基于图像的水稻病害发生动态研究

水稻在整个生长期内均可能发生多种病害，因此，对水稻各种病害正确识别、病情准确分级和掌握病害发生动态是水稻病害有效防治、抗性评价和产量估计的前提。水稻病害最直接的外观表现是病斑，在水稻病害识别和品种抗性评价中常因病斑难以用精确数字来定量而引起人为误判；在水稻病害发生动态监测预报中，因采用目测等估计方法而无法给出病情等级的精确数值。本项目拟通过图像处理方法来分析水稻病害图像，从病斑的形态、颜色、纹理和面积等方面来提取特征参数，利用模式识别技术对水稻病害进行识别，并建立起具有自动化、客观化的水稻品种抗性评价指标体系；根据不同时期水稻病害图像来分析病害的为害位置、面积和等级，找出水稻病害发生动态规律；同时建立一套基于图像的水稻病害识别和为害分析系统。研究结果将为水稻病害识别、防治、产量估计、抗性评价和遥感图像处理等提供理论依据，为水稻病害远程诊断提供有效手段，为精准农业的实施提供有力的技术支持。