文献类型： 中文期刊

作者： 范友波 ¹ ; 顾晓鹤 ² ; 王双亭 ¹ ; 杨贵军 ² ; 王磊 ¹ ; 王立志 ¹ ; 陈召霞 ² ;

作者机构： 1.河南理工大学测绘与国土信息工程学院

2.国家农业信息化工程技术研究中心

关键词： 冬小麦;白粉病;高光谱;特征参量;植被指数

期刊名称： 麦类作物学报

ISSN： 1009-1041

年卷期： 2017 年 37 卷 01 期

页码： 136-143

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为探讨利用高光谱技术快速无损地监测小麦白粉病灾情的方法,通过人工田间诱发白粉病,在灌浆期对不同发病等级(病情指数)的冬小麦进行冠层高光谱测定,对原始光谱数据进行一阶微分处理,筛选最佳光谱特征参量和植被指数,构建冬小麦白粉病病情指数反演模型。结果表明,在冠层尺度,小麦白粉病"红边"位置均在730nm左右(±1nm);经验证,5种模型中三角植被指数(TVI)模型估算精度最好,r2和RMSE分别达到了0.700和0.112,与精度最低的优化土壤调节植被指数(OSAVI)模型相比,r2提高了0.071,RMSE降低了0.013。小麦白粉病"红边"蓝移现象并不明显;五种模型r2都达到了0.6以上,说明高光谱技术都能够有效地对冬小麦白粉病病情指数进行无损、快速、精确的反演,其中TVI的反演精度最佳。