17、水稻病害识别与防治技术综述

水稻病害识别与防治技术综述

1. 水稻病害识别方法

在水稻病害识别中，综合运用形状和纹理特征能提高分类准确性。例如，在区分某些病害时，若仅使用形状特征，如Model 3，其分类准确率会降至82.4%。而像RBLB（细菌性叶枯病）因其结构细长，易与RB（稻瘟病）和RSB（纹枯病）区分，但难以对后两者进行分类。总体而言，结合形状和纹理特征对这三种病害进行分类，能获得较高的准确率。

另外，Ren等人在2010年对植物抗病性进行了研究。他们将基因表达数据分为小样本和高维度两类，对四个基因的研究结果表明，前两个基因与抗病性有很强的关联，而后两个基因由于植物的刺激响应影响，未表现出抗病性。在植物的八种抗性中，有四种对植物抗病性有一定作用。

2. 遥感技术在水稻病害检测中的应用

Zhihaoqin等人在2003年提出，遥感技术的目的是在可见光和红外区域进行水稻病害检测。通过对地面数据和影像数据进行相关性分析，发现宽带遥感影像适用于此应用。部分影像的相关性达到0.62（如RI14、SDI14和SD124），这对水稻病害识别具有重要价值。该方法对地面数据分类的准确率为70%，但由于影像重叠严重，在病害感染程度较低（DI < 20%）时，难以区分健康植株和感染植株，误差率近13%；而在感染程度为中度到重度（DI < 35%）时，识别更为准确。因此，宽带遥感影像适用于水稻病害检测系统。

3. 水稻病害的量化方法

量化水稻病害的目的是确定病害的数量和严重程度，以下是几种常用的量化技术：
- 模糊逻辑 ：Zhiyanzhou等人在2009年指出，水稻飞虱（RPH）（包括褐飞虱、灰