曹益飞 袁培森 王浩云 KOROHOU Tchalla Wiyao 范加勤 徐焕良

(1.南京农业大学工学院， 南京 210095； 2.南京农业大学人工智能学院， 南京 210095；3.南京农业大学植物保护学院， 南京 210095)

0 引言

水稻表型是水稻在一定环境下表现的可观察的形态特征，在水稻保护、育种等领域具有重要的应用价值，研究涉及植物学、数据科学、机器学习等领域[1-3]。水稻病害属于水稻表型研究的重要内容，国内外学者对其都有较为深入的研究[4-5]。

白叶枯病为水稻三大病害之一，是由稻黄单胞菌致病变种引发的水稻病害，在籼稻上表现为病株叶尖及边缘初生黄色或黄绿色斑点，在粳稻上则表现为灰绿色至灰白色。虽然白叶枯病可以通过肉眼看到，但当症状明显时，对水稻叶片的伤害巨大[6-7]，所以早发现早预防对水稻的健康生长有重要意义，而现有研究中却少有提及白叶枯病早期监测的相关报道。

由于当下水稻白叶枯病害的预防工作还是以专家田间观测预防为主，且白叶枯病害早期现象并不明显，给病害预防工作带来了巨大挑战[8-10]。随着高光谱技术的快速发展以及在农业方向的应用越来越多，基于高光谱技术的作物病害监测应用也日益普遍[11-13]。高光谱成像技术可以快速、准确获取水稻冠层和叶片的光谱信息，对如何高效的从光谱中检测出感染区域的信息和确定病害特征性光谱位置以及高光谱数据对农作物病害敏感波段及相关监测指数，国内外学者进行了大量研究[14-16]。郭伟等[17]构建……