锈病简介和识别
锈病：
小麦、梨、苹果、大豆、海棠
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由4,00 0种以上真菌引致的几千种重要经济植物和杂草的病害。
基本信息
中文名称
锈病
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外文名称
rust disease
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类型
植物病害
病源
锈菌
危害范围
叶、茎、果实
由4,00 0种以上真菌引致的几千种重要经济植物和杂草的病害。
由真菌中的锈菌寄生引起的一类植物病害。危害植物的叶、茎和果实。锈菌一般只引起局部侵染，受害部位可因孢子积集而产生不同颜色的小疱点或疱状、杯状、毛状物，有的还可在枝干上引起肿瘤、粗皮、丛枝、曲枝等症状，或造成落叶、焦梢、生长不良等。严重时孢子堆密集成片，植株因体内水分大量蒸发而迅速枯死。
锈病分布广且危害性大，多见于禾谷类作物、豆科植物和梨等。不少作物的锈病是世界性的，有些有大区流行的特点,产量损失常以万吨计。中国在20世纪60~70年代，小麦叶锈病(Puccinia recondita var.tritici)曾大面积流行;小麦条锈病(P.striiformis)等也常有为害。
锈菌具有形态上的多型性、生理上的专化性和变异性等特点，并有转主寄生、夏孢子远距离传播等现象，其生活史在真菌中是最为复杂的。锈菌的多型性指锈菌有多种不同类型的孢子。典型的产生5种，即性孢子、锈孢子、夏孢子、冬孢子和担孢子。由它们引起植物受害部产生的小疱点,有的为黄色至铁锈色(夏孢子堆)，有的为黑色(冬孢子堆),有的为白色或黄色(性孢子器)，有的则为黄色的疱状、杯状或毛状物(锈孢子器)。这5种孢子发生在同一寄主植物上的称同宗寄主,如菜豆锈病菌。5种孢子发生在分类地位极不相近的两种植物上才能完成生活史的称转主寄主，如小麦秆锈病菌夏孢子和冬孢子发生在小麦上，性孢子和锈孢子发生在小檗上。不典型的锈菌生活史内缺少一二种类型的孢子，但也有同宗寄主与转主寄主之别，如梨锈病菌无夏孢子，冬孢子发生在桧柏上，性孢子及锈孢子发生在梨上。
锈菌的专化性和变异性表现在同一种锈菌对不同属的植物有不同的致病性，并可因此而分为不同的专化型。如为害禾谷类作物的禾柄锈菌,至少有9个专化型;为害小麦的是其中一个专化型。各种专化型又根据对同一种作物不同品种的致病性，分为不同的生理小种。为害小麦的禾柄锈菌已经鉴定出300多个生理小种。
有些锈菌的夏孢子可借气流远距离传播，这在锈病循环上有重要作用。通常锈菌以冬孢子越冬，初次侵染来源是担孢子或夏孢子，而后以锈孢子或夏孢子在作物生长期间靠气流传播继续为害。在亚热带和热带，不少锈菌不产生冬孢子，靠夏孢子或由病菌直接在自生苗或冬季作物上越冬。在有些地区，转主寄主在病害循环中不起作用，如中国东北的阿穆耳小檗
展叶期的气候不适宜小麦秆锈病菌冬孢子的萌发，而夏孢子虽在当地不能越冬，都可由东南沿海地区借气流长距离从南向北吹来成为初次侵染源。此外，有些锈菌侵染循环中的主要问题不是越冬而是越夏，如小麦条锈病菌不耐高温，须在高寒地区的自生麦苗和不同生育期的麦株上越夏。
玉米锈病
香椿锈病
菜豆锈病
大葱锈病
梨锈病
大豆锈病编辑词条
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大豆锈病，该病主要靠夏孢子进行传播蔓延，至于冬孢子的作用尚不清楚。
基本信息
病原分类地位
担子菌亚门
病原中文名
豆薯层锈
主要危害作物
大豆
叶片、叶柄和茎
中文学名
大豆锈病
拉丁学名
PhakopsorapachyrhiziSydow
病害类型
真菌
为害症状
中国两广、福建、台湾等地流行猖獗。主要为害叶片、叶柄和茎，叶片两面均可发病，一般情况下，叶片背面病斑多余叶片正面，初生黄褐色斑，病斑扩展后叶背面稍隆起，即病菌夏孢子堆，表皮破裂后散出棕褐色粉末，即夏孢子，
致叶片早枯。生育后期，在夏孢子堆四周形成黑褐色多角形稍隆起的冬孢子堆。叶柄和茎染病产生症状与叶片相似。病原特性特征
Phakopsora pachyrhizi Sydow.称豆薯层锈，属担子菌亚门真菌。夏孢子堆生在表皮下，稍隆起，浅红褐色。夏孢子近球形至卵形，单细胞，黄褐色，表面密生细刺，具4~5个不明显的萌芽孔，大小22.4~35.2×14.4~25.6(μm)。冬孢子堆埋生在组织里，由2~4层冬孢子组成。冬孢子黑褐色，长椭圆形，膜厚平滑，大小13~25×8~12(μm)。冬孢子在适宜条件下能萌发形成担子和担孢子，一个担子形成1~3个担子梗，顶生担孢子。担孢子单胞无色，卵圆形。该菌夏孢子萌发温限8~28℃，适温15~26℃，夏孢子在13~24℃能存活61天，在田间8.7~29.8℃能存活27天，pH5~6萌发率最高，阳光直射时夏孢子不萌发。我国已初步明确该菌有A、B、C、D 4个生理小种。
传播途径和发病条件
降雨量大、降雨日数多、持续时间长发病重。在南方秋大豆播种早时发病重，品种间抗病性有差异，鼓粒期受害重。
防治方法
(1)选用抗病品种如缙云豆、包罗豆、兰溪花皮青豆、中黄2~4号、九丰3号、长农7号、三明的雁鹅包、南雄黄豆等。(2)注意开沟排水，采用高畦或垄作，防止湿气滞留，采用配方施肥技术，提高植株抗病力。(3)发病初期喷洒75%百菌清可湿性粉剂600倍液或36%甲基硫菌灵悬浮剂500倍液、50%BAS一3170F1000倍液、10%抑多威乳油3000倍液，每667m喷对好的药液40L，隔10天左右1次，连续防治2~3次。上述杀菌剂不能奏效时，可喷洒15%三唑酮可湿性粉剂1000~1500倍液或50%萎锈灵乳油800倍液、50%硫磺悬浮剂300倍液、25%敌力脱乳油3000倍液、6%乐必耕可湿性粉剂1000~1500倍液、40%福星乳油8000倍液。
地理分布
我国两广、福建、台湾等地流行猖獗
小麦条锈病
小麦条锈病 小麦条锈病是小麦锈病之一。小麦锈病俗称“黄疸病”，分条锈病、秆锈病、叶锈病3种，是我国小麦生产上分布广、传播快，危害面积大的重要病害。其中以小麦条锈病发生最为普遍且严重。主要发生在河北、河南、陕西、山东、山西、甘肃、四川、湖北、云南、青海、新疆等地。 症状小麦条锈病主要发生在叶片上，其 次是叶鞘和茎秆，穗部、颖壳及芒上也 有发生。苗期染病，幼苗叶片上产生多 层轮状排列的鲜黄色夏孢子堆。成株叶 片初发病时夏孢子堆为小长条状，鲜黄 色，椭圆形，与叶脉平行，且排列成行， 像缝纫机轧过的针脚一样，呈虚线状， 后期表皮破裂，出现锈被色粉状物；小 麦近成熟时，叶鞘上出现圆形至卵圆形 黑褐色夏孢子堆，散出鲜黄色粉末，即 夏孢子。后期病部产生黑色冬孢子堆。 冬孢子堆短线状，扁平，常数个融合， 埋伏在表皮内，成熟时不开裂，别于小 麦秆锈病。 田间苗期发病严重的条锈病与叶锈病症状易混淆，不好鉴别。小麦叶锈夏孢子堆近圆形，较大，不规则散生，主要发生在叶面，成熟时表皮开裂一圈，别于条锈病。必要时可把条锈菌和叶锈菌的夏孢子分别放在两个载玻片上，往孢子上滴一滴浓盐酸后镜检，条锈菌原生质收缩成数个小团，而叶锈菌原生质在孢子中央收缩成一个大团。 病原 Puccinia striiformis West. f. sp. tritici Eriks et Henn.称条形柄
锈菌(小麦专化型)，属担子菌亚门真菌。菌丝丝状，有分隔，生长在寄主细胞间隙中，用吸器吸取小麦细胞内养料，在病部产生孢子堆。夏孢子单胞球形，鲜黄色，表面有细刺，大小32—40×22—29(μm)，有发芽孔6—12个。冬孢子双胞，棍棒形，顶部扁平或斜切，分隔处略缢缩，大小36—68×12—20(μm)，柄短。该菌致病性有生理分化现象，我国已发现29个生理小种，分别为条中1—29号，条锈菌生理小种很易产生变异，1950年以后已出现过5次优势小种的改变。 要以夏孢子在小麦上完成周年的侵染循 环。目前尚未发现病菌的转主寄主。其 侵染循环可分为越夏、侵染秋苗、越冬 及春季流行四个环节。小麦条锈菌在我 国甘肃的陇东、陇南、青海东部、四川 西北部等地夏季最热月份旬均温在20℃ 以下的地区越冬。秋季越夏的菌源随气 流传到我国冬麦区后，遇有适宜的温湿 度条件即可侵染冬麦秋苗，秋苗的发病 开始多在冬小麦播后1个月左右。秋苗 发病变早及多少，与菌源距离和播期早 晚有关，距越夏菌源近、播种早则发病 重。当平均气温降至1—2℃时，条锈菌 开始进入越冬阶段，一月份平均气温低 于-6—7℃的德州、石家庄、介休一线以 北，病菌不能越立，而这一线以南地区， 冬季最冷月均温不低于上述温度的四 川、云南、湖北、河南信阳、陕西关中、 安康等地则可以菌丝状态在病叶里越冬，成为当地及邻近麦区春季流行的重要菌 源基地。翌年小麦返青后，越冬病叶中的菌丝体复苏扩展，当旬均温上升至5℃ 时显症产孢，如遇春雨或结露，病害扩展蔓延迅速，引致春季流行，成为该病主
Logistic回归分析简介
Logistic回归分析简介 Logistic回归：实际上属于判别分析，因拥有很差的判别效率而不常用。1．应用范围： ①适用于流行病学资料的危险因素分析 ②实验室中药物的剂量-反应关系 ③临床试验评价 ④疾病的预后因素分析 2．Logistic回归的分类： ①按因变量的资料类型分： 二分类 多分类 其中二分较为常用 ②按研究方法分： 条件Logistic回归 非条件Logistic回归 两者针对的资料类型不一样，后者针对成组研究，前者针对配对或配伍 研究。 3．Logistic回归的应用条件是： ①独立性。各观测对象间是相互独立的； ②LogitP与自变量是线性关系； ③样本量。经验值是病例对照各50例以上或为自变量的5-10倍（以10倍 为宜），不过随着统计技术和软件的发展，样本量较小或不能进行似然
估计的情况下可采用精确logistic回归分析，此时要求分析变量不能太多，且变量分类不能太多； ④当队列资料进行logistic回归分析时，观察时间应该相同，否则需考虑观 察时间的影响（建议用Poisson回归）。 4．拟和logistic回归方程的步骤： ①对每一个变量进行量化，并进行单因素分析； ②数据的离散化，对于连续性变量在分析过程中常常需要进行离散变成等 级资料。可采用的方法有依据经验进行离散，或是按照四分、五分位数 法来确定等级，也可采用聚类方法将计量资料聚为二类或多类，变为离 散变量。 ③对性质相近的一些自变量进行部分多因素分析，并探讨各自变量（等级 变量，数值变量）纳入模型时的适宜尺度，及对自变量进行必要的变量 变换； ④在单变量分析和相关自变量分析的基础上，对P≤α（常取0.2，0.15或 0.3）的变量，以及专业上认为重要的变量进行多因素的逐步筛选；模型 程序每拟合一个模型将给出多个指标值，供用户判断模型优劣和筛选变 量。可以采用双向筛选技术：a进入变量的筛选用score统计量或G统计 量或LRS(似然比统计量)，用户确定P值临界值如：0.05、0.1或0.2，选 择统计量显著且最大的变量进入模型；b剔除变量的选择用Z统计量(Wald 统计量)，用户确定其P值显著性水平，当变量不显者，从模型中予以剔 除。这样，选入和剔除反复循环，直至无变量选入，也无变量删除为止，选入或剔除的显著界值的确定要依具体的问题和变量的多寡而定，一般
小麦条锈病
小麦条锈病 Wheat Stripe Rust 条锈病是世界范围的小麦病害，在西欧和北美太平洋沿岸麦区广泛发生。在我国是小麦三种锈病中发生最广、危害最重的病害，主要发生于西北、西南、黄淮海等冬麦区和西北春麦区，流行年份可造成巨大损失。1950、1964和1990年发生的三次大流行，分别使我国小麦减产60亿、36亿和25亿kg。小麦条锈病在流行年份可减产20%~30％，严重田块甚至绝收。 症状 小麦条锈病夏孢子堆小麦条锈病冬孢子堆 条锈病主要危害叶片，也可危害叶鞘、茎秆及穗部。小麦受害后，叶片表面出现褪绿斑，以后产生黄色疱状夏孢子堆，后期产生黑色的疱状冬孢子堆。条锈病夏孢子堆小，长椭圆形，在成株上沿叶脉排列成行，呈虚线状，幼苗期则不排列成行。 小麦上三种锈病的症状有时容易混淆。田间诊断时，可根据“条锈成行叶锈乱，秆锈是个大红斑”加以区分。在幼苗叶片上夏孢子堆密集时，叶锈病与条锈病有时亦难以区分，但因条锈病有系统侵染，其孢子堆有多重轮生现象。 病原 学名：条形柄锈菌Puccinia striiformis West. f.sp. tritici Eriks.，属担子菌亚门柄锈菌属。 病原形态：夏孢子堆长椭圆形，0.3~0.5mm×0.5~1mm，裸露后呈粉状，橙黄色。夏孢 子单胞、球形，表面有细刺，鲜黄色，32~40μm×22~29μm，孢子壁无色，壁厚1~2μm，内含物黄色，具6~16个发芽孔，排列不规则。冬孢子堆多生于叶背，长期埋生于寄主表皮下，灰黑色。冬孢子双胞，棍棒形，顶部扁平或斜切；分隔处稍缢缩，36~68μm×12~20μm，顶端壁厚3~5μm，褐色，上浓下淡，柄短，有色。小麦条锈菌迄今尚未发现有性态，故锈孢子和性孢子不详。
聚类和判别分析
聚类和判别分析 SPSS(中文版)统计分析实用教程(第版)电子工业出版社*第九章聚类和判别分析SPSS(中文版)统计分析实用教程(第版)电子工业出版社*主要内容聚类和判别分析简介二阶聚类K均值聚类系统聚类判别分析SPSS(中文版)统计分析实用教程(第版)电子工业出版社*聚类和判别分析简介基本概念()聚类分析聚类分析的基本思想是找出一些能够度量样本或指标之间相似程度的统计量以这些统计量为划分类型的依据把一些相似程度较大的样本（或指标）聚合为一类把另外一些彼此之间相似程度较大的样本又聚合为一类。 根据分类对象的不同聚类分析可分为对样本的聚类和对变量的聚类两种。 ()判别分析判别分析是判别样本所属类型的一种统计方法。 SPSS(中文版)统计分析实用教程(第版)电子工业出版社*聚类和判别分析简介基本概念()二者区别不同之处在于判别分析是在已知研究对象分为若干类型（或组别）并已取得各种类型的一批已知样本的观测量数据的基础上根据某些准则建立判别式然后对未知类型的样本进行差别分析。 SPSS(中文版)统计分析实用教程(第版)电子工业出版社*样本间亲疏关系的度量()连续变量的样本间距离常用度量主要方法有欧氏距离（EuclideanDistance）、欧氏平方距离（SquaredEuclideanDistance）、切比雪夫距离（ChebychevDistance）、明可斯基距离（MinkowskiDistance）、用户自定义距离（CustomizeDistance）、Pearson
相关系数、夹角余弦（Cosine）等。 （公式见教材表）()顺序变量的样本间距离常用度量常用的有统计量（Chisquaremeasure）和统计量（Phisquaremeasure）。 具体计算公式参见节表。 聚类和判别分析简介SPSS(中文版)统计分析实用教程(第版)电子工业出版社*主要内容聚类和判别分析简介二阶聚类K均值聚类系统聚类判别分析SPSS(中文版)统计分析实用教程(第版)电子工业出版社*二阶聚类基本概念及统计原理（）基本概念二阶聚类（TwoStepCluster）（也称为两步聚类）是一个探索性的分析工具（）为揭示自然的分类或分组而设计是数据集内部的而不是外观上的分类。 它是一种新型的分层聚类算法（HierarchicalAlgorithms）,目前主要应用到数据挖掘（DataMining）和多元数据统计的交叉领域模式分类中。 该过程主要有以下几个特点：分类变量和连续变量均可以参与二阶聚类分析该过程可以自动确定分类数可以高效率地分析大数据集用户可以自己定制用于运算的内存容量。 SPSS(中文版)统计分析实用教程(第版)电子工业出版社*二阶聚类基本概念及统计原理（）统计原理两步法的功能非常强大而原理又较为复杂。 他在聚类过程中除了使用传统的欧氏距离外为了处理分类变量和连续变量它用似然距离测度它要求模型中的变量是独立的分类变量
小麦条锈病测报调查规范GBT 15795-1995
小麦条锈病测报调查规范 Rules for investigatlon and forecast of the wheat stripe rust(Puccinia striiformis Wesit.) 1 主题内容与适用范围 本标准规定了小麦条锈病的发病程度记载标准、病情发展系统调查、越夏区和春麦区调查和测报资料收集的方法等。 本标准适用于承担系统测报任务的区域病虫测报站使用。 2 发病程度记载标准 发病程度主要用普遍率、严重度和反应型表示。秋苗和早春调查时，还用病田率、传病中心和单片病叶数量表示。 2.1 普遍率 普遍率为发病叶片数占调查叶片总数的百分率，用以表示发病的普遍程度。 2.2 严重度 严重度指病叶上条锈菌夏孢子堆所占据的面积与叶片总面积的相对百分率，用分级法表示，设 1％、5％、10％、20％、40％、60％、80％和100％八级。叶片未发病，记为“0”，虽然已发病， 但严重度低于1％，记为“t”（微量）。调查时需参照小麦条锈病严重度分级标准图〔参见附录A （补充件）〕，目测估计严重度，记载平均严重度。平均严重度（％）＝Σ（各严重度级别×各级 病叶数）/调查总病叶数。 2.3 反应型 反应型是根据小麦过敏性坏死反应有无和其强度划分的病斑类型，用以表示小麦品种抗锈程度，按0、0；、1、2、3、4六个类型记载，各类型可附加“-”或“+”号，以表示偏轻或偏重。 反应型划分标准如下： 0（免疫型）：叶上不产生任何可见的症状； 0；（近免疫型）：叶上产生小型枯死斑，不产生夏孢子堆； 1（高度抗病型）：叶上产生枯死条点或条斑，夏孢子堆很小，数目很少； 2（中度抗病型）：夏孢子堆小到中等大小，较少，其周围叶组织枯死或显著褪绿； 3（中度感病型）：夏孢子堆较大、较多，其周围叶组织有褪绿现象； 4（高度感病型）：夏孢子堆大而多，周围不裉绿。 2.4 病田率 指发生条锈病的田块占全部调查田块的百分率。每块调查田面积不小于334m2，随机选取。 2.5 传病中心和单片病叶数量 小麦苗期条播麦田单垄15cm长度内，撒播麦田15cm见方内有3 张以上条锈病病叶时即为传病中心。传病中心的病叶由初侵染病叶及其再侵染病叶组成。调查面积内分散而孤立出现的病叶称为单片病叶。传病中心数量用密度（个/667m2）、面积（m2）和中心内病叶数目等指标表示。单片病叶数量仅用其密度（片/667m2）表示。 3 病情普查 病情普查分别在小麦秋苗期、返青拔节期和生长后期进行。 3.1 秋苗期
小麦锈病防治技术
小麦锈病防治技术 小麦锈病又叫黄疸，有条锈、叶锈、杆锈三种。 1、条锈主要产生在叶片上，有时也可发生在叶鞘、杆和穗上，夏孢子堆狭长形至长椭圆形，比杆锈、叶锈的都小，呈现黄色。成株期与叶脉平行排列成条状，幼苗期则不排列成行，表皮开裂不明显。冬孢子堆黑色、狭长形埋伏于表皮下，成条状，表皮不开裂。 2、叶锈主要发生在叶片上，有时也侵害叶鞘，夏孢子堆较小，多成圆形。 3、杆锈在春季发病最晚（多在5 月中下旬）。主要发生在茎杆及叶鞘上，严重时叶及穗上也可发生。夏孢子堆椭圆形或狭长形、铁锈色、呈浓泡状突起、不规则散生。有时互相合并成为较大的短线条状或成一片，常穿透叶的两面。夏孢子堆破裂明显，向外翻起，散发铁锈色的夏孢子。冬孢子堆常在夏孢子堆附近或原来的部位发生，黑色表皮易脱落。 一、小麦锈病症状 1.叶锈 症状表现：初起是在麦叶和麦秆的表面出现绿色的斑点，以后长出红褐色的夏孢子堆，最后形成黑色的疮斑。冬孢子堆主要发生在叶背面和叶鞘上。夏孢
子堆较小，橙褐色，圆形至长椭圆，不规则散生。冬孢子堆长椭圆形，散生，埋于表皮下。 发病规律：小麦叶锈病菌较耐高温，影响叶锈病流行的主要因素是越冬菌源的数量、春雨的多少和入春后气温的高低等。其中春季3月下旬至5月上旬的温度、雨量最为关键。 2.条锈 症状表现：小麦条锈病菌主要危害小麦的叶片，也可危害叶鞘、茎秆和穗部。小麦染病后，初呈绿色的斑点，后形成鲜黄色的粉疮（即夏孢子堆）。夏孢子堆较小，长椭圆形，在叶片上排列成条状，与叶脉平行。到后期长出黑色、狭长形、埋伏于表皮下面的条状疮斑，即病菌的冬孢子。 发病规律：小麦条形柄锈菌在夏孢子世代危害麦株，夏孢子随气流传播。小麦条锈菌的萌发和侵入都要求饱和湿度，因此结露、降雾、下雨都使病害易于发生；染病品种多、病菌量大、气候条件适宜都能促进病害的发生和流行。 3.秆锈 症状表现：小麦秆锈病以茎秆和叶鞘发病为主，有时也危害叶片和穗部。夏孢子堆排列散乱无序，深褐色、孢子堆大，长椭圆形。冬孢子堆黑色，长椭圆
图像识别技术发展状况及前景
医学图像配准技术 罗述谦综述 首都医科大学生物医学工程系(100054) 吕维雪审 浙江大学生物医学工程研究所(310027) 摘要医学图像配准是医学图像分析的基本课题,具有重要理论研究和临床应用价 值。本文较全面地介绍了医学图像配准的概念、分类、配准原理、主要的配准技术及评 估方法。 关键词医学图像配准多模 1 医学图像配准的概念 在做医学图像分析时,经常要将同一患者的几幅图像放在一起分析,从而得到该患者的多方面的综合信息,提高医学诊断和治疗的水平。对几幅不同的图像作定量分析,首先要解决这几幅图像的严格对齐问题,这就是我们所说的图像的配准。 医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相的空间位置。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。 医学图像配准技术是90年代才发展起来的医学图像处理的一个重要分支。涉及“配准”的技术名词除registration外,mapping、matching、co-registration、integration、align-ment和fusion 等说法也经常使用。从多数文章的内容看,mapping偏重于空间映射;fu-sion指图像融合,即不仅包括配准,而且包括数据集成后的图像显示。虽然在成像过程之前也可以采取一些措施减小由身体移动等因素引起的空间位置误差,提高配准精度(称作数据获取前的配准preacquisition),但医学图像配准技术主要讨论的是数据获取后的(post-acquisition)配准,也称作回顾式配准(retrospective registration)。当前,国际上关于医学图像配准的研究集中在断层扫描图像( tomographic images,例如CT、MRI、SPECT、PET等)及时序图像(time seriesimages,例如fMRI及4D心动图像)的配准问题。 2 医学图像基本变换 对于在不同时间或/和不同条件下获取的两幅图像I1(x1,y1,z1)和I2(x2,y2,z2)配准,就是寻找一个映射关系P:(x1,y1,z1) (x2,y2,z2),使I1的每一个点在I2上都有唯一的点与之相对应。并且这两点应对应同一解剖位置。映射关系P表现为一组连续的空间变换。常用的空间几何变换有刚体变换(Rigid body transformation)、仿射变换(Affine transformation)、投影变换(Projec-tive transformation)和非线性变换(Nonlin-ear transformation)。 (1)刚体变换: 所谓刚体,是指物体内部任意两点间的距离保持不变。例如,可将人脑看作是一个刚体。 处理人脑图像,对不同方向成像的图像配准常使用刚体变换。刚体变换可以分解为旋转和平移:P(x)=Ax+b(1) x=(x,y,z)是像素的空间位置;A是3×3的旋转矩阵,b是3×1的平移向量。
小麦条锈病测报调查规范完整版
小麦条锈病测报调查规 范 集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]
小麦条锈病测报调查规范 【标准号】GB/T 15795-1995 【标准文件】 GB/T 15795—1995 小麦条锈病测报调查规范 () 1 主题内容与适用范围 本标准规定了小麦条锈病的发病程度记载标准、病情发展系统调查、越夏区和春麦区调查和测报资料收集的方法等。 本标准适用于承担系统测报任务的区域病虫测报站使用。 2 发病程度记载标准 发病程度主要用普遍率、严重度和反应型表示。秋苗和早春调查时，还用病田率、传病中心和单片病叶数量表示。 普遍率 普遍率为发病叶片数占调查叶片总数的百分率，用以表示发病的普遍程度。 严重度 严重度指病叶上条锈菌夏孢子堆所占据的面积与叶片总面积的相对百分率，用分级法表示，设 1％、5％、10％、20％、40％、60％、80％和100％八级。叶片未发病，记为“0”，虽然已发病，但严重度低于1％，记为“t”（微量）。调查时需参照小麦条锈病严重度分级标准图〔参见附录A （补充件）〕，目测估计严重度，记载平均严重度。平均严重度（％）＝Σ（各严重度级别×各级 病叶数）/调查总病叶数。 反应型 反应型是根据小麦过敏性坏死反应有无和其强度划分的病斑类型，用以表示小麦品种抗锈程度，按
0、0；、1、2、3、4六个类型记载，各类型可附加“-”或“+”号，以表示偏轻或偏重。 反应型划分标准如下： 0（免疫型）：叶上不产生任何可见的症状； 0；（近免疫型）：叶上产生小型枯死斑，不产生夏孢子堆； 1（高度抗病型）：叶上产生枯死条点或条斑，夏孢子堆很小，数目很少； 2（中度抗病型）：夏孢子堆小到中等大小，较少，其周围叶组织枯死或显着褪绿； 3（中度感病型）：夏孢子堆较大、较多，其周围叶组织有褪绿现象； 4（高度感病型）：夏孢子堆大而多，周围不裉绿。 病田率 指发生条锈病的田块占全部调查田块的百分率。每块调查田面积不小于334m2，随机选取。 传病中心和单片病叶数量 小麦苗期条播麦田单垄15cm长度内，撒播麦田15cm见方内有3 张以上条锈病病叶时即为传病中心。传病中心的病叶由初侵染病叶及其再侵染病叶组成。调查面积内分散而孤立出现的病叶称为单片病叶。传病中心数量用密度（个/667m2）、面积（m2）和中心内病叶数目等指标表示。单片病叶数量仅用其密度（片/667m2）表示。 3 病情普查 病情普查分别在小麦秋苗期、返青拔节期和生长后期进行。 秋苗期 3.1.1 调查时间 小麦条锈病菌越冬区在越冬前调查。非越冬区和冬季繁殖区在秋苗发病盛期调查。同一地区各年调查时间应大致相同。 3.1.2 调查田 在测报站调查范围内依据小麦栽培区划和常年秋苗发病情况选定若干代表性区域，在各代表性区域内选感病品种早播和适期播种麦田调查。调查田块数
图像识别技术
伴随着通信技术与信息处理技术的迅猛发展,越来越多的纸质文档通过数字采集设备转换成文本图像,从而使文本图像数据能够快捷的在网络、卫星、传真通信信道中传输,因此,文本图像已逐渐成一个重要的信息来源。但是,现有的文本图像处理系统自动化程度低,且通用性不高,无法满足文本图像处理广泛性与实时性的要求。因此,研究如何对文本图像进行分析与处理,以便高效、快捷的获取文本图像的信息,是一项十分有意义的研究课题。本文在总结已有研究成果的基础上对文本图像的识别检索、预处理、版面分析和表格图像识别展开研究。所做的主要工作如下:1.依据图像的灰度分布和结构特征差异,对基于图像信息度量的文本图像识别检索算法进行改进,构造一种基于信息度量与Radon变换的文本图像识别检索算法。该算法综合利用文本图像与连续色调】图像的灰度分布与结构特征差异进行文本图像的识别检索。实验结果表明,所构造算法可有效降低文本图像识别检索的误识率。2.对基于Hough变换的文本图像倾斜检 图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模 式的目标和对像的技术。 图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字 母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明， 视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向 突然改变的地方，这些地方的信息量最大。由此可见，在图像识别过程中，知觉 机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。 图像识别的目的在于用计算机自动处理图像信息,以代替人去完成图像分类 及辨识的任务。数字图像处理与识别技术是模式识别领域一个重要的研究方向, 近几十年来,图像识别技术取得了深入和迅速的发展,并广泛应用于图像遥感、机 器人视觉、生物医学、地质勘探等多个领域。 随着图像识别技术在多领域的发展,由其在计算机视觉和图像处理研究中,已经取得了一定的研究成果。Mallat在小波变换中滤波器的设计、Belhumeur在Fisher变换中的识别模型和Largrange优化方式建立支持向量机。本文在总结上述研究成果的基础上,首先对摄像头采集的数据进行了处理,完成JPEG的编码,详细讨论了JPEG图像解码的过程并实现了其算法。
花木锈病的综合防治方法
花木锈病的综合防治方法 锈病是花卉和景观绿化树木较常见和严重的一种病。锈病种类很多，在园林方面主要危害蔷薇科、豆科、百合科、禾本科、松科、柏科和杨柳科等近百种花卉苗木。发病后蒸腾和呼吸作用加速，光合作用弱，生长势减弱，叶片提早发黄脱落，或引起枝干肿瘤、果实畸形等，降低产量和观赏价值，严重时甚至死苗，造成重大损失。 病症特点 病株因大量出现锈色孢子堆而得名，在叶、茎等部位，先出现淡绿色小斑点，后扩大成锈褐色疱斑，表皮破裂后散出黄褐色粉状物，为夏孢子堆；有的成橘红色到黑色小粉堆，为冬孢子堆；也有生蜜黄色到暗褐色点或粒状，为性孢子器；还有的生许多淡黄色、灰黄色到灰褐色稍隆起或刺毛状物，为锈子器、枝干上生肿瘤、丛枝和粗皮等，果实畸形或开裂。 综合防治 （一）消减菌源防治转主寄生的锈病，可将观赏植物与转主寄主植物严格隔离，如海棠、苹果、梨等与转主寄主柏树要相隔5公里，杜鹃与云杉、铁杉、紫菀等不能混植。防治单主寄生的锈病，在秋末到翌年早春或植物休眠期，彻底清扫园内落叶、落果和枯枝等有病虫潜伏的植物残体，生长季要经常除去病枝叶集中处理，可减少菌源。在孢子堆将飞散时施药预防。 （二）加强养护管理改善植物的生长环境，提高抗病能力，做好土壤改良，增强土壤通透性，提高土地肥力，整理好园地灌排系统。选用健壮、无病虫枝作插条、接穗等无性繁殖材料，严格除去病菌。控制种植密度，不宜过密。及时排除积水，科学施肥，多施充分腐熟的有机肥和磷、钾肥，不偏施氮肥。经常修剪整枝，除去病虫枝和弱枝，使园内通风透光良好；设施栽培要加强通风换气，降低棚室内湿度。 （三）药剂防治 4、5月份是锈病的最佳防治时期，在花卉苗木发病初期喷施劳恩格润粉锈唑，每100ml稀释300-400倍液，均匀喷施叶面；或使用快刻稀释600-650倍液进行杀菌处理，可有效防治锈病。发病严重时期喷施粉锈唑可结合杀菌剂菌杀使用。防治转主寄主柏树上的锈病，应喷药1～2次，杀死越冬菌源冬孢子。秋末到翌年萌芽前，在清扫田园、剪病枝后再施药防治，可喷广谱杀菌剂，连续使用2～3次，间隔期为8-10天。 （四）严格检疫许多树木枝干锈病是检疫对象，应从无病区引进苗木，从无病母株上采集插条、接穗等无性繁殖材料。 （五）选育抗病品种花卉苗木种类和品种抗锈病能力有明显差异。因此，选育抗锈病花卉苗木品种是防治锈病经济有效的途径。
浅析人工智能中的图像识别技术
浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对
图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中
小麦条锈病发生规律的调查及防治建议
小麦条锈病发生规律的调查及防治建议 小麦条锈病是一种气传真菌病害，俗称黄疸病，广泛分布于世界各主要产麦区，是小麦生产的重要病害之一。[1]通渭县地处甘肃省中部，定西市东南部，海拔1 410～2 521m，年平均气温7.20 ℃，无霜期120～170d，降水量300～600mm。小麦是该县主要粮食作物，年播种面积2.67万hm2左右，约占粮田面积的35％。县内冬春小麦均有种植，海拔较低的东南部以冬小麦为主，海拔较高的西北部以春麦为主，其中冬小麦占90%，春小麦占10％，是陇南天水冬麦区向中部春麦区的过渡地带。小麦条锈病常年发生，间歇流行，是该县小麦的主要病害。 1条锈病的发生 1.1春季发病 春季遇雨或结露，病害扩展蔓延迅速，引起春季流行，成为该病主要危害时期。3月下旬至4月中上旬，在东南川暖区和二阴山区，海拔在1 800m以下的冬小麦中，最早发现发病田块，首先是麦苗基部1～2片叶受病菌浸染，逐渐向中上部叶发展。田间病程一般分为单片病叶期（始发病）、普发期和严重期3个阶段，无典型发病中心。一般年份始发期在5月上旬，普发期在5月中下旬，严重期在6月上旬。抽穗前后浸染至中上部叶片，以至旗叶，发病田块自东南部向西北部蔓延。从病害程度看，冬小麦重，春小麦轻，大流行年份均有加重。从发病情况看，在具有大面积感病品种前提下，越冬菌量和春季降雨成为流行的两大重要条件。菌源一类来自于陇南、天水；另一类是来自通渭较高海拔的陇山乡高山和陇阳乡鹿鹿山二阴山区的受积雪覆盖越冬的菌源（2005年时就在高山的二阴山区发现受积雪覆盖越冬的菌源）。 1.2越夏 甘肃省农科院研究表明，最热月平均气温22～23 ℃为条锈病菌越夏的上限温度，我县最热月平均气温在14～21 ℃之间，一方面我县的马营镇、北城乡、华岭乡等乡镇的大部分属晚熟冬小麦及春麦区，发病的晚熟冬小麦及春麦为条锈病越夏提供了主要的菌源，因为晚熟冬小麦及春麦向川暖山区自生麦苗提供了大量的初染菌源，晚熟冬小麦及春麦发病严重，自生麦苗发病就严重，故对晚熟冬小麦及春麦的防治是控制越夏菌量的关键环节。另一方面自生麦苗发病严重，秋苗发病就严重，两者呈极显著的正相关。因此根据越夏调查结果可以预测秋苗发病，还为翌年流行预测提供了很重要的参考。
图像识别技术报告
图像识别技术 课程教师：桑爱军老师 报告组成员： 五里雾
一、图像识别简介 图像识别是指图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。 人的图像识别能力是很强的。图像距离的改变或图像在感觉器官上作用位置的改变，都会造成图像在视网膜上的大小和形状的改变。即使在这种情况下，人们仍然可以认出他们过去知觉过的图像。甚至图像识别可以不受感觉通道的限制。例如，人可以用眼看字，当别人在他背上写字时，他也可认出这个字来。 图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。
在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。 图像识别技术是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。这种模型认为，识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。例如有一个字母A,如果在脑中有个A模板,字母A的大小、方位、形状都与这个A模板完全一致,字母A就被识别了。这个模型简单明了，也容易得到实际应用。但这种模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别，而事实上人不仅能识别与脑中的模板完全一致的图像，也能识别与模板不完全一致的图像。例如,人们不仅能识别某一个具体的字母A,也能识别印刷体的、手写体的、方向不正、大小不同的各种字母A。同时,人能识别的图像是大量的，如果所识别的每一个图像在脑中都有一个相应的模板，也是不可能的。 为了解决模板匹配模型存在的问题，格式塔心理学家又提出了一个原型匹配模型。这种模型认为，在长时记忆中存储的并不是所要识
小麦条锈病测报调查规范
小麦条锈病测报调查规范 【标准号】GB/T 15795-1995 【标准文件】 GB/T 15795—1995 小麦条锈病测报调查规范 (病虫害防治) 1 主题内容与适用范围 本标准规定了小麦条锈病的发病程度记载标准、病情发展系统调查、越夏区和春麦区调查和测报资料收集的方法等。 本标准适用于承担系统测报任务的区域病虫测报站使用。 2 发病程度记载标准 发病程度主要用普遍率、严重度和反应型表示。秋苗和早春调查时，还用病田率、传病中心和单片病叶数量表示。 2.1 普遍率 普遍率为发病叶片数占调查叶片总数的百分率，用以表示发病的普遍程度。 2.2 严重度 严重度指病叶上条锈菌夏孢子堆所占据的面积与叶片总面积的相对百分率，用分级法表示，设 1％、5％、10％、20％、40％、60％、80％和100％八级。叶片未发病，记为“0”，虽然已发病，但严重度低于1％，记为“t”（微量）。调查时需参照小麦条锈病严重度分级标准图〔参见附录A （补充件）〕，目测估计严重度，记载平均严重度。平均严重度（％）＝Σ（各严重度级别×各级 病叶数）/调查总病叶数。 2.3 反应型 反应型是根据小麦过敏性坏死反应有无和其强度划分的病斑类型，用以表示小麦品种抗锈程度，按 0、0；、1、2、3、4六个类型记载，各类型可附加“-”或“+”号，以表示偏轻或偏重。 反应型划分标准如下：
0（免疫型）：叶上不产生任何可见的症状； 0；（近免疫型）：叶上产生小型枯死斑，不产生夏孢子堆； 1（高度抗病型）：叶上产生枯死条点或条斑，夏孢子堆很小，数目很少； 2（中度抗病型）：夏孢子堆小到中等大小，较少，其周围叶组织枯死或显著褪绿； 3（中度感病型）：夏孢子堆较大、较多，其周围叶组织有褪绿现象； 4（高度感病型）：夏孢子堆大而多，周围不裉绿。 2.4 病田率 指发生条锈病的田块占全部调查田块的百分率。每块调查田面积不小于 334m2，随机选取。 2.5 传病中心和单片病叶数量 小麦苗期条播麦田单垄15cm长度内，撒播麦田15cm见方内有3 张以上条锈病病叶时即为传病中心。传病中心的病叶由初侵染病叶及其再侵染病叶组成。调查面积内分散而孤立出现的病叶称为单片病叶。传病中心数量用密度（个 /667m2）、面积（m2）和中心内病叶数目等指标表示。单片病叶数量仅用其密度（片/667m2）表示。 3 病情普查 病情普查分别在小麦秋苗期、返青拔节期和生长后期进行。 3.1 秋苗期 3.1.1 调查时间 小麦条锈病菌越冬区在越冬前调查。非越冬区和冬季繁殖区在秋苗发病盛期调查。同一地区各年调查时间应大致相同。 3.1.2 调查田 在测报站调查范围内依据小麦栽培区划和常年秋苗发病情况选定若干代表性区域，在各代表性区域内选感病品种早播和适期播种麦田调查。调查田块数量原则上依据距越夏菌源远近和常年秋苗发病普遍程度确定，距越夏菌源较近，秋苗发病较普遍，调查田块可少些，反之应多些，一般不少于10～30块地。每田块面积应大于334m2。 3.1.3 调查方法
图像处理与识别论文.doc
辽宁工业大学 关于图像识别技术的论述 --图像处理与识别结课论文 学院：电子与信息工程学院 班级：电子102班 学号：100404054 姓名：包媛
关于图像识别技术的论述 随着科学技术的不断发展,计算机应用领域的不断开拓,一种全新的图像处理方法应运而生,这就是数字图像处理技术,即利用计算机设备将图像转变成数字信息来进行保存、处理、传输和重现。数字图像识别技术则是从数字图像处理技术中延伸出来的一个重要的研究方向。目前,数字图像处理与识别的应用范围越来越广。但就目前的水平而言,计算机对外部的感知能力还比较薄弱,还需要投入大量人力、物力从事数字图像处理与识别的理论和应用的研究。图像处理与识别的应用有很多种，如指纹识别，条码识别，人脸识别,车牌识别，残损纸币识别等等在生活，生产中，和警方侦破案件中都有很多很重要的应用。数字图像处理方法的分类以及数字图像处理系统的基本部件,“数字图像处理的基本方法”、“人脸识别”及“残损纸币识别”进行详细叙述。一些数字图像处理的基本方法,包括图像增强与图像检测两部分。人脸识别”当中,可采用SN-tuple神经网络的方法进行识别,同时网络参数的变化对识别率也会有所影响影响。对于“残损纸币识别”,可以选择边缘检测、Fisher判别和神经网络三种方法进行识别。其中,边缘检测需要区分纸币的面值和正反,之后方可识别,但性能较为稳定,识别效果较好;Fisher判别无需区分纸币的面值和正反,但识别率受样本选择的影响,不同样本,识别率有可能相差较大;神经网络方法也可不区分纸币的面值与正反,但识别率较低,若区分面值与正反,则可获得较高的识别率。下面分别对车牌识别，纸币、票据识别和手势识别做陈述。 随着我国国民经济的迅速增长,机动车的规模与流量大幅增加,随之而来的管理问题也日益严重。因此迫切需要采用高科技手段,对这些违法违章车辆牌照进行登记,汽车牌照识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。汽车牌照的识别系统在公共安全,交通管理,及相关军事部门有着重要的应用价值。它是一个基于数字图像处理和字符识别的智能化交通管理系统,该系统先通过图像采集,再对图像进行处理以克服图像干扰,改善识别效果,而后进行二值化,归一化等处理,最后进行识别。车牌识别系统使得车辆管理更趋于数字化,网络化,大大提高了交通管理的有效性与方便性。车牌识别系统作为整个智能交通系统的一部分,其重要性不言而喻。 车牌识别是一项涉及到数字图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等多门学科的技术,它在交通监视和控制中占有很重要的地位,已成为现代交通工程领域中研究的重点和热点之一。该项技术应用前景广泛,例如用在自动收费系统、不停车缴费、失窃车辆的查寻、停车场车辆管理、特殊部门车辆的出入控制
模式识别简介
模式识别简介 Pattern recognition 诞生 狗的嗅觉的灵敏度非常高，大约是人的50至100倍。狗通过这项特异的功能来识别各种各样的东西，帮助人类完成一些鉴别工作。不仅如此，识别也是人类的一项基本技能，人们无时无处的在进行“模式识别”，古人有一成语“察言观色”表达的正是这个意思。 模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。计算机模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。 概念 简单来说，模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）、语音识别系统。其计算机识别的显著特点是速度快，准确性高，效率高。在将来完全可以取代人工录入。 模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。 研究 模式识别研究主要集中在两方面，一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴，二是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。 应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。 模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。 模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适
锈病的发生与防治
锈病是花卉和景观绿化树木较常见和严重的一种病。锈病种类很多，在园林方面主要危害蔷薇科、豆科、百合科、禾本科、松科、柏科和杨柳科等近百种花卉苗木。发病后蒸腾和呼吸作用加速，光合作用弱，生长势减弱，叶片提早发黄脱落，或引起枝干肿瘤、果实畸形等，降低产量和观赏价值，严重时甚至死苗，造成重大损失。 病症特点 病株因大量出现锈色孢子堆而得名，在叶、茎等部位，先出现淡绿色小斑点，后扩大成锈褐色疱斑，表皮破裂后散出黄褐色粉状物，为夏孢子堆；有的成橘红色到黑色小粉堆，为冬孢子堆；也有生蜜黄色到暗褐色点或粒状，为性孢子器；还有的生许多淡黄色、灰黄色到灰褐色稍隆起或刺毛状物，为锈子器，枝干上生肿瘤、丛枝和粗皮等，果实畸形或开裂。 发病规律 锈菌是一种不能离开活体寄主而生存的严格寄生菌。只要冬、夏季草坪能正常生长的地区,病菌就可以在草的染病部位越冬、越夏，发病最适温度为18-2l℃。植株大多4月下旬开始发病，6-8月发病严重。夏季高温、冬季寒冷发病较轻;温暖、多雨或多雾病害发生较严重。当病菌在适宜温度和叶面有水膜的条件下，一般6天至10天就可发病，并产生大量的夏孢子，随风传播，不断造成新的侵染，使病害迅速扩展蔓延。但由于影响锈病发生的因素很多，如不同品种的抗病程度、温度、降雨、草坪密度、水肥等养护管理状况，不同年份、不同地块发病程度都会有所不同对温度的要求，秆锈病最高，叶锈、
冠锈病居中，条锈病最低。 综合防治 （一）消除菌源。 防治转主寄生的锈病，在可将观赏植物与转寄主植物严格隔离，如海棠、苹果、梨等与转寄主柏树要相隔5公里，杜鹃与云杉、铁杉、紫菀等不能混植。防治单主寄生的锈病，在秋末到翌年早春或植物休眠期，彻底清扫园内落叶、落果和枯枝等有病虫潜伏的植物残体，生长季要经常除去病枝叶集中处理，可减少菌源。在孢子堆将飞散时施药预防。 （二）加强养护管理。改善植物的生长环境，提高抗病能力，做好土壤改良，增强土壤通透性，提高土地肥力，整理好园地灌排系统。选用健壮、无病虫枝作插条、接穗等无性繁殖材料，严格除去病菌。控制种植密度，不宜过密。及时排除积水，科学施肥，多施充分腐熟的有机肥和磷、钾肥，不偏施氮肥。经常修剪整枝，除去病虫枝和弱枝，使园内通风透光良好；设施栽培要加强通风换气，降低棚室内湿度。 （三）药剂防治。4、5月份是锈病的最佳防治时期，在花卉苗木发病初期喷施劳恩格润破千钧，每300g稀释700-900倍液，均匀喷施叶面，连续使用2-3次，间隔期为5-7天；可有效防治锈病。发病严重时期喷施粉锈唑可结合杀菌剂佳多一起使用。防治转寄主柏树上的锈病，应喷药1～2次，杀死越冬菌源冬孢子。秋末到翌年萌芽前，在清扫田园、剪病枝后再施药防治，可喷广谱杀菌剂佳多60g兑