區(qū)域包含了葉脈和葉肉兩部分，這就造成了在570-640nm波長范圍內(nèi)，光譜的帶寬更加大。同時(shí)總體一階導(dǎo)數(shù)光譜變換明顯，在導(dǎo)數(shù)曲線峰值區(qū)域變化圖上分析可得，健康區(qū)域一階導(dǎo)數(shù)峰值位于紅邊（662nm）處，而染病區(qū)域要相對(duì)于此位置存在明顯的峰值藍(lán)移，維持在（639nm）處，并且強(qiáng)度比值差異更加明顯，可以看出原始光譜變化更加明顯突出，可將其視為特征峰位出現(xiàn)的位置。

2.2 光譜特征信息

接下來，討論平均光譜曲線下的光譜強(qiáng)度信息有哪些特征，并以此特征來描述健康與患病葉片光譜數(shù)據(jù)的差別。

(1)導(dǎo)數(shù)光譜強(qiáng)度

導(dǎo)數(shù)光譜法測(cè)定物質(zhì)的基本原理可解釋為吸收光譜關(guān)于波長的微分系數(shù)(/dAdλ)對(duì)波長(λ)的函數(shù)關(guān)系圖。反映到原始波譜就是分析其波峰波谷等位置點(diǎn)。若定義光譜值為A= f(λ)，當(dāng)波長變換一個(gè)單位增量Δλ 時(shí)，則A將對(duì)應(yīng)增加ΔA。由極限等相關(guān)知識(shí)可推出：

根據(jù)這一特性，可反應(yīng)在原始光譜中，光譜變化率高的波長或波段，進(jìn)而有利于找到樣本光譜差異最大的波段信息，以此來提取特征波長/特征波段。

圖5可見光（400-1000nm）感興趣區(qū)的平均光譜探測(cè)光強(qiáng)曲線

將圖像劃分感興趣區(qū)域，分為健康區(qū)域（實(shí)線），輕微病害（短劃線）和嚴(yán)重病害（雙點(diǎn)劃線）三類，可以觀測(cè)到三者在該波段范圍下光譜曲線存在明顯差別，見圖5。不難看出，健康區(qū)域的光譜變化滿足絕大多數(shù)植物葉片的特性，492-517nm波長之前，僅有健康葉片存在峰值特征，根據(jù)葉片的病害癥狀推測(cè)，該現(xiàn)象與葉霉病患病葉片的邊緣退黃丟失葉綠素相關(guān)，因此只在健康葉片上表現(xiàn)為峰值，葉片退黃后光譜峰值左移；在波段618-682nm波長范圍內(nèi)，存在“紅邊效應(yīng)”，在植物病理學(xué)研究中有相關(guān)報(bào)道，該現(xiàn)象與植物內(nèi)部生物組織細(xì)胞失水有關(guān)，可以表達(dá)植物的健康狀況，隨著病害嚴(yán)重程度的不斷加深，該變化愈來愈明顯。

表1根據(jù)平均光譜探測(cè)光強(qiáng)區(qū)別的特征波長/特征波段

(2)包絡(luò)線去除法

包絡(luò)線去除法又稱連續(xù)統(tǒng)去除法。該處理算法不僅能夠在短時(shí)間內(nèi)解析出在感興趣區(qū)域上的光譜特性，而且通過觀察被檢測(cè)樣本吸收與反射的光譜曲線強(qiáng)度特征，非常容易將差異樣本區(qū)別開。將反射率強(qiáng)度值歸一化操作應(yīng)用到處理中，吸收反射率強(qiáng)度完成相應(yīng)的操作轉(zhuǎn)至同一光譜背景之中，更有利于各種物質(zhì)的光譜曲線強(qiáng)度特征值進(jìn)行比較，來達(dá)到分類識(shí)別的目的。“包絡(luò)線”的含義是在連續(xù)不間斷的光譜曲線上順次連接每一凸出的峰值位點(diǎn)，然后尋找并標(biāo)記出外角（處在折線的峰值位點(diǎn)出，角度值大于180°），最后，原始光譜曲線上的光譜強(qiáng)度值除去包絡(luò)線上相對(duì)應(yīng)的強(qiáng)度值大小的表達(dá)式就是理論公式，定義成包絡(luò)線去除參量。

圖6 可見光（400-1000nm）感興趣區(qū)的包絡(luò)線去除光強(qiáng)曲線

圖6看出，當(dāng)光譜曲線經(jīng)過去包絡(luò)線歸一化后，又有部分特征波段突顯出來，健康區(qū)域的反射光在波段507nm波長處表達(dá)明顯，而患病區(qū)域無論嚴(yán)重與否在此處均是沒有峰值的，即患病區(qū)域在綠光區(qū)域沒有強(qiáng)烈的反射現(xiàn)象；然而，“紅邊效應(yīng)”在不同程度的患病區(qū)域都存在，只不過伴隨著病害嚴(yán)重程度的加劇，該效應(yīng)顯現(xiàn)的程度逐漸削弱，峰值落差也變小，間隔帶寬變短，形成了622-690nm波長間較容易區(qū)別健康區(qū)域與患病區(qū)域的波譜特征范圍的現(xiàn)象。在重度病害中，687-804nm波段范圍下，由于原始光譜反射率強(qiáng)度基本維持恒定數(shù)值，所以在去包絡(luò)線后，也維持在“1”的水平，固可作為該方法的重度病害的識(shí)別特征波段。

表2 根據(jù)包絡(luò)線去除區(qū)別的特征波長/特征波段

(3)二進(jìn)制的編碼

1996年Mark提出了一種新的基于多光譜形狀的二進(jìn)制編碼特征提取方法，指出在高光譜圖像的監(jiān)督分類中取得很好的應(yīng)用效果。處在波譜平均值以下的編碼記為0，反之記為1，若干位(bit)的二進(jìn)制編碼則是由數(shù)個(gè)譜段的多/高光譜組成的。

圖7可見光（400-1000nm）感興趣區(qū)的二進(jìn)制編碼光強(qiáng)曲線

二進(jìn)制編碼的計(jì)算方式簡便易行，平均光譜曲線從圖7中觀察，標(biāo)記平均光譜曲線的峰位上升沿和下降沿對(duì)應(yīng)波段，這里能夠通過峰值半寬度，來瞬間判別三類樣本，得出很鮮明的分區(qū)結(jié)論。具體來講，518nm波長是患病區(qū)域的標(biāo)志峰位；而患病的嚴(yán)重與否，則需要判別607-624nm波長之間有無二進(jìn)制的特征峰位，若存在，則視為輕微病害可以進(jìn)行藥物治療，反之，則需要清除該植株以免造成更大的損失。嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膩碇v，健康區(qū)域僅僅在644nm波段后，才出現(xiàn)二進(jìn)制編碼特征波長。

表3根據(jù)二進(jìn)制編碼區(qū)別的特征波長/特征波段

(4)植被指數(shù)

資料顯示，植物的光譜特征信息是指植物葉片的重要化學(xué)成分，例如，植物色素（pigments）、水分含量（water）、有機(jī)碳（carbon）、無機(jī)氮（nitrogen）等均能實(shí)現(xiàn)植被指數(shù)（寬帶/窄帶，光利用率，葉冠層氮，干旱和碳元素衰變，葉綠素含量，水分含量）的檢測(cè)，這些光譜植被指數(shù)不僅能夠衡量綠色植被的數(shù)目和詳細(xì)的生長情況，還可完成對(duì)植被生長各周期的病因診斷，以及遭受病蟲害的影響程度的評(píng)估，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)作物產(chǎn)量的預(yù)測(cè)，和葉片面積指數(shù)的診斷，以及描述農(nóng)作物生物物理變量。

圖8可見光（400-1000nm）計(jì)算植被指數(shù)（NDVI）的可視化結(jié)果

(a)葉片原始圖樣；(b)NVDI

計(jì)算過后的圖樣對(duì)比圖8的兩幅圖，僅用植被指數(shù)來進(jìn)行判別，可以將葉片的重度患病區(qū)域查驗(yàn)出來，但是無法將輕微患病的區(qū)域檢測(cè)到，即該判別方法無法實(shí)現(xiàn)葉霉病的早期檢測(cè)，所以，要將此方法與其他檢測(cè)方法相結(jié)合，綜合給出結(jié)論。

2.3建模與分析

圖9可見光（400-1000nm）應(yīng)用特征波長的識(shí)別率

此次研究使用三類特殊的特征波長提取方法得到6個(gè)特征波長的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，各自獨(dú)立地構(gòu)建出光譜角匹配識(shí)別模型，輸入變量將選取全部特征波長組成。以感染上葉霉病和未感染葉霉病的兩組番茄葉片為研究對(duì)象，每組100個(gè)樣本，測(cè)試樣本光譜值選取的是求取反射光譜的平均強(qiáng)度值，之后又分別選取200片番茄未知（事先標(biāo)記但測(cè)試時(shí)打亂檢測(cè)順序）葉片的反射光譜強(qiáng)度值為目標(biāo)光譜，演算并統(tǒng)計(jì)出測(cè)試光譜和目標(biāo)光譜的光譜角數(shù)值，其識(shí)別結(jié)果如圖9所示。在某些特征波長下（517，545，618，622，685和826nm），模型的識(shí)別率存在一定差異，總體趨勢(shì)均大于86%，為先下降后再上升，其中，健康樣本的識(shí)別率要更優(yōu)一些。在517nm處，由于綠色植物的光合作用，可以與患病的做出嚴(yán)格區(qū)分，識(shí)別效果最佳100%；在622nm處，是紅邊效應(yīng)的存在，識(shí)別效果也能達(dá)到98%；其他波段雖然也能有一定區(qū)別效果，但最優(yōu)的特征波段為517和622nm，健康和病患識(shí)別率均達(dá)到96%以上。

3、葉霉病短波近紅外光譜檢測(cè)（900-1700nm）

3.1光譜反射率強(qiáng)度曲線

在番茄的開花前期生長階段中，采集到的健康和染病葉片的原始光譜反射率強(qiáng)度，繪制出876-1734nm波長范圍內(nèi)的光譜反射率強(qiáng)度曲線圖，如下圖10所示，水平坐標(biāo)示意波長，豎直坐標(biāo)示意光譜反射率強(qiáng)度值。

(a)

(b)

圖10近紅外（900-1700nm）健康(a)和染病(b)番茄葉片的光譜反射率強(qiáng)度圖

不難看出，區(qū)別于可見光光譜，在兩組曲線前后兩端均出現(xiàn)較大的噪聲，需預(yù)先略去此處數(shù)據(jù)，健康樣本略顯紊亂，走勢(shì)忽高忽低。多項(xiàng)研究表明，在980-1280nm波長之間，植物細(xì)胞內(nèi)部在多種細(xì)胞器正常運(yùn)轉(zhuǎn)下，將有不少理化產(chǎn)物生成，造成該波段間的健康葉片光譜曲線變化復(fù)雜。健康樣本曲線在1453nm附近處各有一個(gè)波谷，此處是水含量的吸收特征峰位，健康葉片的含水量較高，在此波段處的反射率強(qiáng)度較低。反觀患病葉片區(qū)域上，沒有了健康的細(xì)胞器運(yùn)轉(zhuǎn)，也缺失了水分，造成了在近紅外波段下，基本維持穩(wěn)定，并且光譜反射率強(qiáng)度總體在各點(diǎn)均高于健康葉片區(qū)域。相比于可見光下的處理，未經(jīng)過預(yù)處理的一階導(dǎo)數(shù)光譜數(shù)據(jù)在近紅外波段下的強(qiáng)度值變化，如圖11所示。

(a)

(b)

圖11近紅外（900-1700nm）健康(a)和染病(b)番茄葉片的一階導(dǎo)光譜反射率強(qiáng)度圖

在近紅外波段下，絕大部分導(dǎo)數(shù)光譜呈現(xiàn)相仿態(tài)勢(shì)，導(dǎo)數(shù)光譜無差別，健康區(qū)域位于1140nm和1390nm兩個(gè)波段下，存在波谷，不難理解，前者表示植物細(xì)胞的細(xì)胞器運(yùn)作，后者描述水含量的突出表達(dá)；但在患病區(qū)域基本維持一條水平線，觀察不到任何波段差異變化?？偟膩碚f，在近紅外波段下，由于可參考的研究較少，難以進(jìn)行細(xì)致分析，因此，需要通過匯總數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)嘗試與植物生理內(nèi)在的表現(xiàn)構(gòu)建聯(lián)系。

3.2 光譜特征信息

(1)導(dǎo)數(shù)光譜強(qiáng)度

圖12近紅外（900-1700nm）感興趣區(qū)的平均光譜探測(cè)光強(qiáng)曲線

具體來看，三類樣本在光譜曲線上差別明顯，并且健康區(qū)域的光譜變化滿足絕大多數(shù)植物葉片的特性，健康區(qū)域與輕微病變區(qū)域的光譜反射率強(qiáng)度整體變化趨勢(shì)相對(duì)復(fù)雜，相反嚴(yán)重病變區(qū)域卻表現(xiàn)為波動(dòng)小，且健康區(qū)域的反射率強(qiáng)度低于嚴(yán)重患病區(qū)域；另外，健康區(qū)域反射率強(qiáng)度伴隨著波段范圍遞增，會(huì)出現(xiàn)先下降后上升的轉(zhuǎn)變，該變化將一直持續(xù)至波段尾部?？偨Y(jié)其他文獻(xiàn)來看，出于細(xì)胞器的理化反應(yīng)細(xì)胞內(nèi)部的水和氧轉(zhuǎn)化頻繁，不難判定水、氧的窄吸收帶就處在910，960和1120nm等波段；并且在1350nm波段之后，健康和患病區(qū)域的光譜強(qiáng)度將不再顯現(xiàn)有規(guī)律的變化，只有1453nm的水帶吸收峰的位置健康與患病區(qū)域有所區(qū)別?？偟母爬?，番茄葉片的光譜在細(xì)胞器代謝產(chǎn)物、水分諸多吸收波段全部呈現(xiàn)與除此以外的綠色植物葉片相似的特征。由此可見，基于番茄葉片光譜特性進(jìn)行番茄葉霉病的檢測(cè)分析是可行的。

表4根據(jù)平均光譜探測(cè)光強(qiáng)區(qū)別的特征波長/特征波段

(2)包絡(luò)線去除法

圖13近紅外（900-1700nm）感興趣區(qū)的包絡(luò)線去除光強(qiáng)曲線

從圖13看出，當(dāng)光譜曲線包絡(luò)線去除以后，光譜曲線特征與未做過多處理的曲線基本一致。如下解釋也不會(huì)有太大出入。處于750-1353nm波長區(qū)間下，健康樣本和不同程度病變樣本的光譜強(qiáng)度表現(xiàn)出平穩(wěn)波動(dòng)的趨勢(shì)；觀測(cè)1456nm波段時(shí)，此處理論上也是一個(gè)水含量的特征峰位，輕微病害和健康葉片此處的水分含量并無太大差異，但病害加重的區(qū)間，葉片木質(zhì)化嚴(yán)重，使得水分大量丟失?；诎j(luò)線去除方法根據(jù)光譜特性分析判定番茄葉霉病的檢查診斷方法是可實(shí)現(xiàn)且有效的。

表5根據(jù)包絡(luò)線去除區(qū)別的特征波長/特征波段

(3)二進(jìn)制的編碼

圖14近紅外（900-1700nm）感興趣區(qū)的二進(jìn)制編碼光強(qiáng)曲線

近紅外（900-1700nm）感興趣區(qū)的二進(jìn)制編碼光強(qiáng)曲線，如圖14。葉片平均光譜峰值的中位曲線能夠用來判別三類樣本，可以得出很明顯的結(jié)論。其中，1359nm是病害的標(biāo)志峰位能將健康樣本和病害樣本識(shí)別出來；而患病的嚴(yán)重與否則需要判別1684-1708nm之間，嚴(yán)重病害區(qū)域存在多個(gè)二進(jìn)制的特征峰位，能夠輕易識(shí)別嚴(yán)重病害。

表6 根據(jù)二進(jìn)制編碼區(qū)別的特征波長/特征波段

3.3 建模與分析

同前一節(jié)研究方法一致，也將使用三類特殊的特征波長提取方法得到6個(gè)特征波長，并且各自獨(dú)立地構(gòu)建出光譜角匹配識(shí)別模型，輸入變量將選取全部特征波長組成。在短波近紅外下，以感染上和未感染葉霉病的兩組番茄葉片的光譜曲線數(shù)據(jù)集為研究對(duì)象，均選取100個(gè)樣本，選取反射光譜的平均強(qiáng)度值作為待測(cè)試樣本光譜值，繼續(xù)每類番茄葉片上隨機(jī)各取200組樣本點(diǎn)上的反射光譜轉(zhuǎn)為目標(biāo)光譜，求取待測(cè)光譜與參考光譜間的光譜角確立識(shí)別度，識(shí)別結(jié)果詳見圖15。

圖15近紅外（900-1700nm）應(yīng)用特征波長的識(shí)別率

在某些特征波長下（979，1064，1132，1453，1694和1701nm），模型的識(shí)別率存在一定差異，模型的識(shí)別率總體趨勢(shì)基本大于86%，只是受噪聲的影響，后續(xù)幾個(gè)特征波段不再有很好的識(shí)別效果，且不如可見光波段下識(shí)別效果好，但也同樣具有分析意義。960和1120nm等波段是水、氧的窄吸收帶，在這兩個(gè)位置識(shí)別率均達(dá)到96%，甚至100%；1350nm波長之后，健康和患病葉片的兩組光譜均不表現(xiàn)出規(guī)律的變化，在1694nm后存在一定偏差，識(shí)別效果不佳，之后的分析處理階段中不會(huì)有過多贅述。綜上所述，近紅外波段下，較有效的特征波段是979和1120nm。

4、結(jié)論

本研究運(yùn)用光譜特征信息，對(duì)可見光-近紅外波段 (400-1000nm) 和短波近紅外波段 (900-1700nm)兩個(gè)波段下的番茄葉片葉霉病的檢測(cè)研究，討論了導(dǎo)數(shù)光譜強(qiáng)度，包絡(luò)線去除和二進(jìn)制編碼處理后的光譜曲線，用提取出特征波長或特征波段識(shí)別原始數(shù)據(jù)，并對(duì)識(shí)別效果進(jìn)行評(píng)判。通過上述方法找到特征波長: 可見光探測(cè)器所識(shí)別的特征波段有517，545，618，622685和826nm，近紅外探測(cè)器下的特征波長有979，1064，1132，1453，1694和1701nm;再結(jié)合測(cè)試實(shí)驗(yàn)，采用建立測(cè)試集和驗(yàn)證集的方式運(yùn)用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行判別，這些特征波段下識(shí)別健康與病害的波譜信息，其中517，622，979和1120nm四個(gè)特征波段識(shí)別效果能達(dá)到98%以上，可用來識(shí)別檢測(cè)番茄葉毒病的患病情況

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