文档介绍：万方数据
基于高光谱遥感技术的不同小麦品种条锈病病情指数的反演郭洁滨,黄冲,王海光,孙振宇,马占鸿。引言基金项目:国家自然科学基金项目,国家科技支撑计划重大项目覦和国家重点基础研究发展规:第卷,第期阬光谱学与光谱分析摘要应用混合品种控制小麦条锈病在国内外日益受到重视,通过采集田问不同品种混合小麦条锈病各级病情梯度的高光谱遥感数据,将光谱数据与条锈病病情数据进行相关性分析,利用龉馄撞问菇ㄆ与病情指数的同归模型。结果表明,不同小麦品种组合在不同的病情指数情况下,其冠层光谱信息都表现一致的变化规律;冠层反射率在可见光区与病情指数为正相关,而在近红外区则达到了显著的负相关;利用处的反射率、约癛与病情指数构建的回归模型拟合效果较好。研究表明利用高光谱反演条锈病病情指数是可行的,并且小麦不酒分侄苑囱菪Ч跋觳淮蟆关键词高光谱;小麦条锈病;病情指数;反演模型中图分类号:.琒文献标识码:痡..——由条形柄锈菌畇畉鸬小麦条锈病足我国小麦生产上为害范嗣最广、引起损失最大的病害之一,在我困曾多次流行成灾,并造成卮笏失8貌『κ且恢制ǖ拇螈餍胁『Γ坏┓⑸诤适的气候条件下,能够在短时问内大面积的流行成灾。因此,做好早期监测预警工作,对于防止该病大面积发生流行具有重要的意义。长期以来,我国对小麦条锈病的监测工作主要依靠人力进行田问调查,不仅耗时耗力,效率低下,而且准确性低,无法大面积实时监测,因此,发展一种快速、方便、准确且可以大面积监测的方法对于做好条锈病的防治上作有着重大意义。高光谱遥感技术为这一需求的实现提供了可能。以技术为核心的病虫害监测手段越来越受到植保作者的重视。针对小麦条锈病的遥感监测,国内外都已进行了不少相关研究。等芯苛硕÷筇跣獠》⒄钩期健康植株与发病植株反射光谱的差异,并开发了基于神经网络系统的病害监测程序,认为光谱方法有望成为早期病害识别花费少又有效的方法。黄木易等【研究÷筇跣獠∫感监测机理。安虎等捎妹拦鶯外置积分球与型光谱仪耦合对冬小麦条锈病胁迫下不同严重度的单叶进行光谱测定,研究结果表明,随着病害严重度的增加,反射率随之增强,并选择相关性最高的波段~建立÷筇跣獠严重度和光谱反射率之间的回归模型。蒋金豹等÷筇锈病冠层光谱数据进行一阶微分处理,结合小麦病情指数分析表明病情指数与一阶微分在,和ǔし段谙喙匦源锏郊灾健@罹┑萚对小麦条锈病冠层一阶微分光谱进行的分析表明,随病情指数增大,一阶微分光谱在绿边内逐渐增大,在红边~内逐渐降低。蔡成静等ü鼼定位,借助热气球获得了近地和对应的~呖展馄资荩并建立咦浜徒刂驶诟吖馄字脖恢甘淞康幕毓槟型。刘良云等¨弥行卓蒲г荷虾<际跷锢硭兄频拿嬲推扫型成像光谱仪载于运苫鶬:在呖栈竦冒谓冢凇⒐嘟计凇⑷熟期錾诘男÷筇跣獠《嗍毕嗟腜航空高光谱图像数据。王海光等采集单片小麦条锈病病叶的高光谱数据,利用支持向量积算法对不同严重度的病叶进行了判别分析,总体正确识别率达到了%。琋琾,中国农业大学植物病理学系,农业部植物病理学重点开放实验室,北京~收稿日期:——。修订日期:划”翁手作者简介:郭沽滨,年生,中国农业大学植物病理学系在读硕士研究生:.ㄑ读O等甤
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牧嫌敕椒式中,8鞑ǘ尾ǔぃ九2ǔ处的一阶导数,光谱学与光谱分析第卷近年来,应用混合品种控制小麦条锈病在国内外日益得到广泛应用,美国小麦混合品种的种植面积已达到约%夜д咭部U沽讼喙氐难芯