文献类型： 中文期刊
作者： 蒋金豹 1 ; 陈云浩 2 ; 黄文江 3 ;
作者机构： 1.中国矿业大学(北京)地测学院
2.北京师范大学资源学院
3.国家农业信息化工程技术研究中心
关键词： 高光谱;小麦条锈病;红边位置;黄边位置;病情指数;反演模型
期刊名称： 光谱学与光谱分析
ISSN： 1000-0593
年卷期： 2010 年 30 卷 06 期
页码： 1614-1618
收录情况： EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： 研究的目的是利用高光谱遥感尽可能早地识别出健康与遭受条锈病胁迫的小麦。通过人工田间诱发不同等级条锈病,在不同生育期测定感染不同严重程度条锈病的冬小麦冠层光谱及病情指数(disease index,DI)。对测定的光谱进行平滑并计算一阶微分值,并用两种方法分别提取光谱红边位置(rededge position,REP)与黄边位置(yellowe dge position,YEP):(1)一阶微分最大值法;(2)Cho and Skidmore方法。研究表明随着病情严重度的增加,REP逐渐向短波方向移动,YEP逐渐向长波方向移动,而REP-YEP则迅速的减小。分别对比分析了REP,YEP以及REP-YEP预测DI的能力,结果表明,以REP-YEP为变量的模型预测DI的精度最好,模型估测绝对误差(RMSE)仅为6.22,相对误差(relativeerror,RE)为14.3%,且能够提前12d识别出健康与病害胁迫的小麦。该研究不仅可为将来利用高光谱遥感大面积监测小麦病害提供理论与技术支持,而且对精准农业的实施也具有重要意义与实际应用价值。
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