导读:本文包含了柑橘黄龙病检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:近红外光谱,柑橘黄龙病,核极限学习机,Gabor滤波
柑橘黄龙病检测论文文献综述
贺胜晖,李灵巧,刘彤,刘振丙,杨辉华[1]（2019）在《柑橘黄龙病近红外光谱检测模型》一文中研究指出针对柑橘黄龙病无损检测模型的鲁棒性不足和检测率不高问题,提出一种Gabor滤波结合核极限学习机(GKELM)的近红外光谱检测模型。利用Gabor滤波加强有效特征,并结合核极限学习机完成分类任务。使用傅里叶变换光谱仪采集2个柑橘品种共1011条近红外光谱,分析了单一叶片上采集的多个光谱点的4种处理方法和不同特征维度对分类结果的影响。与极限学习机、核极限学习机、偏最小二乘判别分析和支持向量机对比,GKELM的正确率可达97.12%,精度在97.06%以上,F1得分在96.62%以上。(本文来源于《桂林电子科技大学学报》期刊2019年04期）
代芬,邱泽源,邱倩,刘楚健,黄国增[2]（2019）在《基于拉曼光谱和自荧光光谱的柑橘黄龙病快速检测方法》一文中研究指出为了快速检测黄龙病这一柑橘毁灭性病害,分析了柑橘黄龙病样本和健康样本的自荧光和拉曼光谱差异,建立了基于自荧光光谱、拉曼光谱和混合光谱的PLS-DA模型,进行了模型的结果比较,最后绘制了叁种模型的分类器特征曲线ROC,通过曲线下面积AUC参数进一步评价了模型的性能。试验结果表明,柑橘黄龙病叶片样本和健康叶片样本的自荧光光谱和拉曼光谱存在差异信息。在785nm波长激光诱导下,柑橘叶片样本都产生了比较强的自荧光。黄龙病叶片的自荧光相对于健康样本的自荧光在小于1203cm~(-1)范围更弱,而在大于1206cm~(-1)范围更强,其下降的斜率(绝对值)相对健康样本更小。在典型的黄龙病样本和健康样本的拉曼光谱数据中,均可发现具有以下拉曼峰且具有一致性:920cm~(-1), 1160cm~(-1), 1289cm~(-1),1331cm~(-1)和1529cm~(-1)。黄龙病样本和健康样本相比在1257cm~(-1)、 1396cm~(-1)、 1446cm~(-1)、 1601 cm~(-1)和1622cm~(-1)具有更大的拉曼峰值强度和光谱带宽,在1006cm~(-1)、 1160cm~(-1)、 1191cm~(-1)和1529cm~(-1)位置谱峰强度较弱,提示黄龙病样本的类胡萝卜素含量较低。基于自荧光光谱、拉曼光谱和混合光谱叁种光谱的PLS-DA模型鉴别的准确率分别为86.08%、 98.17%和94.75%。进一步计算叁种模型的ROC曲线下面积AUC参数分别为0.9313、 0.9991和0.9875,拉曼光谱模型的AUC值最大,也表明拉曼光谱模型的鉴别效果最优。拉曼光谱分析技术可以成为探索柑橘黄龙病快速诊断鉴别的新途径。(本文来源于《智慧农业》期刊2019年03期）
贺胜晖[3]（2019）在《柑橘黄龙病近红外无损检测的模型构建研究》一文中研究指出柑橘黄龙病是一种易扩散的毁灭性疾病,严重阻碍了世界柑橘产业的发展,有效控制柑橘黄龙病的前提是实现黄龙病的快速准确诊断。近红外光谱分析技术是一种快速简易有效的化学分析技术,在黄龙病检测上已有初步研究。但现有方法主要是基于传统化学分析方法,模型过于简单,不能适应于不同光谱仪和柑橘品种。本文为增强算法对不同光谱仪和柑橘品种的鲁棒性,主要进行了如下研究:(1)现有方法忽略了多光谱点的不同处理方法对结果的影响,本文分别对综合评判、均值、中心点、随机点方法进行对比,实验表明综合评判法的结果更优。并且现有方法还忽视了在不同光谱分辨率下采集数据的影响,本文基于4个光谱分辨率的光谱数据,探索了光谱特征分解有机物的能力区别。(2)为实现柑橘黄龙病的快速准确检测,本文提出了基于Gabor滤波的核极限学习机(GKELM)进行黄龙病检测,它将Gabor滤波对特征处理的优势,与核极限学习机的快速学习速度和出色泛化能力相结合。首先采用标准正态变换和主成分分析对光谱进行处理,然后进行Gabor滤波,从而进一步突出关键特征,并结合核极限学习进行分类。实验表明,GKELM在低误诊下实现了高准确率,并表现出对光谱采集差异的鲁棒性。(3)针对柑橘品种差异导致算法的鲁棒性差,本文基于集成学习的Stacking策略,提出了一种融合多特征提取和集成多分类器的黄龙病检测算法(KP-TEPS)。算法在特征层和决策层均集成了多个个体学习器,利用个体学习器间的多样性来提高集成模型的泛化性。实验表明,集成分类模型的各项指标表现优异,证明了KP-TEPS能够利用个体学习器的多样性,获得比单特征提取和单分类器更优的检测结果,并对不同柑橘品种表现出强鲁棒性。(本文来源于《桂林电子科技大学》期刊2019-06-02）
李彬[4]（2019）在《柑橘黄龙病快速检测技术研制及应用》一文中研究指出柑橘黄龙病(Citrus Huanglongbing,HLB)是世界柑橘生产上极具毁灭性的病害。我国至今尚无有效的药剂可用于根治黄龙病,也未见报道选育出可靠的抗病品种和砧木,主要以挖除病树、防控柑橘木虱、使用无病苗木的手段来防控黄龙病。因此,柑橘苗木带病情况及大田植株感病情况的快速检测对有效防控柑橘黄龙病尤为重要。柑橘黄龙病的检测方法主要有常规PCR、巢式PCR、定量PCR、显微镜观察、血清学诊断、光谱检测等。由于柑橘黄龙病菌具有多样性,前人报道的柑橘黄龙病病原菌抗体多数均只能与相似的抗原结合,不能广泛地应用于不同区域、不同品种的柑橘黄龙病检测。环介导等温扩增(LAMP)技术相比于传统的检测方法,更省时省力,节约检测成本。因此,本论文针对广西柑橘黄龙病病原开展了多克隆抗体的研究,同时建立柑橘黄龙病可视化LAMP体系并对广西部分地区的柑橘苗木和田间植株进行黄龙病检测。主要研究结果如下:(1)根据NCBI数据库中多条柑橘黄龙病病原菌外膜蛋白omp基因,设计特异引物克隆目的片段并构建原核表达载体pET32a-omp1,将其质粒转化到大肠杆菌表达菌株BL21(DE3)中进行重组蛋白诱导表达。在优化后的条件下(添加诱导剂IPTG0.6 mM,在37℃下诱导表达5 h)诱导得到大量以包涵体形式表达的重组蛋白。经Western Blot验证,成功获得约55kDa的重组蛋白。将该重组蛋白进行纯化(纯度≥90%)后作为抗原,制备柑橘黄龙病病菌omp多克隆抗体,最终得到效价超过1:512 K的多克隆抗体(2)利用PrimerExplorer V5在线软件在柑橘黄龙病病原菌16SrDNA序列保守区域的6个位点设计LAMP引物,对LAMP反应体系与反应条件进行优化得到Mg2+6 mM,dNTP 1.2 mM,FIP/BIP 1.6 μM,F3/B3 0.2 μM,B.st DNA聚合酶大片段0.24 U/μL,1O×ThermoPol 2.5μL,0.2%Tween-20为最佳反应体系,65℃反应50 min,80℃灭活7 min为最优反应条件,添加1μL10倍稀释的SYBR Green I核酸染料显色观察反应结果。建立的LAMP体系仅对黄龙病基因进行扩增,特异性高。将感染柑橘黄龙病植株叶脉总DNA倍比稀释后作为模板检测灵敏度,LAMP检测下限可达2.18ng/μL,高于常规PCR检测100倍,与荧光定量PCR相当。应用常规PCR和建立的可视化LAMP检测方法对广西部分地区的不同品种柑橘苗木和田间植株进行黄龙病检测。网室培育的25株香橙砧木和25株香橙砧金秋砂糖桔嫁接苗,均未检测出柑橘黄龙病菌;田间植株155株,柑橘黄龙病LAMP检测方法检出的阳性率为13.6%,常规PCR检测方法的阳性率为11.6%,常规PCR检测结果为阳性的样品在LAMP检测结果中均为阳性,建立的LAMP体系可用于广西柑橘黄龙病田间样品与苗木的快速检测。(本文来源于《广西大学》期刊2019-06-01）
廖筱珍[5]（2019）在《运用分子生物检测法 提高柑橘黄龙病检测效率》一文中研究指出柑橘黄龙病属于全球范围内一种破坏性较强的病害,做好早期诊断工作,寻求更加准确、便捷、高效的检测技术,对于防范此病具有非常重要的意义。对于柑橘黄龙病的传统检测方法而言,田间诊断最为简单且省时,但因为黄龙病的症状较为复杂,同时很可能和其他病症混淆,因此仅能作为初步诊断法;而选择显微镜观察法对于样本的选取存在一定限制,可能存在漏检的情况;血清鉴别技(本文来源于《中国食品》期刊2019年08期）
翁海勇[6]（2018）在《基于光学成像技术的柑橘黄龙病快速检测方法研究》一文中研究指出黄龙病(Huanglongbing,HLB)是柑橘最具有毁灭性的病害,传染性极强,然而却尚无有效根治的方法。染病植株会经历一段从几个月到几年不等的潜伏期后才会显现典型的黄龙病症状,而处于潜伏期未显症的染病植株会继续充当传染源的角色,导致柑橘黄龙病在果园中进一步的传播。另一方面,宿主对病原菌侵染的响应会因生长环境条件、树龄、长势和品种的差异而不同,从而加大了黄龙病检测的难度。因此,及早发现并挖除病树是目前最有效的控制策略。光学成像技术作为一种先进的植物病害检测方法,具有快速、操作简单、无损等优点,在植物病害高通量检测中具有重要的应用前景。因此,本实验以柑橘为研究对象,采集不同季节、果园以及染病程度条件下柑橘叶片高光谱图像和叶绿素荧光图像,并测量淀粉、蔗糖、葡萄糖和果糖含量,探索基于光学成像技术的柑橘黄龙病快速检测方法研究,分析季节变化、果园以及染病程度差异等因素对宿主生理代谢、光合作用和柑橘黄龙病检测效果的影响。本研究的内容和结论如下:首先,研究了不同季节、果园以及染病程度条件下柑橘叶片糖代谢的动态变化规律。病原菌的侵染导致叶片在未显症时期就出现了糖代谢异常,并且成熟叶片中的碳水化合物的累积程度大于新叶(嫩叶),其中蔗糖和葡萄糖对HLB的响应速度大于淀粉。虽然缺铁和黄龙病侵染均会引起叶片黄化,但是两者对柑橘叶片碳水化合物代谢的影响呈相反的趋势。其次,探究了黄龙病对柑橘叶片光谱反射率的影响。病原菌的侵染引发染病叶片韧皮部堵塞,碳水化合物异常累积,进而影响叶片的光学组织特性。在可见光区域,染病和缺素叶片的反射率均升高;在近红外区域,染病叶片的反射率上升,而缺素叶片则降低;利用特征波段选择算法493、515、665、716和739nm五个波段的图谱信息与可作为不同季节、果园以及染病程度条件下HLB的光谱“指纹”特征。进一步将特征波段反射率、特征波段图像纹理特征以及对应的第二主成分图像的纹理特征进行融合,建立最小二乘支持向量机(Least squares-support vector machine,LS-SVM)判别模型。模型对染病程度较严重的果园1和较轻的果园2柑橘叶片黄龙病的总体识别正确率分别为91.6%和89%。最后,采用模型传递的方法实现了利用温州蜜柑建立的判别模型对椪柑黄龙病的检测,得到了 93.5%的总体识别正确率。再次,分析了宿主在光合作用水平上对黄龙病病原菌的响应。黄龙病的侵染导致未显症柑橘叶片的光合作用系统就受到了不可逆的损伤,引起最小荧光产量Fo上升,PSII的最大光量子效率Fv/Fm值下降及PSII中有活性的光反应中心数量减少(Fv/Fo值下降)。同时,病原菌影响了叶片对光能的分配,降低了宿主将吸收光能转化为光化学反应(ΦPSⅡ)的能力,激发能转换成不可调制荧光淬灭(ΦNO)的比例上升。最后,分析了采用叶绿素荧光成像技术对不同季节、果园以及染病程度条件下柑橘黄龙病的识别效果。结果表明,测量程序L4获得的53个叶绿素荧光参数构建的LS-SVM判别模型对染病程度较为严重的果园1中不同月份的柑橘黄龙病的总体识别正确率均能大于95%;而对处于潜伏期果园2,除了健康和染病叶片长势差异较小的5月和9月,在其他月份的识别正确率均大于89%。最后,融合高光谱成像和叶绿素荧光成像技术,建立了稳健的柑橘黄龙病诊断模型。可见-近红外高光谱图像和叶绿素荧光图像分别提供代谢生理和光合作用的信息。因此,融合两种信息有望获得更加全面的柑橘黄龙病病理特征,增强对柑橘黄龙病的表征能力。结果表明,融合五个特征波段(493nm、515nm、665nm、716nm和739 nm)的反射率和测量程序L2获得的29个叶绿素荧光参数构建的LS-SVM判别模型能够降低漏判率(果园2中5月和9月的漏判率分别减少了 11.6%和17.6%),缩短单个样本的检测时间(减少了 56.7%),减少模型的输入参数(减少了 35.8%)。对染病程度较大的果园1和较低的果园2整个实验周期的总体识别正确率分别为96.7%和89.5%,优于单独使用基于特征波段光谱反射率(果园1和果园2分别为85.9%和79.4%)或者测量程序L2获得的叶绿素荧光参数(果园1和果园2分别为95.5%和84.6%),说明融合高光谱成像和叶绿素荧光成像技术能够实现不同季节、果园以及染病程度的柑橘黄龙病的检测,降低了季节变动、果园以及染病程度差异等因素对柑橘黄龙病判别模型预测性能的影响。(本文来源于《浙江大学》期刊2018-12-01）
陈波,姚林建[7]（2018）在《光谱检测技术在柑橘黄龙病诊断中的研究进展》一文中研究指出柑橘黄龙病严重危害柑橘产业的发展,且目前没有特效药可治愈.光谱检测技术的开发,其快速、安全、无损的优点广受研究者的关注.本文就目前国内外关于近红外光谱技术与高光谱技术在柑橘黄龙病诊断方面的最新应用进行综述,着重介绍光谱检测技术的物理机制以及在柑橘黄龙病检测中的研究进展,提出光谱检测技术是实现柑橘黄龙病准确、快速且无损检测的发展趋势.(本文来源于《赣南师范大学学报》期刊2018年06期）
张志标,李月,黄城,马瑞丰,刘蕊[8]（2018）在《梅州地区柑橘黄龙病的PCR快速检测》一文中研究指出近年来广东省梅州市部分柑橘出现柑橘果实着色异常、果小、畸形、叶片黄化、变小,甚至出现柑橘致死等柑橘黄龙病疑似症状,本文应用聚合酶链式反应(PCR)技术对梅州市8个柑橘种植区的黄龙病疑似植株进行了检测,结果发现4个柑橘种植区存在柑橘黄龙病。同时为梅州地区柑橘黄龙病的早期诊断和寄主体内病原菌的动态监测提供1种更稳定、更可靠的检验检疫技术,并通过该技术对梅州地区柑橘黄龙病发生情况进行了初步了解。(本文来源于《东南园艺》期刊2018年05期）
唐利华,郭堂勋,李其利,黄穗萍,莫贱友[9]（2018）在《实时荧光定量PCR检测柑橘黄龙病田间试验药剂防治效果》一文中研究指出[目的]评价柑橘黄龙病田间试验药剂橘叶青的防控效果。[方法]采用实时荧光定量PCR检测喷施橘叶青后的柑橘叶片和果皮中黄龙病病原菌的含量。[结果]喷施橘叶青后的叶片和果皮组织含菌量明显降低,叶片组织含菌量降低了近35倍,果皮组织含菌量降低了约7倍。[结论]防治药剂橘叶青对柑橘黄龙病具有较好的防控效果,可以有效控制病原菌在柑橘组织中发展。(本文来源于《安徽农业科学》期刊2018年24期）
唐利华,郭堂勋,李其利,黄穗萍,莫贱友[10]（2018）在《柑橘黄龙病田间诊断与检测技术研究进展》一文中研究指出目前防控柑橘黄龙病的措施主要包括培育无病毒苗、防治木虱、铲除病树等。而多数防控措施的开展均需灵敏、可靠的早期诊断技术配合。综述了柑橘黄龙病的田间诊断方法以及基于电镜、血清学、高光谱、淀粉显色、常规PCR、巢式PCR、LAMP PCR、定量PCR、数字PCR的检测方法 ,并阐述了各自的优缺点。其中,定量PCR是目前较成熟和具有较高灵敏度的检测技术,可配合其他低成本检测方法对未显症、假阴性等样品进行早期检测;可实现单分子DNA绝对定量分析,数字PCR检测技术在柑橘黄龙病检测中也具有较好的应用前景。(本文来源于《中国植保导刊》期刊2018年08期）
柑橘黄龙病检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了快速检测黄龙病这一柑橘毁灭性病害,分析了柑橘黄龙病样本和健康样本的自荧光和拉曼光谱差异,建立了基于自荧光光谱、拉曼光谱和混合光谱的PLS-DA模型,进行了模型的结果比较,最后绘制了叁种模型的分类器特征曲线ROC,通过曲线下面积AUC参数进一步评价了模型的性能。试验结果表明,柑橘黄龙病叶片样本和健康叶片样本的自荧光光谱和拉曼光谱存在差异信息。在785nm波长激光诱导下,柑橘叶片样本都产生了比较强的自荧光。黄龙病叶片的自荧光相对于健康样本的自荧光在小于1203cm~(-1)范围更弱,而在大于1206cm~(-1)范围更强,其下降的斜率(绝对值)相对健康样本更小。在典型的黄龙病样本和健康样本的拉曼光谱数据中,均可发现具有以下拉曼峰且具有一致性:920cm~(-1), 1160cm~(-1), 1289cm~(-1),1331cm~(-1)和1529cm~(-1)。黄龙病样本和健康样本相比在1257cm~(-1)、 1396cm~(-1)、 1446cm~(-1)、 1601 cm~(-1)和1622cm~(-1)具有更大的拉曼峰值强度和光谱带宽,在1006cm~(-1)、 1160cm~(-1)、 1191cm~(-1)和1529cm~(-1)位置谱峰强度较弱,提示黄龙病样本的类胡萝卜素含量较低。基于自荧光光谱、拉曼光谱和混合光谱叁种光谱的PLS-DA模型鉴别的准确率分别为86.08%、 98.17%和94.75%。进一步计算叁种模型的ROC曲线下面积AUC参数分别为0.9313、 0.9991和0.9875,拉曼光谱模型的AUC值最大,也表明拉曼光谱模型的鉴别效果最优。拉曼光谱分析技术可以成为探索柑橘黄龙病快速诊断鉴别的新途径。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
柑橘黄龙病检测论文参考文献
[1].贺胜晖,李灵巧,刘彤,刘振丙,杨辉华.柑橘黄龙病近红外光谱检测模型[J].桂林电子科技大学学报.2019
[2].代芬,邱泽源,邱倩,刘楚健,黄国增.基于拉曼光谱和自荧光光谱的柑橘黄龙病快速检测方法[J].智慧农业.2019
[3].贺胜晖.柑橘黄龙病近红外无损检测的模型构建研究[D].桂林电子科技大学.2019
[4].李彬.柑橘黄龙病快速检测技术研制及应用[D].广西大学.2019
[5].廖筱珍.运用分子生物检测法提高柑橘黄龙病检测效率[J].中国食品.2019
[6].翁海勇.基于光学成像技术的柑橘黄龙病快速检测方法研究[D].浙江大学.2018
[7].陈波,姚林建.光谱检测技术在柑橘黄龙病诊断中的研究进展[J].赣南师范大学学报.2018
[8].张志标,李月,黄城,马瑞丰,刘蕊.梅州地区柑橘黄龙病的PCR快速检测[J].东南园艺.2018
[9].唐利华,郭堂勋,李其利,黄穗萍,莫贱友.实时荧光定量PCR检测柑橘黄龙病田间试验药剂防治效果[J].安徽农业科学.2018
[10].唐利华,郭堂勋,李其利,黄穗萍,莫贱友.柑橘黄龙病田间诊断与检测技术研究进展[J].中国植保导刊.2018