苹果褐斑病的高光谱遥感监测估算分析研究

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本文主要利用高光谱遥感技术对苹果褐斑病作了初步监测分析,通过田间试验,获取病害苹果叶片光谱数据和病情指数数据。经过综合分析,可得出以下几条结论:(1)随着褐斑病病情的加重,叶片光谱反射率在可见光范围内逐渐增大,在近红外逐渐减小;叶片光谱一阶微分在绿光区域的一阶微分值逐渐增大,在红光区域逐渐减小。(2)对苹果褐斑病病情指数与一阶微分数据进行了相关分析。结果表明,在432~582nm,637~702nm和715~765nm波长处存在显著相关。(3)选取相关系数达到0.01检验水平的微分变量,使用线性或非线性回归技术建立单变量估测病情指数模型。对于变量D725/D702, Dr,SDr,SDr/SDg,(SDg-SDb)/ (SDg+SDb)来说,最佳模型是线性模型;对于变量SDb来说,最佳模型为对数模型;对于变SDr/SDb,SDg/SDb来说,最佳模型是指数模型;对于变量(SDr-SDg)/ (SDr+SDg)来说,最佳模型为抛物线模型;对于变量(SDr-SDb)/(SDr+SDb)来说,最佳模型为一元三次函数模型。(4)经过检验证明,以(SDr-SDb)/ (SDr+SDb)为变量的一元三次函数模型估测出的病情指数RMSE为5.63%,高于其它模型的精度,并且该模型对小于10%的病情指数估测精度较高,可以认为它是叶片微分光谱指数估测病情指数的最佳模型。研究认为,当病情指数为5%左右时,是苹果褐斑病最佳防治期,及时防治,对苹果产量没有大的影响。而本文的研究结果表明,最佳模型的估测误差为5.63%,也就是说,完全可以利用高光谱遥感监测作物的早期病害情况。利用高光谱遥感技术对苹果褐斑病作监测,能在较早的时期发现病害,提供褐斑病发生与发展的状况,并能生成病害发生的空间分布及面积,同时多时相的监测能给决策者提供重要的病害蔓延的趋势,从而让决策者有针对性的进行决策、加强重点防治,减少产量损失。无论对我国还是世界苹果生产,都具有重大意义。
摘要第2-3页
ABSTRACT第3-4页
1 绪论第7-17页
    1.1 高光谱遥感第7-8页
        1.1.1 高光谱遥感基本概念第7页
        1.1.2 高光谱遥感特点第7-8页
    1.2 植被在可见/近红外波段的光谱主要特征第8-9页
    1.3 高光谱遥感监测苹果褐斑病原理及特点第9-11页
        1.3.1 高光谱遥感监测苹果褐斑病的原理第9-11页
        1.3.2 高光谱遥感监测苹果褐斑病的特点第11页
    1.4 国内外研究现状第11-13页
        1.4.1 国外研究现状第11-12页
        1.4.2 国内研究现状第12-13页
    1.5 研究工作的背景和意义第13-17页
        1.5.1 苹果褐斑病的危害第13-14页
        1.5.2 监测苹果褐斑病的意义第14-15页
        1.5.3 遥感监测病虫害的基础及优势第15-17页
2 实验数据准备第17-22页
    2.1 数据获取第17-18页
        2.1.1 供试品种及实验区概况第17页
        2.1.2 实验区田间设计第17-18页
    2.2 试验技术路线第18页
    2.3 褐斑病害接种方法第18-19页
    2.4 项目测定与方法第19-20页
        2.4.1 田间观测条件第19页
        2.4.2 单叶光谱测定仪器与方法第19页
        2.4.3 病情指数获取方法第19-20页
    2.5 数据处理第20-22页
        2.5.1 数据处理方法第20页
        2.5.2 分析谱段的确定第20-21页
        2.5.3 高光谱微分指数第21-22页
3 数据处理结果与分析第22-31页
    3.1 苹果褐斑病病情指数D I 与一阶微分相关性分析第22-24页
        3.1.1 不同严重度的单叶光谱特征第22-23页
        3.1.2 不同严重度单叶相对反射率光谱特征第23-24页
    3.2 病情指数D I 与一阶微分相关性分析第24-31页
        3.2.1 病情指数的变化第24-25页
        3.2.2 一阶微分光谱特征第25-26页
        3.2.3 相关性分析第26-27页
        3.2.4 D I 与一阶微分相关性分析第27-29页
        3.2.5 DI 与高光谱变量之间的相关系性第29-30页
        3.2.6 显著性检验第30-31页
4 苹果褐斑病病情指数DI 的高光谱估算模型第31-41页
    4.1 建立DI 的遥感监测估算模型第31页
    4.2 DI 与高光谱变量的线性和非线性回归分析第31-38页
        4.2.1 回归分析第31-33页
        4.2.2 DI 与高光谱变量的线性和非线性回归分析第33-38页
    4.3 苹果叶D I 高光谱估算模型的精度检验及可靠性分析第38-41页
        4.3.1 估算模型的精度检验第38-39页
        4.3.2 对各估测模型进行可靠性分析第39-41页
5 总结第41-45页
    5.1 结论第41页
    5.2 讨论第41-42页
    5.3 基于高光谱遥感的监测农作物病害展望第42-45页
致谢第45-46页
参考文献第46-51页
附录第51页
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