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原文传递基于GC-IMS的侧柏受蛀干害虫为害程度检测方法

专利名称：	基于GC-IMS的侧柏受蛀干害虫为害程度检测方法
摘要：	本发明公开了一种基于GC‑IMS的侧柏受蛀干害虫为害程度检测方法，在林间分别挑选虫蛀和健康的侧柏植株，并对其进行挥发物的采集和GC‑IMS检测。对采集挥发物相应部分的树干切段，基于图像处理方法计算其虫蛀部分的比例。采用主成分分析方法对GC‑IMS数据进行数据降维，并输入支持向量机分类模型，最后通过基于k折交叉验证的模型分类准确率评价模型效果。该模型用于基于GC‑IMS的侧柏受蛀干害虫为害程度检测。本发明能够实现了对受蛀干害虫为害程度区分，无需复杂的前处理操作、重复性好，模型建立后对侧柏植株可以实现无损检测，为林间侧柏蛀干害虫预警提供了一种新方法。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	浙江;33
申请人：	浙江大学
发明人：	王俊;郑成宇;韦真博;王永维
专利状态：	有效
申请日期：	2021-12-21T00:00:00+0800
发布日期：	2022-03-29T00:00:00+0800
申请号：	CN202111566867.X
公开号：	CN114252525A
代理机构：	杭州求是专利事务所有限公司
代理人：	林松海
分类号：	G01N30/02;G01N30/72;G01N30/86;G01N27/622;G06K9/62;G06V10/77;G06V10/764;G06T7/00;G06T7/11;G06T7/62;G06T5/30;G06T5/00;G;G01;G06;G01N;G06K;G06V;G06T;G01N30;G01N27;G06K9;G06V10;G06T7;G06T5;G01N30/02;G01N30/72;G01N30/86;G01N27/622;G06K9/62;G06V10/77;G06V10/764;G06T7/00;G06T7/11;G06T7/62;G06T5/30
申请人地址：	310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
主权项：	1.一种基于GC-IMS的侧柏受蛀干害虫为害程度检测模型的建立方法，其特征在于，具体包括以下步骤：（1）以野外林间自然感染蛀干害虫的侧柏植株为检测对象，在受害严重的侧柏林中选取样本若干，另选适量健康侧柏植株作为对照组，所有检测对象在实验结束后进行剖开验证；（2）挥发物采集：采用钢丝骨架和特氟龙薄膜将其与树干围成密闭空间，待密闭空间内气体浓度稳定后，使用空气泵抽出其顶空气体至于特氟龙采样袋中；（3）GC-IMS检测：将采集的挥发物通过气密进样器抽取并注入GC-IMS分析仪器，气相色谱和离子迁移谱部分均采用高纯氮为载流气体，气相色谱部分流速控制为前2分钟稳定在2ml/min，然后在23分钟内匀速增加到100ml/min并保持5分钟，整个仪器分析过程持续30min；（4）内部损伤程度评价：将采集挥发物相应部分的树干，沿径向切开成厚度相同的薄片若干并获取其断面图像，基于图像处理方法提取树干断面虫蛀区域，分别累加虫蛀区域和断面的像素数，最后使用虫蛀部分占树干断面像素数的整体比例作为内部损伤程度的表示方法；（5）提取GC-IMS指纹数据中各谱峰的峰强度作为特征参数，采用主成分分析方法对其进行数据降维，然后将降维后的数据输入支持向量机分类模型，并使用基于k折交叉验证的模型分类准确率对样本的区分效果进行评价。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（4）中的图像处理方法，首先使用中值滤波对原始图片进行降噪处理，然后通过腐蚀与膨胀处理对灰度转化后的图像进行填充，以避免过度分割；进一步，进行图像的梯度计算，然后利用分水岭算法进行图像分割并对连通域的像素数量进行计算；在断面总区域内去除面积前三大的连通域，即可获得虫蛀的区域。 3.一种基于GC-IMS的侧柏受蛀干害虫为害程度检测方法，其特征在于，步骤包括挥发物采集、GC-IMS检测和应用根据权利要求1中所述的基于GC-IMS的侧柏受蛀干害虫为害程度检测模型。
所属类别：	发明专利