發(fā)布時間：2021-06-21 13:40

　　本文利用近地非成像高光譜數(shù)據(jù)對不同尺度的小麥赤霉病的監(jiān)測方法進(jìn)行研究。以小麥赤霉病為研究對象,分別在麥穗尺度和冠層尺度提取敏感特征變量以及利用不同分類算法建立監(jiān)測模型,對田間小麥赤霉病嚴(yán)重度進(jìn)行監(jiān)測。實驗結(jié)果可以為農(nóng)業(yè)植保和管理者對田間小麥赤霉病的監(jiān)測,病害防控以及田間管理提供指導(dǎo)。主要研究工作如下:（1）在麥穗尺度上,從不同測量角度對麥穗赤霉病進(jìn)行識別研究。首先對非成像高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行光譜標(biāo)準(zhǔn)化處理。利用一階微分特征、連續(xù)統(tǒng)去除的光譜吸收特征和植被指數(shù)來評價赤霉病的識別能力。然后分別從冬小麥穗正面、側(cè)面和直立三個角度提取對赤霉病敏感且類間差異顯著的光譜特征集。最后,利用Fisher線性判別分析和支持向量機(jī)算法構(gòu)建了有效的疾病嚴(yán)重程度識別模型。在所選特征中,綠峰與藍(lán)邊一階微分總和比值SDg/SDb和歸一化值（SDg-SDb）/（SDg+SDb）在模型中占主導(dǎo)地位。結(jié)果表明:所選擇的光譜特征在監(jiān)測麥穗感染赤霉病方面有很大的潛力;將LDA與SVM相結(jié)合,可以進(jìn)一步提高模型的精度,側(cè)面模型總體精度（88.6%）優(yōu)于正面（85.7%）,直立角模型的總體精度最低（68.6%）。（2）在麥穗尺度上,... 

【文章來源】：安徽大學(xué)安徽省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

感染麥穗三個測量角度Figure2.1FHB-infectedearofwinterwheatandthreemeasuringangles(front,sideanderect).正面?zhèn)让嬷绷?br>

第二章實驗方案、數(shù)據(jù)獲取及處理8圖2.1感染麥穗三個測量角度Figure2.1FHB-infectedearofwinterwheatandthreemeasuringangles(front,sideanderect).圖2.2研究區(qū)概況Figure2.2Locationofexperimental正面?zhèn)让嬷绷?

第二章實驗方案、數(shù)據(jù)獲取及處理10徽省合肥市廬江縣郭河鎮(zhèn)（31°29′N,117°13′E）開展（圖2.3）。實驗地調(diào)查測量獲得的冠層樣本數(shù)據(jù)量統(tǒng)計如表2.3所示。本實驗為冠層尺度的小麥赤霉病監(jiān)測提供數(shù)據(jù)保障。圖2.3冠層尺度研究區(qū)域Figure2.3Thestudyareaofcanopyscale

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]利用隨機(jī)森林法協(xié)同SIF和反射率光譜監(jiān)測小麥條銹病[J]. 競霞,白宗璠,高媛,劉良云.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2019(13)
[2]基于SVM的通風(fēng)系統(tǒng)故障診斷懲罰系數(shù)與核函數(shù)系數(shù)優(yōu)化研究[J]. 周啟超,劉劍,劉麗,黃德,鄧立軍,蔣清華.  中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù). 2019(04)
[3]基于連續(xù)統(tǒng)去除和偏最小二乘回歸的油菜SPAD高光譜估算[J]. 鄭煜,常慶瑞,王婷婷,楊景.  西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(08)
[4]高光譜信息的農(nóng)林植被種類區(qū)分[J]. 虞佳維,程志慶,張勁松,王鶴松,蔣躍林,楊書運(yùn).  光譜學(xué)與光譜分析. 2018(12)
[5]基于支持向量機(jī)的棉花冠層葉片葉綠素含量高光譜遙感估算[J]. 張卓然,常慶瑞,張廷龍,班松濤,由明明.  西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(11)
[6]基于偏最小二乘法的小麥條銹病潛育期冠層高光譜分析[J]. 劉琦,谷醫(yī)林,王翠翠,王睿,李薇,馬占鴻.  植物保護(hù)學(xué)報. 2018(01)
[7]潛育期小麥條銹菌的高光譜定性識別[J]. 劉琦,王翠翠,王睿,谷醫(yī)林,李薇,馬占鴻.  植物保護(hù)學(xué)報. 2018(01)
[8]小波分析與支持向量機(jī)結(jié)合的冬小麥白粉病遙感監(jiān)測[J]. 黃林生,劉文靜,黃文江,趙晉陵,宋富冉.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2017(14)
[9]基于連續(xù)統(tǒng)去除法的冬小麥葉片全氮含量估算[J]. 李粉玲,常慶瑞.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報. 2017(07)
[10]基于連續(xù)小波分析的小麥病蟲害光譜區(qū)分研究[J]. 袁琳,包志炎,田靜華,邢晨,張海波.  地理與地理信息科學(xué). 2017(01)

博士論文
[1]小麥病蟲害多尺度遙感識別和區(qū)分方法研究[D]. 袁琳.浙江大學(xué) 2015

碩士論文
[1]小麥赤霉病高光譜信息多循環(huán)提取及組合式識別研究[D]. 劉爽.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2019
[2]冬小麥赤霉病和白粉病多尺度遙感監(jiān)測[D]. 阮超.安徽大學(xué) 2019
[3]基于敏感光譜特征的小麥白粉病遙感監(jiān)測研究[D]. 劉創(chuàng).安徽大學(xué) 2019
[4]利用衛(wèi)星遙感估測冬小麥長勢和赤霉病的研究[D]. 金正婷.南京信息工程大學(xué) 2016



本文編號：3240776