您好,欢迎访问北京市农林科学院 机构知识库!

小麦条锈病高光谱近地与高空遥感监测比较研究

文献类型: 中文期刊

作者: 蔡成静 1 ; 马占鸿 1 ; 王海光 1 ; 张玉萍 1 ; 黄文江 2 ;

作者机构: 1.中国农业大学植物病理学系

2.国家农业信息化工程技术研究中心

关键词: 小麦条锈病;病情指数;高光谱遥感

期刊名称: 植物病理学报

ISSN: 0412-0914

年卷期: 2007 年 37 卷 01 期

页码: 77-82

收录情况: 北大核心 ; CSCD

摘要: 小麦条锈病是我国小麦生产中的重要病害,对该病防治的关键是做好监测工作。本研究利用ASD手持野外光谱仪[ASD Field Spec Hand Held FR(325~1 075 nm)]和热气球在近地与高空研究了发病小麦冠层的高光谱遥感数据特征,获得了近地和对应高空2个不同平台光谱数据。经比较分析,发现高空数据与近地数据之间存在明显而有规律的变异关系,即高空获得的光谱反射率在可见光谱区域明显大于近地获得的光谱反射率。进一步对差异最显著的绿峰580 nm和黄边610 nm处数据进行回归分析,获得了高空光谱反射率值与近地光谱反射率值之间的回归模型,为进一步研究利用高平台遥感监测小麦条锈病奠定了一定的理论基础。

  • 相关文献

[1]用高光谱微分指数监测冬小麦病害的研究. 蒋金豹,陈云浩,黄文江. 2007

[2]主成分分析法与植被指数经验方法估测冬小麦条锈病严重度的对比研究. 陈云浩,蒋金豹,黄文江,王圆圆. 2009

[3]冬小麦条锈病严重度不同估算方法对比研究. 王静,景元书,黄文江,张竞成,赵娟,张清,王力. 2015

[4]冬小麦条锈病严重度高光谱遥感反演模型研究. 蒋金豹,陈云浩,黄文江,李京. 2007

[5]基于近地高光谱信息的小麦条锈病病情指数反演. 董锦绘,杨小冬,杨贵军,王宝山. 2016

[6]利用高光谱红边与黄边位置距离识别小麦条锈病. 蒋金豹,陈云浩,黄文江. 2010

[7]基于VSURF-CA的小麦条锈病高光谱病情指数估测模型. 梅广源,李荣,梅新,陈日强,樊意广,程金鹏,冯子恒,陶婷,赵倩,赵培钦,杨小冬. 2024

[8]基于光谱特征与PLSR结合的叶面积指数拟合方法的无人机画幅高光谱遥感应用. 高林,杨贵军,李长春,冯海宽,徐波,王磊,董锦绘,付奎. 2017

[9]高光谱遥感监测冬小麦条锈病的研究进展(综述). 黄木易,王纪华,黄义德,黄文江,赵春江,刘良云. 2004

[10]高光谱遥感在植被理化信息提取中的应用动态. 谭昌伟,王纪华,黄文江,刘良云,黄义德,严伟才. 2005

[11]高光谱遥感叶面积指数(LAI)反演研究现状. 邢著荣,冯幼贵,李万明,王萍,杨贵军. 2010

[12]基于GA的GRNN高光谱遥感反演冬小麦叶片氮含量模型的建立与验证. 孙焱鑫,王纪华,李保国,刘良云,黄文江,赵春江. 2007

[13]应用波段深度分析和偏最小二乘回归的冬小麦生物量高光谱估算. 付元元,王纪华,杨贵军,宋晓宇,徐新刚,冯海宽. 2013

[14]融合可见光-近红外与短波红外特征的新型植被指数估算冬小麦LAI. 李鑫川,鲍艳松,徐新刚,金秀良,张竞成,宋晓宇. 2013

[15]用高光谱微分指数估测条锈病胁迫下小麦冠层叶绿素密度. 蒋金豹,陈云浩,黄文江. 2010

[16]基于BP和GRNN神经网络的冬小麦冠层叶绿素高光谱反演建模研究. 孙焱鑫,王纪华,李保国,刘良云,黄文江,赵春江. 2007

[17]基于改进的PRI方法对植被冠层叶绿素含量的反演. 宁艳玲,张学文,韩启金,杨宝祝. 2014

[18]基于概率神经网络的水稻穗颈瘟高光谱遥感识别初步研究. 李波,刘占宇,武洪峰,徐新刚,孙安利,黄敬峰. 2009

[19]基于可见光-近红外光谱特征参数的苹果叶片氮含量预测. 杨福芹,冯海宽,李振海,杨贵军,戴华阳. 2017

[20]基于微分变换定量反演土壤有机质及全氮含量. 高颖,王延仓,顾晓鹤,周新武,马样,宣孝义. 2020

作者其他论文 更多>>