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晚疫病作为一种毁灭性病害,已严重危害到马铃薯产业的可持续健康发展。本文以马铃薯为研究对象,晚疫病为胁迫条件,高光谱成像技术为技术手段,探索马铃薯晚疫病叶片中多种理化指标的预测模型及变化趋向,实现感染晚疫病的马铃薯叶片中理化指标的快速检测。同时,探究早期诊断马铃薯种薯晚疫病的预测识别模型,达到从源头上遏制晚疫病的目的,对病害的早期预防治理具有重要实际意义。本文的主要研究内容及结论有:(1)建立了马铃薯晚疫病叶片中SPAD值的高光谱预测模型。比较了全波段区域下基于移动平均平滑、多元散射校正、光谱变换、归一化、求导处理等5种不同预处理方法对偏最小二乘(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型预测效果的影响,其中基于归一化的PLS模型预测效果最好。为了简化模型,减少输入量,利用连续投影算法(SPA)、载荷系数法(X-LW)提取特征波长并建立预测模型。其中,基于SPA提取的特征波长建立的LS-SVM具有最优预测结果。进一步地,选取了几种与SPAD值相关性较高的植被指数建立预测模型,其中基于VOG1的二次多项式模型预测效果最好。(2)建立了马铃薯晚疫病叶片中CAT、POD活性值的高光谱预测模型。针对每一种酶,建立了基于原始光谱和7种不同预处理后光谱的PLS和LS-SVM模型。同时利用SPA、X-LW提取了特征波长,并建立了线性模型PLS、MLR和非线性模型LS-SVM。(1)CAT活性预测方面,全光谱波段下基于中值滤波预处理后的PLS模型预测效果最好。而基于特征波长的建模,SPA-LS-SVM模型达到最佳预测效果。(2)POD活性预测方面,全光谱波段下基于中值滤波预处理后LS-SVM模型预测效果最好。而特征波长的建模中,X-LW-PLS模型具有最好预测结果。(3)探索了晚疫病胁迫下,马铃薯叶片中CAT、POD酶活性与染病累积时间的动力学模型,均达到较高的预测精度。(1)CAT活性方面,其动力学模型为CAT=.8998-.2906t+.1292t~2-.0173t~3,相关性较好。(2)POD活性方面,其动力学模型为POD=36.036-24.639t+19.165t~2-.2859t~3,相关性显著。结果显示:晚疫病侵染后的马铃薯叶片中CAT、POD酶活性并不是随着染病时间的变化而呈现单调的递增或是递减关系,因而仅仅利用酶活性来判断叶片的染病程度是不行的,还需结合其它病害症状,如病斑大小等作出诊断。但酶活性的高低可对晚疫病的潜在危险作出预测。(4)建立了在晚疫病胁迫下健康种薯和染病种薯的预测识别模型。选择光谱最优预处理方法,利用SPA、PCA、X-LW三种方法提取特征波长,分别建立了基于全光谱和特征波长的PLS-DA、F-DA、LS-SVM病害识别模型并比较预测结果。基于全光谱,F-DA模型预测集整体识别准确率为95.08%,效果最好;基于特征波长,SPA+F-DA模型的预测效果最优,预测集整体识别准确率为90.16%。