基于多源遥感信息的小麦条锈病监测模型研究

发布时间：2021-04-22 23:58

　　小麦条锈病（Puccinia striiformis West.f.sp.tritici Eriks et Henn）是一种长期影响我国小麦安全生产的严重生物灾害,发病面积广、传播性强、发病几率大,容易在大区域内造成小麦大幅减产、品质降低。对小麦条锈病进行准确的预测和实时监测,及时采取防治措施,可有效减轻病害对小麦产量及品质的危害。遥感技术非接触式和高通量的特点,为快速、高效、经济、无损的及时监测小麦条锈病害感染程度提供了一种科学有效的途径。本研究在前人研究基础之上,对小麦条锈病冠层光谱响应机制以及气象环境传播机制进行了分析,结合遥感技术、数理统计知识、机器学习算法,围绕遥感—气象双重机制组合实现小麦条锈病田间精确监测这条主线,建立了机器学习小麦条锈病病情监测模型,具体内容围绕以下三个方面展开:（1）小麦冠层光谱响应机制分析:通过田间人工接种条锈病菌试验,对不同生育期小麦冠层光谱、病情指数进行了测定,提取了小麦可见光波段光谱吸收特征参数,计算了光谱敏感度值,定量分析了小麦病害随生育期推进的变化程度,并且以不同生育期的光谱敏感度值和全生育期吸收特征参数为自变量建立回归模型,精确反演了小麦... 

【文章来源】：河南理工大学河南省

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 基于遥感技术的农作物病虫害信息提取研究进展
        1.2.1 应用于农作物病虫害信息提取的遥感平台及数据类型
        1.2.2 基于近地高光谱技术的农作物病害信息提取
    1.3 基于空间分析及数理统计方法的农作物病害研究进展
    1.4 论文组织结构
        1.4.1 论文主要研究内容
        1.4.2 论文章节内容安排
        1.4.3 研究技术路线
2 基于近地高光谱信息的小麦条锈病光谱响应机制分析
    2.1 研究区概况
    2.2 试验方案
        2.2.1 冠层光谱测量
        2.2.2 病情指数获取
    2.3 数据处理方法
        2.3.1 光谱敏感度
        2.3.2 冠层光谱连续统去除
    2.4 反演模型的建立
    2.5 结果与分析
        2.5.1 小麦生长光谱曲线分析
        2.5.2 小麦吸收特征分析
        2.5.3 病情指数反演
    2.6 本章小节
3 基于模糊逻辑的小麦条锈病气象环境特性研究
    3.1 研究区概况及数据来源
    3.2 数据处理方法
        3.2.1 风量影响值计算
        3.2.2 趋势面插值法
        3.2.3 自适应模糊推理简介
    3.3 ANFIS模型构建
    3.4 结果与分析
        3.4.1 病害流行空间分布特征分析
        3.4.2 研究区病害发生气象因素分析
        3.4.3 小麦条锈病发生状态自适应模糊推理系统预测结果
    3.5 本章小结
4 模拟GF-1WFV传感器多光谱数据的冬小麦条锈病情反演
    4.1 数据处理方法
        4.1.1 基于波段响应函数的多光谱反射率模拟
        4.1.2 条锈病多光谱植被指数与气象环境要素筛选
        4.1.3 结合气象因素的小麦条锈病情自适应模糊推理模型建立
    4.2 结果与分析
        4.2.1 小麦条锈病地面高光谱反射率特征与模拟多光谱反射率特征对比
        4.2.2 GAR-PLS-AIC植被指数及气象因素筛选
        4.2.3 基于自适应模糊推理模型的小麦条锈病情监测
    4.3 本章小结
5 结论与展望
    5.1 结果与结论
    5.2 主要创新点
    5.3 进一步展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集



本文编号：3154693