CN109164069A - 一种果树叶面病害级别的鉴定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及植物保护学科，具体涉及一种果树叶面病害级别的鉴定方法，具体方法按照以下步骤进行操作，取若干样品叶片进行光泽度测定得平均值y；对所有叶片进行图像扫描并处理，得到病害区域和整张叶片像素面积；将单个叶片病害区域像素面积除以整张叶片像素面积，得到病害面积占总叶面积的比值x；将平均光泽度y和病害面积占总面积比例x进行回归分析得到方程y=ax+b；将果树叶片病害评价等级标准中各等级病害所占的比例带入方程y=ax+b，取得各个等级所对应的光泽度值范围，建立评价病害等级标准表；将待测叶片测定的光泽度与标准表的光泽度值进行比对，即可得知果树叶片的病害等级；本发明操作简单、方便，利用测定光泽度的方法进行叶面病害等级鉴定。

Description

一种果树叶面病害级别的鉴定方法
技术领域
本发明涉及植物保护学科，具体涉及一种果树叶面病害级别的鉴定方法，属于叶面病技术领域。
背景技术
果树叶面病害是影响果树生产的一种重要生物因素，轻者影响果树叶片的光合作用，重者造成落叶，直接关系到果树产出和品质。在治理果树叶部病害、筛选抗性品种、确定防治效果等过程中需涉及对果树叶部病害鉴定分级。目前的分级方法为取果树叶片，通过目测面积法、方格纸测定面积法测定病变部位面积占整个叶片面积的百分比，再根据等级标准表确定级别。在确定病害等级过程中，目测法受人为因素干扰较多，误差较大。方格纸测定面积法虽然准确，但步骤繁琐，不能快速出结果。因此，发明一种快速鉴定果树叶面病害级别的鉴定方法对科研人员和基层技术服务人员尤为重要。
发明内容
为解决现有技术存在的技术问题，本发明提供了一种操作简单、方便，利用测定光泽度的方法进行叶面病害等级鉴定的果树叶面病害级别的鉴定方法。
为实现上述目的，本发明所采用的技术方案为一种果树叶面病害级别的鉴定方法，按照以下步骤进行操作，
a、取某种果树若干样品叶片，该样品叶片包含了病害叶片和健康叶片，在样品叶片上取若干点进行光泽度测定得平均值y；
b、对步骤a中取得的所有叶片进行图像扫描；
c、将扫描得到的图像进行8bit图像转化；
d、将处理后的图像进行颜色阈值识别处理，处理后分别得到病害区域和整张叶片像素面积；
e、将单个叶片病害区域像素面积除以整张叶片像素面积，得到病害面积占总叶面积的比值x；
f、将样品叶片对应的平均光泽度y和病害面积占总面积比例x进行回归分析得到方程y=ax+b；
g、将果树叶片病害评价等级标准中各等级病害所占的比例带入方程y=ax+b，取得各个等级所对应的光泽度值范围，建立以光泽度值为依据的评价病害等级标准表；
h、将待测叶片测定的光泽度与步骤g中所建立的评价病害等级标准表的光泽度值进行比对，即可得知果树叶片的病害等级。
优选的，所述样品叶片的数量≥50张，每张样品叶片选取8个点进行光泽度测定。
优选的，所述步骤a中利用便携式光泽度仪测定叶片的光泽度。
与现有技术相比，本发明具有以下技术效果：本发明通过将果树样品叶部病害比例与对应光泽度值进行转换，建立以光泽度值为等级标准表，某一果树树种病害等级一旦建立，便可长期作参照，在后续的检测和鉴定过程中，只需用便携式光泽度仪测定叶片光泽度值，查询级别参照表，便可获得叶部病害的发病级数。该方法精确，效率高，操作简单，易于推广，同时也可应用于物联网远程监测，减少相关识别模块的应用以节约资源。
附图说明
图1 为本发明的病害鉴定分级标准流程图。
图2 为本发明的待测果树叶片病变级别检测流程图。
图3 为本发明中梨树叶片样本的扫描图。
图4 为本发明中梨树叶片样本8bit图像处理后图。
图5 为本发明中梨树叶片样本阈值调整后的病斑区域图。
图6 为本发明中梨树叶片样本阈值调整后的整张叶面图。
图7 为本发明中梨树叶片样本中光泽度测量部位的示意图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1和图2所示，一种果树叶面病害级别的鉴定方法，按照以下步骤进行操作，
a、取某种果树若干样品叶片，该样品叶片包含了病害叶片和健康叶片，且样品叶片的数量≥50张，每张样品叶片选取8个点利用便携式光泽度仪进行光泽度测定，并计算得到平均值y；
b、对步骤a中取得的所有叶片进行图像扫描；
c、将扫描得到的图像进行8bit图像转化；
d、将处理后的图像进行颜色阈值识别处理，处理后分别得到病害区域和整张叶片像素面积；
e、将单个叶片病害区域像素面积除以整张叶片像素面积，得到病害面积占总叶面积的比值x；
f、将样品叶片对应的平均光泽度y和病害面积占总面积比例x进行回归分析得到方程y=ax+b；
g、将果树叶片病害评价等级标准中各等级病害所占的比例带入方程y=ax+b，取得各个等级所对应的光泽度值范围，建立以光泽度值为依据的评价病害等级标准表；
h、将待测叶片测定的光泽度与步骤g中所建立的评价病害等级标准表的光泽度值进行比对，即可得知果树叶片的病害等级。
更具体的，以煤污病梨树叶片为例，取带有不同感染程度的煤污病梨树叶片和健康梨树叶片样本约50张，在所采样品上取8个点进行光泽度测定，并计算光泽度平均值y，如图7所示；对采集的梨树叶片样本进行扫描，得到相应扫描图，如图3所示；将扫描的图像进行8bit图像转化，如图4所示；将处理后的图像进行颜色阈值识别处理，如图5和图6所示，分别得到病害区域和整张叶片像素面积；将单个梨树叶片病害区域像素面积除以整张叶片像素面积，取得病害面积占总叶面积的比值x；将单个叶片对应的光泽度y和叶片病害面积占总面积x进行回归分析得到方程y=-3.255x+2.372。
参照植物叶片病害鉴定分级标准表：
0级：无病斑；
1级：病斑面积占整个叶面积5%以下；
3级：病斑面积占整个叶面积6-10%；
5级：病斑面积占整个叶面积11-20%；
7级：病斑面积占整个叶面积21-50%；
9级：病斑面积占整个叶面积50%以上；
将各级所对应的比值带入y=-3.255x+2.372得到以光泽度值为参考的病害鉴定分级标准表：
0级：光泽度值为2.37或以上；
1级：光泽度值为2.21以下；
3级：光泽度值为2.18-2.05；
5级：光泽度值为2.01-1.72；
7级：光泽度值为1.69-0.75；
9级：光泽度值为0.75以下；
取待测梨树叶片进行光泽度测定得平均光泽度值为2.13，参考病害鉴定分级标准得出梨树叶片病害等级为3级，另利用用方格纸测定法得病斑比总叶面积为7.5%和图像扫描处理测得病斑面积比叶部面积为8.4%均为3级。经3种方法测定验证后，证明本发明结果准确、可行且便捷。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包在本发明范围内。

Claims (3)

1.一种果树叶面病害级别的鉴定方法，其特征在于：按照以下步骤进行操作，
a、取某种果树若干样品叶片，该样品叶片包含了病害叶片和健康叶片，在样品叶片上取若干点进行光泽度测定得平均值y；
b、对步骤a中取得的所有叶片进行图像扫描；
c、将扫描得到的图像进行8bit图像转化；
d、将处理后的图像进行颜色阈值识别处理，处理后分别得到病害区域和整张叶片像素面积；
e、将单个叶片病害区域像素面积除以整张叶片像素面积，得到病害面积占总叶面积的比值x；
f、将样品叶片对应的平均光泽度y和病害面积占总面积比例x进行回归分析得到方程y=ax+b；
g、将果树叶片病害评价等级标准中各等级病害所占的比例带入方程y=ax+b，取得各个等级所对应的光泽度值范围，建立以光泽度值为依据的评价病害等级标准表；
h、将待测叶片测定的光泽度与步骤g中所建立的评价病害等级标准表的光泽度值进行比对，即可得知果树叶片的病害等级。
2.根据权利要求1所述的一种果树叶面病害级别的鉴定方法，其特征在于：所述样品叶片的数量≥50张，每张样品叶片选取8个点进行光泽度测定。
3.根据权利要求1所述的一种果树叶面病害级别的鉴定方法，其特征在于：所述步骤a中利用便携式光泽度仪测定叶片的光泽度。
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