Resumen

La roya amarilla, causada por f. sp. (), es una de las enfermedades importantes del trigo en todo el mundo. En este estudio, se recopilaron datos espectrales del dosel de trigo durante el período latente inoculado con tres concentraciones diferentes de uredosporas y se crearon modelos de clasificación basados en cuadrados mínimos parciales discriminantes (DPLS) para diferenciar hojas con y sin infección del patógeno de la roya amarilla. Se evaluaron los efectos de diferentes características espectrales, bandas de onda y el número de muestras utilizadas en la modelización en el rendimiento de los modelos. Los resultados mostraron que, en la región espectral de 3251075 nm, el modelo con la característica espectral de 2ª derivada del índice de pseudoabsorción tuvo una mejor precisión que los demás. La tasa de precisión promedio fue del 97,28% para el conjunto de entrenamiento y del 92,98% para el conjunto de pruebas. En la banda de onda de 9251075 nm, el modelo con la característica espectral del índice de pseudoabsorción de 1ª derivada tuvo una mejor precisión que otros modelos, y las tasas de precisión promedio fueron del 98,27% y del 94,33% para los conjuntos de entrenamiento y pruebas, respectivamente. Los resultados demostraron que la roya amarilla del trigo en período latente puede ser identificada cualitativamente basándose en la detección espectral del dosel. Por lo tanto, el método puede ser utilizado para el monitoreo temprano de infecciones de roya amarilla del trigo.

• Materias:Espectros Raman Aerosoles atmosféricos Método de caída colgante Antígenos y anticuerpos Farmacocinética
• Subjects:Raman spectra Atmospheric aerosols Hanging drop method Antigens and antibodies Pharmacokinetics
• Palabras claves:Roya rayada; Datos espectrales; Mínimos cuadrados parciales discriminantes; Urediniosporas; Características espectrales; Bandas de ondas
• Keywords:Stripe rust; Spectral data; Discriminant partial least squares; Urediniospores; Spectral features; Wavebands