本文利用遙感技術手段對不同尺度的小麥條銹病進行監(jiān)測研究�；谝巴鈱嶒炚{查獲得冠層高光譜數據和小麥條銹病病情嚴重度,同時獲得與研究區(qū)對應的Sentinel-2衛(wèi)星影像、氣象數據等相關數據,對冠層和區(qū)域尺度的小麥條銹病進行監(jiān)測研究,利用不同的特征變量篩選算法和分類算法建立監(jiān)測模型,對小麥條銹病的防控提供及時和科學指導。主要研究工作如下:（1）在冠層尺度上,根據野外實驗獲得的各個不同生育期的小麥條銹病冠層高光譜響應特征,研究小麥條銹病的冠層光譜變化和響應規(guī)律,在冠層尺度上對小麥條銹病進行監(jiān)測和分析,同時也為后期區(qū)域尺度的研究提供更多理論基礎。為了分析光譜特征與小麥條銹病之間的相關性,分別從原始光譜、植被指數特征分析出相關性較高的特征,再利用K-Means算法篩選出最優(yōu)特征集合,結合LSSVM分類算法,在不同生育期中建立小麥條銹病監(jiān)測模型。所有模型中,在5月18日,小麥灌漿期,K-Means結合LSSVM監(jiān)測模型的精度最高達到80.5%,基本實現了冠層尺度上對小麥條銹病的監(jiān)測。（2）在區(qū)域尺度上,本文基于Sentinel-2遙感衛(wèi)星影像數據建立小麥條銹病的嚴重度監(jiān)測模型,通過K-Means結合... 

【文章來源】：安徽大學安徽省 211工程院校

【文章頁數】：69 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究區(qū)概況Fig.2.1Locationofexperimentalspike.

第二章實驗方案、數據獲取及處理12總體精度達90%以上，滿足后續(xù)分析的精度要求。提取的小麥種植面積見圖2.4。圖2.4小麥種植區(qū)域Fig.2.4Plantingareaofwheat2.3.2氣象數據的獲取及預處理小麥條銹病作為一種破壞性較強的低溫、高濕、強光的氣傳病害，氣象條件是條銹菌存活、生長和繁殖的關鍵因素，氣象條件會導致大范圍內條銹病的爆發(fā)，造成小麥的大幅減產[25]。根據陜西寧強縣小麥條銹病的發(fā)病時間及特點，及氣象站點的逐日地面氣象資料，獲得研究區(qū)域及研究區(qū)域相鄰區(qū)域的3月到5月份的平均降水量（PRE）、平均溫度（TEM）、風速（WIN）、日照時數（SSD）和相對濕度（RHU）。因氣象站點的個數的有限，無法滿足氣象因子在整個研究區(qū)域的連續(xù)分布，對樣點的代表性差。為了獲取調查樣點相對較為準確的各樣本點的氣象因子值，需對氣象數據進行處理。氣象數據處理包括異常值去除月平均值計算和GIS空間插值計算[1]�？臻g插值則是利用GIS軟件對氣象特征進行分析，將局部小尺度上獲得信息擴展到較大尺度或者區(qū)域，從而獲得樣本點的氣象因子。而氣象站點的數目和位置也直接影響著空間插值的結果與精度，選擇合適的站點數目及位置也極為重要。而研究區(qū)域的范圍較小，覆蓋的站點個數很少。因此，在插值空間分析的站點選擇中，同時還加入陜西寧強縣研究區(qū)域附近的幾個站點。具體的氣象站點見圖2.5。隨著空間分析技術的發(fā)展，國內外研究發(fā)展了很多的空間插值方法，被廣泛的應用于資源、災害管理中。其中最常用的是反距離加權插值法

安徽大學碩士學位論文13（inversedistanceweighted，IDW）、克里金插值法和樣條插值法[26]。綜合考慮這幾種方法的優(yōu)缺點和陜西省附件各區(qū)縣的氣象站點和數目，最終決定利用反距離加權法，基于ArcGIS10.2軟件空間分析平臺，對陜西省附近區(qū)域反演的各氣象特征因子進行空間差值。圖2.6為研究區(qū)5月份各氣象特征的空間插值結果圖。圖2.5研究區(qū)氣象站點分布圖Fig.2.5Mapofmeteorologicalstationsinthestudyarea圖2.6陜西寧強縣5月份的空間插值分布圖Fig.2.6SpatialInterpolationDistributionMapofNingqianginMay

【參考文獻】：
期刊論文
[1]近年來陜西省小麥條銹病流行規(guī)律及其與氣象條件的關系[J]. 李登科,王釗,謝飛舟.  災害學. 2019(03)
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博士論文
[1]多源遙感數據小麥病害信息提取方法研究[D]. 張競成.浙江大學 2012

碩士論文
[1]基于改進果蠅算法優(yōu)化最小二乘支持向量機模型的土壤濕度反演研究[D]. 石心鶯.浙江大學 2016



本文編號：3309149