文档介绍：万方数据
,黄文江蘧栈,王纪华。言引秸跋裉崛〉墓饣е脖恢甘齈廿第卷,第月光谱学与光谱分析摘要基于高光谱信息的冬小麦条锈病严重度反演模型通常不能直接应用在宽波段卫星影像海涤高光谱波段信息的航空遥感影像又因数据尺度小、成本高难以应用于大规模监测。文章提出一种通过构建冬小麦条锈病光谱知识库,利用影像实现病情识别和监测的方法。该方法以包含各种不同病情严重度的试验田的三幅小麦关键生育期秸8杏跋裎C浇椋貌∏橹甘鼶木榉囱菽P秃突诓ㄆ响应函数的波段模拟,建市和波段模拟反射率间的光谱知识库。在此基础卜,通过马氏距离法和光谱角度填图ńù煜笤5墓馄仔畔⒂牍馄字J犊饨衅ヅ浞治龃佣迪侄圆∏槭侗鸷图嗖狻监测的精度利用模拟象元进行评价,识别的效果利用影像象兀进行检验。结果表明,该方法在一定生育期范围内具有较佳的监测精度和识别效果。其中,使用模拟象元在小麦灌浆期精度最佳,评价的殿达到槭炱诖沃谓谄谧畈睿静荒苡糜诩嗖狻J褂肨跋裣笤T诠嘟诤腿槭炱诙=虾地识别染病象元,在拔节期尤法有效识别染病象元。匹配方法马氏距离法略优于光谱角度匹配法。关键词条锈病;推扫成像光谱仪蛔ㄌ饣嫱家宦硎暇嗬耄还馄捉嵌忍钔中图分类号:.籗文献标识码:÷蟠蠓醪⒀现影响其品质【#言谖日乃至伞球范围内引起研究者们的广泛关注!H绾问毙÷筇跣獠〗杏行У丶嗖獬晌Q芯的焦点。近年来,高光谱遥感技术在小麦条锈病识别及病情监测的研究方面得到应用并且收效显著。蒋金豹等对条锈病胁迫下的叶片色素含屠”暗K骱穂变化进行了高光谱遥感估测;罗菊花等【利用归一化植被指数和光化学植被指数钩傻奶卣骺瘴识远÷筇跣獠『推渌财进行趾褪侗穑煌鹾9獾壤酶吖馄仔畔⒔岷蟂算法对冬小麦条锈病进行了严莺度的分级识别;菵利用成像光谱仪,对冬小麦条锈病病情指数实现呔ǘ鹊姆囱荨5牵鲜龌诟吖馄滓8行畔⒔的反演模型大都需要较高的波谱分辨率,因『,从而无法在较大的空间尺度上对冬小麦条锈病病情进行监测。相比航天遥感,航空遥感平台由于飞行高度低、传感器搭载灵活,可同时兼有高空间分辨率和高波谱分辨率的特点,近年来在多个领域得到广泛应用¨。航空遥感数据尺度小、成本高的特点决定洳皇屎献魑4蠓段Ъ嗖獾氖源。但与地面光谱相比,航卒遥感具有光谱成像的优势,能获取一定区域内连续的面状光谱信息。因此,如能充分利用航李遥感影像的这一特点,将其作为“媒介”,一方面结合地面实测数据建立基于高光谱信息的病情指数反演模型,将离散的“点”状信息扩展为连续的“面”状信息;一方面基于波谱响应自数酶吖馄撞ǘ涡畔⒛D釺ǘ涡畔ⅲ印憾菇一个冬小麦条锈病病情指数和宽波段信息间的光谱知识库。在此基础上,通过光谱匹配等方法可将知识库内的经验信息“传递”给宽波段影像,进而实现利用影像对冬小麦条锈病病情的监测和识别。本文利用年~年开展“作物病害遥感识别和琋,—,憬笱┮狄8杏胄畔⒓际跤τ醚芯克U憬贾遗┮敌畔⒒こ碳际跹芯恐行模本么笱У缱佑胄畔⒐こ萄г海虾收稿日期:.—.修订日期:基金项目:国家计划钊,9铱萍贾С偶苹钅,,突肪秤朐趾嗖庠けㄐ∥佬切亲踉钟τ孟低诚钅孔手作者简介:张竞成,年生,浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所博上研究生:畂ㄑ读O等:.—
万方数据
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