發(fā)布時間：2018-03-07 21:25

  本文選題：遙感監(jiān)測　切入點(diǎn)：小麥白粉病　出處：《遙感技術(shù)與應(yīng)用》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：小麥白粉病嚴(yán)重影響小麥的產(chǎn)量和品質(zhì),區(qū)域尺度上準(zhǔn)確、及時地監(jiān)測小麥白粉病的發(fā)生情況有利于高效地指導(dǎo)防治工作。利用Landsat-8遙感影像,提取出對小麥白粉病病情影響較大的長勢因子和生境因子,包括歸一化植被指數(shù)(NDVI)、比例植被指數(shù)(RVI)、綠度(Greenness)、濕度(Wetness)和地表溫度(LST),利用最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)對陜西省關(guān)中平原部分地區(qū)的小麥白粉病進(jìn)行監(jiān)測,并用粒子群算法(PSO)優(yōu)化模型參數(shù),將監(jiān)測結(jié)果分別與傳統(tǒng)支持向量機(jī)(SVM)和最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明:經(jīng)過粒子群優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)模型(PSO-LSSVM)的總體監(jiān)測精度達(dá)到92.8%,優(yōu)于SVM的71.4%和LSSVM的85.7%,取得了較好的監(jiān)測效果。
[Abstract]:Wheat powdery mildew seriously affects the yield and quality of wheat, and monitoring the occurrence of wheat powdery mildew on the regional scale accurately and timely is helpful to guide the prevention and control of wheat powdery mildew. Landsat-8 remote sensing images are used. The growth factors and habitat factors of wheat powdery mildew were extracted. Including normalized vegetation index (NDVI), proportional vegetation index (RVI), green degree of greens, humidity and surface temperature (LST), wheat powdery mildew in parts of Guanzhong Plain in Shaanxi Province was monitored by least square support vector machine (LSSVM). Particle swarm optimization algorithm (PSO) is used to optimize the model parameters. The monitoring results are compared with those of traditional support vector machine (SVM) and least squares support vector machine (LSSVM). The results show that the PSO-LSSVM model based on particle swarm optimization is the best for overall monitoring. The degree reached 92.8, better than the 71.4% of SVM and 85.7 of LSSVM.
【作者單位】： 安徽大學(xué)安徽省農(nóng)業(yè)生態(tài)大數(shù)據(jù)工程實(shí)驗(yàn)室;中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所數(shù)字地球重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61672032、41271412) 安徽省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(1408085MF121、1608085MF139) 中國科學(xué)院國際合作局對外合作重點(diǎn)項(xiàng)目(131211KYSB20150034) 安徽省科技重大專項(xiàng)(16030701091)
【分類號】：S435.121.46;TP18

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本文編號：1581014