电子信息技术

本发明公开了一种基于多光谱图像技术的茄子黄萎病早期检测方法，包括如下步骤：S1、采用模拟自然环境的人工接种方法培育具有黄萎病病害特征的茄子幼苗，以相同生长期健康的茄子幼苗为对照；S2、采集不同生长天数茄子完整叶片的多光谱图像和叶绿素荧光图像。本发明采用上述一种基于多光谱图像技术的茄子黄萎病早期检测方法，利用多光谱成像技术在症状出现之前黄萎病感染的茄子叶片进行分类，具体分为健康叶片、即将染病叶片和染病叶片三个阶段；将多光谱信息融合建立茄子叶片黄萎病早期检测模型，根据茄子叶片的多光谱信息判断所属阶段，从而对茄子植株做出针对性处理，可以更大程度上降低黄萎病造成的损失。

提升病害检测效率：该方法利用多光谱图像技术，能够快速、准确地识别茄子黄萎病的早期症状，显著提高病害检测效率，减少人工检测的工作量。

支持精准农业管理：通过早期发现黄萎病，该方法可为精准施药和病害防控提供科学依据，优化农业管理措施，减少农药使用，提高茄子产量和品质。

降低种植风险：早期检测能够及时采取防治措施，减少黄萎病对茄子生长的影响，降低因病害导致的减产风险，保障农民收益。

推动农业数字化转型：结合大数据和人工智能技术，该方法能够实现茄子黄萎病的智能化监测和管理，推动农业向数字化、智能化方向发展。

本发明采用上述一种基于多光谱图像技术的茄子黄萎病早期检测方法，利用多光谱成像技术在症状出现之前黄萎病感染的茄子叶片进行分类，具体分为健康叶片、即将染病叶片和染病叶片三个阶段；将多光谱信息融合建立茄子叶片黄萎病早期检测模型，根据茄子叶片的多光谱信息判断所属阶段，从而对茄子植株做出针对性处理，可以更大程度上降低黄萎病造成的损失。