冬小麥葉面積指數(shù)反演與病害光譜識(shí)別研究

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1、安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要?jiǎng)h㈣JIIJlilJIIIIJIlilllllllJIlllY2579551隨著全球變暖，病蟲(chóng)害的發(fā)生給冬小麥產(chǎn)量和品質(zhì)帶來(lái)了巨大損失。冬小麥生長(zhǎng)過(guò)程中主要遭受病蟲(chóng)害(包括條銹病、白粉病、蚜蟲(chóng)等)和水肥脅迫等影響。如何及時(shí)監(jiān)測(cè)和正確區(qū)分不同病害類(lèi)型與其它脅迫對(duì)于指導(dǎo)小麥變量噴藥有重要意義。傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)方法主要是由植物保護(hù)專(zhuān)家通過(guò)實(shí)地抽樣調(diào)查來(lái)判斷疾病的嚴(yán)重性，時(shí)效性差，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，調(diào)查難以在大范圍內(nèi)進(jìn)行，同時(shí)調(diào)查結(jié)果受人為因素影響較大。相比之下，遙感具有大面積、全天候、多波段、快速、無(wú)損等特點(diǎn)，為大范圍的作物理化參數(shù)反演和病害監(jiān)測(cè)提供了可能。

2、本文首先將支持向量機(jī)和遙感技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了冬小麥一個(gè)重要生理參數(shù)～葉面積指數(shù)(LAI)的大面積反演。其次，以植被指數(shù)為手段對(duì)不同病害的識(shí)別展開(kāi)了深入研究。主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)果如下：1、提出使用支持向量機(jī)的方法實(shí)現(xiàn)葉面積指數(shù)反演，在輸入?yún)?shù)上可以包含更多的波段，解決了經(jīng)驗(yàn)公式法中植被指數(shù)易飽和以及LAI反演精度較低的問(wèn)題。本文所用數(shù)據(jù)為遙感影像和實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)和葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)，時(shí)期選擇在冬小麥的起身期、拔節(jié)期和灌漿期。選用了兩種植被指數(shù)：歸一化植被指數(shù)(NDVI)和比值植被指數(shù)(RVI)。共構(gòu)建了五種預(yù)測(cè)模型，分別為兩種統(tǒng)計(jì)回歸模型(NDVI．LAI和RVI．L觸)

3、，三種支持向量機(jī)回歸(SVR)模型(NDVI．SVR、RVI—SVR和NRGB．SvR)，其中NRGB．SVR表示SVR的輸入?yún)?shù)為藍(lán)(B)、綠(G)、紅(R)以及近紅外(Nm)四個(gè)波段。上述五個(gè)模型分別利用對(duì)應(yīng)時(shí)期的環(huán)境星HJ．CCD數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明：NDVI—LAI和RVI．LAI模型的均方根誤差(RMSE)分別為0．98與0．97；反演精度分別為59．2％和59．3％。以支持向量機(jī)作為工具，另外三種模型NDVI．SVR、RVI．SVR和NRGB—SVR的均方根誤差(IUMSE)分別為O．71、0．83和O．42；反演精度分別為70．4％、67．1％和

4、81．7％。2、提出了利用常用植被指數(shù)組合構(gòu)建特征空間的方法來(lái)識(shí)別和區(qū)分小麥條銹病、白粉病和水肥脅迫，解決了利用冠層數(shù)據(jù)難以識(shí)別冬小麥常規(guī)脅迫的問(wèn)題。本文首先選取了十五種常用植被指數(shù)，通過(guò)獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)獲取每種脅迫的敏安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文冬小麥葉面積指數(shù)反演與病害光譜識(shí)別研究感指數(shù)。最終，指數(shù)的組合被選擇用來(lái)區(qū)分不同脅迫。結(jié)果表明，歸一化植被指數(shù)(NDVI)和生理反射植被指數(shù)(Ph砒)的組合可以用來(lái)識(shí)別白粉病和條銹病(PM．Ⅵ己)。以NDVI和PhRI為坐標(biāo)軸建立一個(gè)2維坐標(biāo)系，不同脅迫的數(shù)據(jù)分布在坐標(biāo)系中，分類(lèi)邊界可以用來(lái)識(shí)別白粉病和條銹病。類(lèi)似地，修正簡(jiǎn)單植

5、被指數(shù)(MSR)和生理反射植被指數(shù)(Phm)的組合可以識(shí)別條銹病和水肥脅迫(YR-now0)；氮反射指數(shù)(NⅪ)和紅邊植被脅迫指數(shù)(RVSI)的組合可以識(shí)別百分病和水肥脅迫(PM．now0)。經(jīng)驗(yàn)證，PM—YR,YR-now0和PM—now0模型的識(shí)別精度分別為：83．3％，88％，88．75％，KAPPA精度分別為：63．41％，74．79％，71．43％。3、提出一種新的優(yōu)化光譜指數(shù)用于識(shí)別冬小麥的不同病害，解決了有限的指數(shù)對(duì)于識(shí)別不同的病害達(dá)不到理想的效果的問(wèn)題。新的優(yōu)化光譜指數(shù)由單波段和兩個(gè)不同波段的歸一化構(gòu)成，由RELIFE-F算法得到和某種病害最相關(guān)

6、和最不相關(guān)的波段，最相關(guān)波段用作新指數(shù)的單波段，最相關(guān)和最不相關(guān)波段的可能組合構(gòu)成歸一化波段。以冬小麥的條銹病、白粉病和蚜蟲(chóng)為例，在葉片尺度，健康葉片、條銹葉片、白粉葉片和蚜蟲(chóng)葉片的最終識(shí)別結(jié)果分別為86．5％，85．2％，91．6％和93．5％，在冠層尺度也得到了滿(mǎn)意的結(jié)果。在葉片尺度，白粉指數(shù)(PMI)和病害指數(shù)(DI)有很好的相關(guān)性，說(shuō)明可以用白粉指數(shù)反演白粉病的嚴(yán)重度。在冠層尺度，條銹指數(shù)(YⅪ)和病害指數(shù)(DI)顯示出了很高的相關(guān)性(砰=0．86)，說(shuō)明新的植被指數(shù)可以提高病害監(jiān)測(cè)的精度在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用。關(guān)鍵詞：葉面積指數(shù)，條銹病，白粉病，蚜蟲(chóng)，水肥

7、脅迫，葉片光譜，冠層光譜，優(yōu)化光譜指數(shù)，冬小麥II安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractAstheglobalwarming，theyieldlosscausedbydiseasesandpestsareincreasinginwinterwheat．Itisnecessaryforidentificationofdifferentdiseasesandguidingforvariableratesprayinginwheat．Winterwheatdiseasemainlyincludestheyellowrust，powderymildew,aphidsand

8、waterstress，