版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领
文档简介
ICS65.060.20
CCSB15
DB2312
黑龙江省绥化市地方标准
DB2312/T128—2025
寒地水稻田间病害等级智能识别指南
2025-02-14发布2025-03-01实施
绥化市市场监督管理局发布
DB2312/T128—2025
前 言
本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定
起草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。
本文件由绥化市农业农村局提出并归口管理。
本文件起草单位:黑龙江省农业机械工程科学研究院绥化分院、绥化学院、东北农业大学、黑龙江
八一农垦大学。
本文件主要起草人:崔佳鹏、王孝波、张媛媛、王海礁、王红元、公衍峰、霍治民、公续淇、赵世
宏、杨楠、贾彪、高晟楠。
I
DB2312/T128—2025
寒地水稻田间病害等级智能识别指南
1范围
本文件指出了寒地水稻田间病害等级智能识别的术语和定义、采集对象、采集方法、采集要求、数
据集建立和评估方法。
本文件适用于绥化市域内寒地水稻田间病害等级的识别。
2规范性引用文件
本文件没有规范性引用文件。
3术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
3.1
病害等级
根据水稻病害的严重程度,对病害进行分级。
3.2
智能识别
利用计算机视觉和机器学习技术,通过图像分析和模式识别来识别和分类病害。
4采集对象
寒地水稻田间病害包括稻瘟病、纹枯病、白叶枯病、胡麻斑病、细菌性条斑病等。
5采集方法
5.1采集时间
除强光、弱光和降水时,全天均可进行操作。
5.2采集部位
水稻病害发病叶片,采集到的水稻叶片图像完整、清晰。
1
DB2312/T128—2025
5.3图像拍摄
选择代表性田块,在近田埂的第2行~第3行,采取直线5点取样,每点拍摄不少于1张图片,
采集时,镜头在水稻顶部30cm高处俯视,与地面呈向下45°~60°角,取景宽度约30cm。
5.4固定监测点
根据田间条件,在长势均匀、代表性强的稻田内设置固定图像监测点,采用网络数码摄像设备定点、
定时连续获取水稻图像,每10hm2地块至少设置1个固定监测点,
5.5随机监测点
根据田间条件,在病害危害表现较为具有代表性的稻田内,随机抽取20m2~100m2区域作为监测点,
在检测区域内,通过手持数码摄像设备进行定点图像采集。
6采集要求
6.1图像质量
采集的图像中水稻感病部位应在视场范围内,且分辨率不低于512×512像素的RGB图像。
6.2图像代表性
采集的图像中水稻病斑区域应具有水稻病害(稻瘟病、纹枯病、白叶枯病、胡麻斑病、细菌性条斑
病等)的典型特征。
7数据集建立
7.1数据标注
农艺专家对采集获得的寒地水稻病害图像进行人工数据标注。
7.2数据集划分
将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
7.3数据增强
7.3.1尺寸缩放:将图像的高度和宽度调整为特定大小。
7.3.2随机裁剪:将要选择的图像的一部分应用于新图像。
7.3.3图像翻转:水平或垂直翻转图像。
7.3.4图像填充:填充包括在图像的所有边缘上按指定的数量填充。
2
DB2312/T128—2025
7.3.5随机旋转:对图像随机施加旋转角度。
7.3.6高斯噪声:图像将使用高斯模糊进行模糊处理。
7.3.7灰度处理:将彩色图像转换为灰度。
7.3.8颜色抖动:随机改变图片的亮度,对比度和饱和度。
8评估方法
8.1病害等级智能识别模型
8.1.1采用深度学习语义分割算法,构建病害识别网络模型。
8.1.2利用训练集对网络模型进行训练。
8.1.3利用未训练的测试集进行病害等级识别。
8.1.4采用病害像素准确率、病害类别平均像素准确率和病害平均交并比进行模型评价,按式(1)~
式(3)计算。
TPTN
PA……(1)
TPTNFPFN
式中:
PA-病害像素准确率;
TP-标签为正样本且分类为正样本数;
FP-标签为负样本分类为正样本数;
TN-标签是负样本且分类为负样本数;
FN-标签为正样本分类为负样本数。
Pi
MPA
C
……(2)
式中:
MPA-病害类别平均像素准确率;
Pi-第i类样本的正确预测数目/预测样本数目之和;
C-病害类别数。
……(3)
1kTP
MIoM
k1i0FNFPTP
式中:
3
DB2312/T128—2025
MIoM-病害平均交并比。
8.2病害等级识别
8.2.1分级方法:以细菌性条斑病为例,每小区采用五点平行取样或对角线取样的方法,每点调查25
穴。
0级:叶片无病斑;
1级:叶片仅有小点半透明水渍状病斑,占叶面积的1%以下;
3级:叶片有零星短而窄条病斑,占叶面积的1%~10%;
5级:叶片病斑较多,占叶面积11%~25%;
7级:叶片病斑较密,占叶面积26%~50%;
9级:叶片病斑密布,占叶面积51%以上,叶片变橙褐色、卷曲、枯死。
8.2.2以常见寒地水稻田间病害图像经语义分割算法获得病斑区域像素面积和叶片像素面积比值,依据
分级方法进行病害等级识别。叶部病害严重程度按式(4)计算。
P
nij
n
nSd(i,j)Rd
DDmax100%100%……(4)
SdSlPijPij
(i,j)Rd(i,j)Rl
式中:
n-n类别叶部病害严重程度;
DD
-病斑区域面积,cm2/px;
Sd
n-n类别病斑区域面积,cm2/px;
Sd
-叶片区域面积,cm2/px;
Sl
-单个像素所占面积,cm2/px;
Pij
-病斑区域;
Rd
-叶片区域;
Rl
n-n类别病斑区域;
Rd
(i,j)-图像中像素坐标。
4
温馨提示
- 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
- 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
- 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
- 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
- 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
- 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
最新文档
- 2026年离婚人群心理调适团体辅导
- 2026年企业标准化人才培养与能力建设
- 2026年翻转课堂模式下学生自主学习能力培养实践
- 2026年幼儿园食堂与家长沟通技巧培训
- 体育用品物流配送服务合同
- 2026年术中压疮预防护理敏感质量指标监测
- 2026年保安员发现可疑人员盘查技巧
- 2026年医院绩效工资分配审计要点与合规性
- 2026年事业单位人员年度工作创新与绩效目标
- 调味品生产质量管理体系认证合同协议
- 事业单位护理学知识题库及答案解析
- 《中西医协同老年健康状态评估指导》
- 光气管道施工方案设计
- DB41-T 2500-2023 地下水监测井洗井、修井技术规范
- 上海铁路局招聘笔试考什么内容
- 北师大版七年级数学下册-第一章-名校检测题【含答案】
- 浙二医院胸外科护士进修汇报
- DGTJ08-2323-2020 退出民防序列工程处置技术标准
- 党支部书记讲廉洁党课讲稿
- 广东省佛山市华英学校2024-2025学年上学期七年级入学分班考试英语试卷
- 猴痘培训课件
评论
0/150
提交评论