近年來,病蟲害流行程度逐年加重,使得及早預測及實時監(jiān)測病蟲害的任務更加艱巨。隨著各種類型的遙感數(shù)據(jù)源的出現(xiàn),利用遙感技術來收集、監(jiān)測和預測作物在大范圍上的病害信息,成為了一種重要而有效的途徑信息,將逐步取代的下地目測手查等傳統(tǒng)方式。本文主要以小麥全蝕病為研究對象,以小麥全蝕病發(fā)病區(qū)域監(jiān)測為研究主線,利用Landsat系列衛(wèi)星遙感影像,結合地面采集的樣本數(shù)據(jù),開展了小麥全蝕病的監(jiān)測研究,具體研究內容和結果如下:（1）為了提高遙感監(jiān)測小麥全蝕病病害嚴重度的精確程度,避免其它對象的干擾,本文利用NDVI對植被的特殊敏感性,采用一個NDVI閾值將植被區(qū)域與非植被區(qū)域分離開;基于草地在近紅外波段反射率高于作物和森林這一點,通過設置一個Nir閾值將草地與作物、森林進一步分離出來;通過設置DEM高程閾值和坡度閾值將作物與森林植被區(qū)分離開來。結合支持向量機的分類方法和最大似然法,將小麥與非小麥作物區(qū)域進行分離,并通過精度驗證選取較優(yōu)的分類方式,獲取研究區(qū)的小麥種植區(qū)域信息。（2）2月29號、5月4號、5月11號分別對應小麥的返青期、抽穗期和灌漿期這三個生長階段,本文基于三景遙感影像分別計算出不同時相研... 

【文章來源】：河南農業(yè)大學河南省

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究區(qū)示意圖

GeoEye-1 √ √ .tilIKONOS √ √ Metadata.txtKOMPSAT-3 √ *_aux.xmlLandsat TM,ETM+,Landsat-8 OLI/TIRS√ √ √ *_MTL.txt,*WO.txt，*.metOrbView-3 √ √ .pvlPleiades Primary orOrtho√ √ DIM*.xmlQuickBird √ √ .tilRapidEye Level-1B √ √ *_metadata.xmlResourceSat-2 √ .h5SPOT DIMAP √ √ METADATA.DIMSSOP DIMAP √ METADATA.DIMWorldView -1 and 2 √ √ .til在完成輻射定標后， 使用 ENVI 的 FLAASH 工具對影像執(zhí)行大氣校正，完成后可得到反演的能見度及水汽柱含量。為了強化大氣校正效果,FLAASH 工具會默認將像元值擴大到 10000 倍，為了方便后續(xù)研究，使用 BandMath 對其進行計算處理，從而獲得 0-1 范圍內的反射率數(shù)據(jù)。

影像裁剪為了提高研究效率，將影像數(shù)據(jù)執(zhí)行輻射定標和大氣校正后，使用行政邊界矢量文件對研究區(qū)進行了裁剪和拼接，從而使影像數(shù)據(jù)更具針對性。由于下載且經過預處理的遙感影像已經做了幾何校正，不存在幾何畸變，即遙感影像的像元坐標與目標研究區(qū)的地理坐標保持一致的對應關系，所以可以直接進行裁剪處理。3.3.2.2

【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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[2]冬小麥葉面積指數(shù)反演與病害光譜識別研究[D]. 管青松.安徽大學 2014
[3]山東小麥根莖部主要真菌病害病原的分離鑒定和分子檢測[D]. 李鵬昌.山東農業(yè)大學 2014
[4]不同類型抑制蒸騰劑對大豆和冬小麥生長及產量的影響[D]. 何爽.中國農業(yè)科學院 2009
[5]衛(wèi)星遙感監(jiān)測江蘇省小麥籽粒產量和品質初步探索[D]. 張旭東.揚州大學 2009
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本文編號：3608349