本研究應(yīng)用400-1000nm的高光譜相機(jī)，可采用杭州彩譜科技有限公司產(chǎn)品FS13進(jìn)行相關(guān)研究。光譜范圍在400-1000nm，波長(zhǎng)分辨率優(yōu)于2.5nm，可達(dá)1200個(gè)光譜通道。采集速度全譜段可達(dá)128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區(qū)域波段選擇）。

　　新疆是我國(guó)棉花的主要產(chǎn)區(qū)。在棉花生長(zhǎng)過程中常受到棉蚜危害，影響植株的生長(zhǎng)發(fā)育，造成減產(chǎn)。傳統(tǒng)棉蚜信息監(jiān)測(cè)需要人工觀察棉蚜危害棉花葉片變化，統(tǒng)計(jì)棉蚜數(shù)量，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，并且由于統(tǒng)計(jì)的延時(shí)性造成蟲情信息滯后，不利于棉蚜危害的精準(zhǔn)防控。農(nóng)田傳感器的普及使棉蚜信息快速獲取成為可能，因此，探究一種棉蚜危害快速識(shí)別方法，以提高蟲情獲取效率。

　　本研究針對(duì)目前棉蚜危害監(jiān)測(cè)依靠田間人工調(diào)查、布置裝置采集等方法而導(dǎo)致蟲情信息獲取時(shí)效性差、覆蓋面小等一系列問題，以高光譜成像儀獲取健康、受好蟲危害的棉花葉片樣本高光譜數(shù)據(jù)與圖像數(shù)據(jù)，提取光譜特征、圖像特征，以特征數(shù)據(jù)作為輸入構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，完成基于高光譜成像的棉花蚜蟲危害判別模型與棉花蚜蟲危害程度識(shí)別模型的建立，并依據(jù)棉花蚜蟲危害程度識(shí)別模型，基于安卓系統(tǒng)自主研發(fā)了棉花蚜蟲危害程度診斷系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)棉蚜危害的診斷，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供棉蚜防控提供技術(shù)支持。

　　棉蚜作為棉花主要害蟲之一，嚴(yán)重影響棉花高產(chǎn)、高效的生產(chǎn)，傳統(tǒng)農(nóng)情監(jiān)測(cè)方法已不足以滿足棉蚜快速監(jiān)測(cè)需求。目前針對(duì)棉蚜快速監(jiān)測(cè)主要以人工調(diào)查、田間裝置監(jiān)測(cè)等方法，存在費(fèi)時(shí)費(fèi)力、監(jiān)測(cè)范圍小、時(shí)效性差等問題。其次，田間裝置監(jiān)測(cè)易受到揚(yáng)塵、空氣懸浮物、異種昆蟲等外界環(huán)境干擾，計(jì)數(shù)準(zhǔn)確性難以保證。

　　此外，人為走動(dòng)、裝置的放置監(jiān)測(cè)覆蓋面有限，難以保證大范圍農(nóng)情監(jiān)測(cè)，并且影響農(nóng)業(yè)機(jī)械大范圍農(nóng)事作業(yè)。近些年隨著計(jì)算機(jī)硬件算力、傳感器技術(shù)、光譜技術(shù)、無線數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)等現(xiàn)代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，為棉蚜田間快速監(jiān)測(cè)奠定硬件基礎(chǔ)和技術(shù)基礎(chǔ)。因此，本研究針對(duì)目前棉蚜監(jiān)測(cè)存在的一系列問題，基于棉花受棉蚜危害高光譜反射率變化等特點(diǎn)，進(jìn)行大田試驗(yàn)明晰棉葉光譜監(jiān)測(cè)分類的可行性，然后，通過受害樣本光譜反射率不同提取特征，建立棉蚜危害等級(jí)識(shí)別模型，基于安卓平臺(tái)研發(fā)棉蚜危害等級(jí)識(shí)別系統(tǒng)，為棉田蟲情的快速

　　無損檢測(cè)提供技術(shù)支持。主要研究結(jié)論如下：

　?。?）基于受到棉蚜危害的棉葉高光譜特征會(huì)發(fā)生變化進(jìn)行大田實(shí)驗(yàn)，采集健康、棉蚜危害的棉葉樣本，提取光譜特征、圖像特征并以此作為輸入構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，結(jié)果表明：RF-PLS-LDA模型效果最好，預(yù)測(cè)集識(shí)別率達(dá)到91.49%。由于模型中輸入的數(shù)據(jù)量太大，建模效率低下，因此可通過減少模型中的輸入數(shù)據(jù)來優(yōu)化模型。逐一以紋理特征二階統(tǒng)計(jì)量作為輸入建立判別模型，其中PCA-Loading-PLS-LDA-Energy模型性能最好，預(yù)測(cè)集識(shí)別率達(dá)到92.55%。

　　（2）在確定高光譜成像可以應(yīng)用于棉蚜危害監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上，本研究基于光譜反射率、棉蚜危害時(shí)間、單葉蚜蟲數(shù)量擬定三個(gè)危害程度，以此為指標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)建SPA-PLSR棉蚜危害程度診斷模型模型決定系數(shù)R2達(dá)到0.5258，最小均方根誤差為0.4021，為安卓平臺(tái)的棉蚜危害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提供理論支持。

　　（3）基于安卓平臺(tái)，建立了棉蚜危害程度診斷模型，開發(fā)了棉蚜危害程度識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)以特征波長(zhǎng)光譜ROI均值反射率作為輸入，棉蚜危害程度作為輸出，總體識(shí)別率達(dá)到96%，并提供相應(yīng)危害程度下農(nóng)田管理措施。通過實(shí)踐，該系統(tǒng)收效良好，實(shí)現(xiàn)了蚜害快速監(jiān)測(cè)，可以應(yīng)用于多種尺度的高光譜棉蚜危害監(jiān)測(cè)，有望提高棉田蟲情監(jiān)測(cè)效率。