多源数据小麦条锈病预测研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 孔钰如

作者： 孔钰如;王李娟;张竞成;杨贵军;岳云;杨小冬

作者机构：

关键词： 小麦条锈病;遥感;气象数据;发病率;SEIR-StripeRust模型

期刊名称： 遥感技术与应用

ISSN： 1004-0323

年卷期： 2022 年 003 期

页码： 571-579

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 小麦条锈病是导致小麦大规模减产的气传性病害，其传播扩散过程受多种因素影响，常用的作物病害气象预测模型难以准确模拟。为实现小麦条锈病发病率的精准预测，提出一种基于气象和遥感数据建立的SEIR-StripeRust动态预测模型。以甘肃省陇南地区为研究区，首先基于气象数据和MODIS遥感数据分别构建气象因子和植被指数，然后与发病率进行相关性分析筛选敏感因子并耦合基本感染率，进而建立SEIR-StripeRust模型，最后采用后向传播神经网络（BPNN）、支持向量回归（SVR）和多元线性回归（MLR）模型对比验证SEIR-StripeRust模型的有效性。结果表明：平均气温、相对湿度和归一化植被指数与小麦条锈病发病率显著相关，其建立的SEIRStripeRust模型预测精度最高，决定系数R~2达到0.79，均方根误差RMSE为0.10，平均绝对误差MAE为0.09，均优于相同特征变量下的BPNN、SVR和MLR模型。研究结果表明SEIRStripeRust模型能够有效预测小麦条锈病发病率，并为县域尺度的小麦条锈病预测和精确防控提供技术支持。

分类号： S435.121.42%S127

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