本研究針對病蟲害遙感檢測中,莖基腐與全蝕病病害易混淆的問題,基于非成像光譜以及地面樣點(diǎn)觀測數(shù)據(jù),在冠層尺度研究兩種病害,對不同尺度上的光譜響應(yīng)進(jìn)行對比分析。依據(jù)分析所得差異特性及篩選所得特征參數(shù)。建立辨別分析模型,對兩種病害樣本的混合樣本庫進(jìn)行區(qū)分,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示區(qū)分程度良好。在實(shí)際的莖基腐與小麥全蝕病兩種病情的評估過程中,降低了對人為主觀經(jīng)驗(yàn)的要求,提高了病情的識別度和計(jì)算速度。實(shí)現(xiàn)了在非成像高光譜層面,對未知白穗率條件下的兩種病害的進(jìn)行區(qū)分。有助于莖基腐與全蝕病兩種病害發(fā)病區(qū)域以及不同田塊的發(fā)病程度進(jìn)行非監(jiān)督的快速多分類的進(jìn)行,為最終達(dá)到病害區(qū)域識別、區(qū)分病害種類、病害程度分級等步驟的遙感測量一體化目標(biāo)提供理論依據(jù)。本文從小麥莖基腐與全蝕病兩類病害不同白穗率原始光譜圖譜入手,分波段對原始光譜進(jìn)行一階微分變換,選取差異波段處理后得到差異波段二階微分光譜。同時(shí)對光譜特征值與植被指數(shù)進(jìn)行選擇。通過IBM SPSS Statistics軟件,分別通過逐步判別法對各特征參數(shù)進(jìn)行篩選,結(jié)果顯示Db對應(yīng)波長、Dy黃邊最大一階微分值、NPCI、SIPI、RVSI和WI共6個(gè)指數(shù)對2種病害的區(qū)分程度良...

【文章頁數(shù)】：49 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
1 文獻(xiàn)綜述
    1.1 莖基腐與全蝕病病害
    1.2 非成像遙感對小麥的研究
    1.3 相關(guān)的國內(nèi)外研究工作水平及發(fā)展趨勢
2 引言
    2.1 研究背景
    2.2 研究目的
    2.3 研究意義
3 研究方案
    3.1 數(shù)據(jù)采集
    3.2 研究方法
    3.3 研究過程
4 結(jié)果與分析
    4.1 對2種病害進(jìn)行不同白穗率間的原始反射率光譜比較
    4.2 對相同白穗率條件下的2種病害進(jìn)行組間原始反射率光譜對比
    4.3 T檢驗(yàn)驗(yàn)證差異性
    4.4 一階微分光譜的比較
    4.5 選取明顯差異波段進(jìn)行二階微分曲線比較
    4.6 篩選特征值與植被指數(shù)
    4.7 建立分類函數(shù)并對混合樣本庫進(jìn)行辨別分析
5 結(jié)論與討論
參考文獻(xiàn)
ABSTRACT



本文編號：3831983