基于光谱的作物病害识别研究进展-定稿.doc

专业文献综述题目:基于光谱的作物病害识别研究进展姓名:周红娅学院:信息科学技术学院专业:计算机科学与技术班级:计科122班学号:19212217指导教师:姜海燕职称:教授2015年06月28日南京农业大学教务处制基于光谱的作物病害识别研究进展作者：周红娅指导老师：姜海燕摘要：目前我国的粮食生产每年都因作物病害造成巨大经济损失。传统的作物病害识别方式耗时耗力已满足不了当前对作物病害识别的需求。本文对传统的作物病害识别方法进行了简单的叙述综述了基于高光谱、多光谱技术的多种作物病害识别的研究进展病害有番茄灰霉病、黄瓜白粉病、水稻稻瘟病等以及介绍了每个病害识别研究中对光谱数据进行处理的各种算法。光谱技术在农作物病害识别方面虽得到广泛应用但仍存在作物、病害种类不全以及检测的区域有限等问题最后对光谱在病害识别发展前景进行了展望。关键字：作物病害；高光谱；多光谱；病害识别ResearchProgressonCropDiseasesRecognitionBasedonSpectrumZHOUHong-yaJIANGHai-yan(NanjingAgriculturalUniversityCollegeofInformationScienceandTechnologyJiangsuNanjing210095)Abstract:AtpresentChina'sfoodproductionhashugeeconomiclosseveryyearbecauseofcropdiseases.Thetraditionalmethodsofcropdiseasesrecognitionaretime-consumingandpower-consumptionandcan'tmeetcurrentdemandsforcropdiseasesrecognition.Thetraditionalmethodsofcropdiseasesrecognitionandtheresearch’sprogressofcropdiseasesrecognitionbasedonhyperspectralandmultispectraltechnologyareintroducedinthispaper.Thesediseasesincludingtomatograymoldcucumberpowderymildewandriceblastofriceareresearched.Variousalgorithmsforprocessingspectraldataaresummarized.Spectraltechnologyhasbeenwidelyusedincropdiseasesrecognitionbuttherestillexistssomeproblemsincludingincompletecropvarietiesincompletediseasesandlimiteddetectionareas.FinallytheprospectofthedevelopmentofthecropdiseaserecognitionbasedonSpectrumisdiscussed.Keywords:cropdiseases；hyperspectral；multispectral；diseasesrecognition引言：作物病害是造成粮食生产损失最大的因素而且农作物病害的种类繁多有1400种之多成为作物生产最大的隐患。中国是农业大国只用了7%的土地就养活了全球20%的人口所以农作物病害对中国农作物生产的影响不容小觑如果能做到在病害发生或发生之初就识别检测到作物病害提前做好防护准备以减少由粮食生产带来的损失。但是传统的农作物病害识别监测是田间人工调查、取样、测定、识别作物病害这种方式很费时费力而且病虫害的发