蟲害是造成糧食減產(chǎn)的重要原因之一,傳統(tǒng)人工巡查法調(diào)查蟲害的方法效率較低,難以實現(xiàn)大范圍農(nóng)田蟲害監(jiān)測,因此,快速、客觀的蟲害監(jiān)測手段是規(guī)�；N植農(nóng)業(yè)的必要需求。以稻縱卷葉螟蟲害為研究對象,使用基于無人機平臺的遙感技術(shù)獲取不同蟲害程度水稻的多光譜影像,結(jié)合地面卷葉率調(diào)查,分析不同蟲害程度水稻的冠層光譜特征,建立稻縱卷葉螟危害下水稻卷葉率的遙感估算模型,用于蟲害嚴(yán)重程度的快速診斷。結(jié)果表明:遭受稻縱卷葉螟為害的水稻卷葉率與冠層在綠（560 nm）、紅邊（717 nm）和近紅外（840 nm）波段的光譜反射率顯著負相關(guān),與紅（668 nm）波段光譜反射率顯著正相關(guān),與歸一化植被指數(shù)（NDVI）和差值植被指數(shù)（DVI）顯著負相關(guān)。以光譜反射率和植被指數(shù)為自變量、使用偏最小二乘回歸（PLSR）算法建立的卷葉率估算模型精度最高,驗證R2為0.675,RMSE為0.753。通過使用PLSR模型得到的卷葉率分布圖與實際調(diào)查結(jié)果基本一致。研究結(jié)果可以為稻縱卷葉螟蟲害快速調(diào)查提供理論依據(jù)和技術(shù)支持,也可以為蟲害精準(zhǔn)防控提供決策依據(jù)。 

【文章來源】：上海農(nóng)業(yè)學(xué)報. 2020,36(06)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

水稻試驗小區(qū)無人機多光譜影像

葉片卷曲、發(fā)白是水稻遭受稻縱卷葉螟危害后的典型癥狀,光譜也會發(fā)生明顯的變化。如圖2(a)所示,與正常水稻葉片相比,遭受稻縱卷葉螟幼蟲啃食的葉片的光譜曲線有著很大差異,具體表現(xiàn)為蟲害葉片在藍(475 nm)、綠(560 nm)、紅(668 nm)和紅邊(717 nm)波段的反射率升高,而在近紅外(840 nm)波段的反射率降低。遭受蟲害的水稻冠層光譜反射率特征與葉片有一定的差異,如圖2(b)所示。主要體現(xiàn)在:與正常水稻冠層光譜相比,蟲害水稻冠層光譜反射率在藍、綠、紅邊和近紅外波段較低,而在紅波段較高。2.2 稻縱卷葉螟為害的水稻卷葉率與冠層光譜相關(guān)性分析

對各小區(qū)水稻卷葉率與多光譜影像上各小區(qū)植被指數(shù)的相關(guān)性進行分析,結(jié)果如圖4所示:在0.05水平上,與卷葉率顯著相關(guān)的植被指數(shù)有NDVI、RVI、DVI和RE＿DVI;其中相關(guān)系數(shù)最高的為NDVI和DVI,相關(guān)系數(shù)分別為-0.67和-0.77;RVI和RE＿DVI相關(guān)系數(shù)較低,分別為-0.36和-0.32。因此,對稻縱卷葉螟為害程度最為敏感的植被指數(shù)為NDVI和DVI。圖4 卷葉率與植被指數(shù)相關(guān)性

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3216212