基于不同尺度的冬小麦赤霉病高光谱遥感监测
发布时间：2021-01-17 08:09
近年来,随着全球气候变暖,赤霉病的流行呈现逐年加重的趋势,受到赤霉病侵染的小麦,人畜食用后会发生中毒的现象,因此赤霉病的流行会严重制约我国小麦的产量和质量,并且造成很大的经济损失,快速、准确诊断赤霉病变得十分重要。遥感监测技术具有实时、客观和精准等优点,尤其是高光谱遥感,可以为作物病虫害监测研究提供重要的技术支持。本文从麦穗和冠层两个不同尺度开展研究,利用近地ASD光谱仪收集麦穗和冠层的光谱数据,结合机器学习相关方法,进行赤霉病病情回归与病害程度的分类研究,从而为病害评估提供技术支撑。本文主要研究内容如下:（1）基于麦穗尺度的冬小麦赤霉病高光谱遥感监测以染病的小麦麦穗为研究对象,利用ASD高光谱数据,一方面通过对光谱微分与赤霉病病情严重度进行相关分析,筛选出450～488nm和500～540nm两个敏感波段范围,随后以这两个敏感波段范围内一阶微分总和的归一化比值构建赤霉病指数WSI（Wheat Scab Index）。另一方面通过11种植被指数和12种光谱微分指数（含WSI指数）与病情严重度构建一元线性回归模型,结果显示WSI模型的决定系数（R2）为0.73,效果优于其它植被指数的结果...
【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
试验区示意图
２．１研宄区概况??基于麦穗尺度的试验于２０１８年５月８日在安徽庐江县郭河镇（３１°?２５．?６’Ｎ，??１１７°?９．２’Ｅ）的一块试验田进行（图２．１），基于冠层尺度的试验于２０１８年５月??８日、１２日分别在安徽庐江县郭河镇的一块试验田和舒城县桃溪镇（３１?°?３１．?６’?Ｎ，??１１６°?５９．４’Ｅ）的一块试验田（图２．１）进行，试验地周边地区有丰富的水资源，??适合小麦的种植。小麦主要品种有杨麦、宁麦和皖西麦。小麦播种时间为２０１７??年１０月份左右，收割时间为２０１８年６月中旬左右。试验时间正值小麦乳熟期，??赤霉病处于盛发期。??ｌｌ５？ｌ４ｉｒＥ?１１６－?ＩＷＦ．?１１７?２５０＇Ｅ?ＩＩＫＣＷ３０￣Ｈ?Ｈ９ｒ？６＊０Ｍｆ－?／??Ｉ?Ｎ?ｙ／??Ａ?ｒｘ?／１??ｉ?ｍｍ：??ｉ?＾４隱??图２．１试验区示意图??Ｆｉｇ．２．１?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｔｅｓｔ?ａｒｅａ??７??
学硕士学位论文?第二章数据获取与２数据预处理??此次实地调查数据于２０１８年５月８日在庐江地区获取，共获得４１个据（图２．３），采集的每株麦穗的光谱数据包括正面穗、侧面穗和直立据，本文将直立穗、正面穗和侧面穗的光谱取平均后作为该麦穗的光研究。经由上述病情严重度计算得到１级样本数为１０个，２级样本数级样本数为１２个，４级样本数为６个。试验得到的麦穗的光谱曲线在１３之后噪声影响严重，因此本文将只取３５〇ｎｍ－１３３０ｎｍ进行研宂。??１??
【参考文献】：
期刊论文
[1]作物病虫害遥感监测与预测研究进展[J]. 黄文江,张竞成,师越,董莹莹,刘林毅. 南京信息工程大学学报(自然科学版). 2018(01)
[2]基于温湿度与遥感植被指数的冬小麦赤霉病估测[J]. 李卫国,黄文江,董莹莹,陈华,王晶晶,单婕. 农业工程学报. 2017(23)
[3]基于Android的江苏省小麦赤霉病预警系统[J]. 张谷丰,罗岗,朱先敏,朱凤. 福建农业学报. 2016(09)
[4]安徽小麦赤霉病多模型预测及比较[J]. 陈莹,张友华,丁克坚,毛瑞,赵永鑫. 洛阳理工学院学报(自然科学版). 2015(04)
[5]基于小波变换与支持向量机回归的冬小麦叶面积指数估算[J]. 梁栋,杨勤英,黄文江,彭代亮,赵晋陵,黄林生,张东彦,宋晓宇. 红外与激光工程. 2015(01)
[6]小波法反演条锈病胁迫下冬小麦冠层叶片全氮含量[J]. 何汝艳,乔小军,蒋金豹,郭会敏. 农业工程学报. 2015(02)
[7]模拟多光谱卫星传感器数据的冬小麦白粉病遥感监测[J]. 卫黎光,蒋金豹,杨贵军,聂臣巍,袁琳,黄文江,张竞成. 麦类作物学报. 2014(12)
[8]小麦赤霉病的防治技术研究进展[J]. 张洁,伊艳杰,王金水,陈士华,李桂玲. 中国植保导刊. 2014(01)
[9]基于高光谱遥感技术的农作物病虫害应用研究现状[J]. 罗红霞,阚应波,王玲玲,方纪华,戴声佩. 广东农业科学. 2012(18)
[10]小麦叶片胁迫状态下的高光谱图像特征分析研究[J]. 张东彦,张竞成,朱大洲,王纪华,罗菊花,赵晋陵,黄文江. 光谱学与光谱分析. 2011(04)
硕士论文
[1]基于成像高光谱数据的小麦白粉病诊断研究[D]. 张庆.安徽大学 2018
[2]利用卫星遥感估测冬小麦长势和赤霉病的研究[D]. 金正婷.南京信息工程大学 2016
[3]基于可视化技术的安徽省小麦赤霉病大数据分析与研究[D]. 吴瑶.安徽农业大学 2016
本文编号：2982503
【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
试验区示意图
２．１研宄区概况??基于麦穗尺度的试验于２０１８年５月８日在安徽庐江县郭河镇（３１°?２５．?６’Ｎ，??１１７°?９．２’Ｅ）的一块试验田进行（图２．１），基于冠层尺度的试验于２０１８年５月??８日、１２日分别在安徽庐江县郭河镇的一块试验田和舒城县桃溪镇（３１?°?３１．?６’?Ｎ，??１１６°?５９．４’Ｅ）的一块试验田（图２．１）进行，试验地周边地区有丰富的水资源，??适合小麦的种植。小麦主要品种有杨麦、宁麦和皖西麦。小麦播种时间为２０１７??年１０月份左右，收割时间为２０１８年６月中旬左右。试验时间正值小麦乳熟期，??赤霉病处于盛发期。??ｌｌ５？ｌ４ｉｒＥ?１１６－?ＩＷＦ．?１１７?２５０＇Ｅ?ＩＩＫＣＷ３０￣Ｈ?Ｈ９ｒ？６＊０Ｍｆ－?／??Ｉ?Ｎ?ｙ／??Ａ?ｒｘ?／１??ｉ?ｍｍ：??ｉ?＾４隱??图２．１试验区示意图??Ｆｉｇ．２．１?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｔｅｓｔ?ａｒｅａ??７??
学硕士学位论文?第二章数据获取与２数据预处理??此次实地调查数据于２０１８年５月８日在庐江地区获取，共获得４１个据（图２．３），采集的每株麦穗的光谱数据包括正面穗、侧面穗和直立据，本文将直立穗、正面穗和侧面穗的光谱取平均后作为该麦穗的光研究。经由上述病情严重度计算得到１级样本数为１０个，２级样本数级样本数为１２个，４级样本数为６个。试验得到的麦穗的光谱曲线在１３之后噪声影响严重，因此本文将只取３５〇ｎｍ－１３３０ｎｍ进行研宂。??１??
【参考文献】：
期刊论文
[1]作物病虫害遥感监测与预测研究进展[J]. 黄文江,张竞成,师越,董莹莹,刘林毅. 南京信息工程大学学报(自然科学版). 2018(01)
[2]基于温湿度与遥感植被指数的冬小麦赤霉病估测[J]. 李卫国,黄文江,董莹莹,陈华,王晶晶,单婕. 农业工程学报. 2017(23)
[3]基于Android的江苏省小麦赤霉病预警系统[J]. 张谷丰,罗岗,朱先敏,朱凤. 福建农业学报. 2016(09)
[4]安徽小麦赤霉病多模型预测及比较[J]. 陈莹,张友华,丁克坚,毛瑞,赵永鑫. 洛阳理工学院学报(自然科学版). 2015(04)
[5]基于小波变换与支持向量机回归的冬小麦叶面积指数估算[J]. 梁栋,杨勤英,黄文江,彭代亮,赵晋陵,黄林生,张东彦,宋晓宇. 红外与激光工程. 2015(01)
[6]小波法反演条锈病胁迫下冬小麦冠层叶片全氮含量[J]. 何汝艳,乔小军,蒋金豹,郭会敏. 农业工程学报. 2015(02)
[7]模拟多光谱卫星传感器数据的冬小麦白粉病遥感监测[J]. 卫黎光,蒋金豹,杨贵军,聂臣巍,袁琳,黄文江,张竞成. 麦类作物学报. 2014(12)
[8]小麦赤霉病的防治技术研究进展[J]. 张洁,伊艳杰,王金水,陈士华,李桂玲. 中国植保导刊. 2014(01)
[9]基于高光谱遥感技术的农作物病虫害应用研究现状[J]. 罗红霞,阚应波,王玲玲,方纪华,戴声佩. 广东农业科学. 2012(18)
[10]小麦叶片胁迫状态下的高光谱图像特征分析研究[J]. 张东彦,张竞成,朱大洲,王纪华,罗菊花,赵晋陵,黄文江. 光谱学与光谱分析. 2011(04)
硕士论文
[1]基于成像高光谱数据的小麦白粉病诊断研究[D]. 张庆.安徽大学 2018
[2]利用卫星遥感估测冬小麦长势和赤霉病的研究[D]. 金正婷.南京信息工程大学 2016
[3]基于可视化技术的安徽省小麦赤霉病大数据分析与研究[D]. 吴瑶.安徽农业大学 2016
本文编号：2982503
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