文献类型：期刊文章

作　　者：刘琦[1,2] 李薇[1] 王翠翠[1] 谷医林[1] 王睿[3] 马占鸿[1]

机构地区：[1]中国农业大学植物保护学院植物病理学系农业部作物有害生物监测与绿色防控重点实验室,北京100193 [2]新疆农业大学农学院植物病理学系农林有害生物监测与安全防控重点实验室,乌鲁木齐830052 [3]中国农业大学开封实验站,河南开封475004

出　　处：《植物保护学报》

基　　金：国家重点研发计划(2017YFD0201700;2017YFD0200400);新疆农业大学作物学重点学科项目

年　　份：2018

卷　　号：45

期　　号：1

起止页码：146-152

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、JST、RCCSE、WOS、ZGKJHX、ZR、核心刊

摘　　要：为寻求在小麦条锈病潜育期能探知和监测病害的简单便捷方法,通过人工接种不同品种小麦诱发条锈病,在小麦条锈病菌尚处于潜育期时,采集小麦冠层光谱数据,并利用双重Real-time PCR分子生物学技术检测条锈病菌潜育菌量,基于Logistic、IBK以及Randomcommittee三种方法,在不同建模比、不同参数变换下建立可识别潜育期小麦条锈病的数学模型。结果表明,在全波段范围内(325~1 075 nm),3种方法所建模型模拟识别潜育期小麦条锈病是可行的,但识别效果有一定差异,基于Logistic、IBK以及Randomcommittee方法所建模型的平均准确率分别为83.95%~84.51%、87.72%~88.98%、93.19%~93.46%。因此,基于Randomcommittee方法所建模型的识别准确率最高,效果最好,更适合小麦条锈病潜育期的定性识别。

关 键 词：小麦条锈病 潜育期 高光谱监测  分子检测

分 类 号：S435.121.42]