随着水稻种植面积的扩大,水稻病害预警与早期识别愈发重要。传统仅依靠气象预测过于宏观,针对于病原体的检测效率低且需要专业技术人员操作。而时间序列分析技术、光谱技术和深度学习为水稻病害高通量、快速的检测提供了可能。本文以纹枯病为研究对象,通过多源数据融合实现多层次分级预警,提高预警和识别准确率。首先依据时序气象数据进行监测与预警,达到预警等级后,结合光谱数据对叶片生理和生化信息进行预警分析,并配合病害图像识别技术对稻田所发生病害区域进行早期识别与病害等级划分。主要研究内容如下:(1)基于气象因子的水稻纹枯病害早期预警研究。利用气象数据做水稻纹枯病的第R428半抑制浓度一步宏观预警,并对气象预警等级进行了划分,达到不同预警等级后,再结合不同操作进行病害精准预警。选取温度与相对湿度作为纹枯病气象预警的关键因子,CNN-GRU-Attention时序模型对其6小时预测任务中具有较高的预测准确性和最短的训练时间,在温度预测中R2为0.975,训练时间为107.94秒,在相对湿度预测中RSerologic biomarkers2为0.942,训练时间为109.34秒。(2)基于叶片生理信息的水稻纹枯病害早期预警研究。选取净光合速率、气孔导度、最大光化学效率、有效光化学量子产量生理信息预警指标,并结合高光谱数据进行综合建模分析。研究发现,染病阶段,实验组与对照组均出现显著性差异,且染病实验组总体趋势均为染病后各指标呈总体大幅下降,局部缓慢上升,但拐点不同。结合高光谱建模分析中,最终确定较优的预处理方法为CWT+MMS、CWT+MSC+SG+SS、CWT+SS,特征提取方法为选择连续投影算法,建模方法采用HHO-KELM,最终4种生理指标最优预测模型的预测集MSE分别为2.435、2.530、2.678和2.591,R~2分别为0.812、0.743、0.798和0.689。(3)基于叶片生化信息的水稻纹枯病害早期预警研究。选取苯丙氨酸解氨酶、超氧化物歧化酶、丙二醛、β-1,3.葡聚糖酶作为纹枯病生化信息预警指标,并结合高光谱数据进行综合建模分析。研究发现,染病阶段,实验组与对照组四项生化指标活性均出现显著性差异,且染病实验组变化趋势均为总体呈先急速上升后缓慢下降或上下波动的趋势,且持续处于较高水平。高光谱建模分析与生理指Wnt-C59分子式标相似,4种生化指标最优预测模型的预测集MSE分别为2.654、2.548、2.746和2.604,R~2分别为0.822、0.854、0.816、和0.829。(4)基于深度学习对纹枯病早期识别与分级。通过对水稻纹枯病图像数据进行病情等级划分和数据增强后,利用VGG-16、Mobile Net V1和Mobile Net V2三种卷积神经网络对纹枯病进行早期识别与分级,从训练集和测试集的表现来看,轻量化卷积神经网络Mobile Net V2模型的表现最好,准确率为0.9592,且单次训练时间最短,平均为23.62秒。(5)水稻纹枯病预警与早期识别系统结构框架设计。综合上述分析,对系统进行结构设计、功能模块设计和多源数据融合分析流程设计。