本文選題：煙草花葉病 + 高光譜��； 參考：《中國煙草學(xué)報》2016年01期

【摘要】：為實現(xiàn)煙草花葉病快速、無損監(jiān)測。基于染病植株冠層高光譜數(shù)據(jù),優(yōu)選病情指示變量,利用偏最小二乘法建立病害程度估測模型,并進一步將模型應(yīng)用于資源3號衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),建立煙草花葉病病害等級分布圖。結(jié)果顯示:1)以比值植被指數(shù)(RVI),差值植被指數(shù)(DVI),再歸一化植被指數(shù)(RDVI),變換植被指數(shù)(TVI),土壤可調(diào)植被指數(shù)(SAVI)作為煙草花葉病病情的指示因子,能有效估測花葉病的嚴重程度,決定系數(shù)達0.8165。2)在煙草花葉病病害等級分布圖上,隨機抽取140個樣點進行實測,并將實測值與估測值進行線性擬合,擬合優(yōu)度R2達77.13%。因此該方法能實現(xiàn)對煙草花葉病的大范圍實時監(jiān)測。
[Abstract]:In order to realize fast and nondestructive monitoring of tobacco mosaic disease. Based on the hyperspectral data of infected plant canopy, the disease indication variables were selected, and the disease degree estimation model was established by partial least square method, and the model was further applied to the remote sensing data of Resource-3 satellite. To establish the distribution map of tobacco mosaic disease. The results showed that the ratio vegetation index (RVI), the difference vegetation index (DVI), the normalized vegetation index (RDVI), the transformed vegetation index (TVI) and the soil adjustable vegetation index (SAVI) were used as indicators of tobacco mosaic disease, and the severity of tobacco mosaic disease could be estimated effectively. The coefficient of determination was 0.8165.2) on the distribution map of tobacco mosaic disease grade, 140 samples were randomly selected and measured, and the measured values were fitted linearly with the estimated values, and the goodness of fit R2 was 77.13%. Therefore, this method can be used to monitor tobacco mosaic disease in a wide range of real-time.
【作者單位】： 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院;山東臨沂煙草有限公司;中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院煙草研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No:41171425) 山東省煙草公司重點項目資助(No:2014-7-1) 上海煙草集團公司重點科技項目(No:SZBCW2013-01140)
【分類號】：S435.72;S127

【共引文獻】

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本文編號：1933005