基于支持向量机模型的冬小麦全蚀病为害等级遥感监测

文献类型： 中文期刊

第一作者： 乔红波

作者： 焦红涛;吴旭;司海平;时雷;郭伟;马新明;周益林

作者机构：

关键词： 冬小麦;全蚀病;高光谱;支持向量机;预测模型

期刊名称： 麦类作物学报

ISSN： 1009-1041

年卷期： 2014 年 34 卷 12 期

页码： 1694-1698

收录情况： CSCD

摘要： 为了解利用高光谱遥感技术对小麦全蚀病进行有效监测的可行性,对感染不同发病等级全蚀病的冬小麦冠层光谱反射率数据进行采集分析,选取监测敏感波段,在Matlab和Libsvm工具箱支持下,利用支持向量机分类方法构建小麦全蚀病病害等级预测模型。结果表明,在不同程度小麦全蚀病的为害下,小麦冠层光谱反射率存在明显变化。通过对数据分析,选择700~900nm波段作为敏感波段进行训练建立模型的结果最好;经检验,基于此波段构建的预测模型预测值与实际值相关系数可达0.943,均方根达0.63,因此生产上可利用波段光谱特征对小麦全蚀病进行监测。

分类号： TP18`S435.121.4

  • 相关文献

[1]冬小麦叶片光合特征高光谱遥感估算模型的比较研究. 张卓,龙慧灵,王崇倡,杨贵军. 2019

[2]冬小麦叶面积指数遥感反演方法比较研究. 谢巧云,黄文江,蔡淑红,梁栋,彭代亮,张清,黄林生,杨贵军,张东彦. 2014

[3]基于高光谱的水稻叶片氮素营养诊断研究. 杨红云,周琼,杨珺,孙玉婷,路艳,殷华. 2019

[4]基于高光谱和参数优化支持向量机的水稻施氮水平分类研究. 罗建军,杨红云,路艳,万颖,孙爱珍,易文龙. 2020

[5]基于特征光谱参数的苹果叶片叶绿素含量估算. 冯海宽,杨福芹,杨贵军,李振海,裴浩杰,邢会敏. 2018

[6]基于无人机高光谱遥感的太行山经济林树种识别研究. 孙一丹,杨晓楠,张海涛,张爱军,庞立欣,郭艳超,郭雪涛,梁欣. 2024

[7]不同颗粒大小对高光谱估算土壤有机质含量的影响. 司海青,姚艳敏,王德营,刘影. 2015

[8]多核学习算法及其在高光谱图像分类中的应用研究进展. 李广洋,寇卫利,陈帮乾,代飞,强振平,吴超. 2021

[9]基于波段选择的烟草病害检测模型. 潘兆杰,孙根云,张爱竹,付航,王新伟,任广伟. 2023

[10]基于无人机低空高光谱遥感影像的柑橘黄龙病植株监测模型. 李敏,覃泽林,兰宗宝,方辉,余圣新,莫小香,谢国雪,曾志康. 2023

[11]基于支持向量机理论的土壤水分预测模型研究. 丁铁山,董汝瑞,温季. 2011

[12]以地块分类为核心的冬小麦种植面积遥感估算. 顾晓鹤,潘耀忠,何馨,黄文江,张竞成,王慧芳. 2010

[13]基于开花期氮素营养指标的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感预测. 屈莎,李振海,邱春霞,杨贵军,宋晓宇,陈召霞,刘畅. 2017

[14]多光谱与热红外数据融合在冬小麦产量估测中的应用. 兰铭,费帅鹏,禹小龙,李雷,夏先春,肖永贵,孟亚雄. 2021

[15]不同氮素营养条件下的冬小麦生理及光谱特性. 景娟娟,王纪华,王锦地,刘良云,黄文江,赵春江. 2003

[16]表征冬小麦倒伏强度敏感冠层结构参数筛选及光谱诊断模型. 束美艳,顾晓鹤,孙林,朱金山,杨贵军,王延仓. 2019

[17]最小二乘支持向量机方法对冬小麦叶面积指数反演的普适性研究. 谢巧云,黄文江,梁栋,彭代亮,黄林生,宋晓宇,张东彦,杨贵军. 2014

[18]持续受涝对冬小麦高光谱特征参数的影响分析. 段丁丁,熊勤学,刘莉,何英彬. 2018

[19]基于高光谱遥感与SAFY模型的冬小麦地上生物量估算. 刘明星,李长春,李振海,冯海宽,杨贵军,陶惠林. 2020

[20]基于面积指数的植株氮含量遥感估算. 杨福芹,冯海宽,谢瑞,韩佩佩,戴渝心,蔡国盛,金丽妍. 2020

作者其他论文 更多>>

微信小程序