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原文传递基于光谱指数的冬小麦全蚀病病害指数预测模型的构建方法及应用

专利名称：	基于光谱指数的冬小麦全蚀病病害指数预测模型的构建方法及应用
摘要：	本发明公开了一种基于光谱指数的冬小麦全蚀病病害指数预测模型的构建方法，旨在提供一种行之有效、简单方便的方法，预测冬小麦全蚀病病害指数。本发明首先对采样点内冬小麦病害情况进行调查，以采集的灌浆期冬小麦冠层地面ASD光谱数据和UHD185成像高光谱数据为基础，对不同病害指数条件下冬小麦冠层的高光谱信息差异进行比较，利用ASD光谱数据筛选UHD185光谱数据中对冬小麦全蚀病敏感的波段范围和光谱指数，并建立该光谱指数与冬小麦全蚀病病害指数的线性回归模型，预测冬小麦全蚀病病害情况。本发明还公开了利用该模型预测冬小麦全蚀病病害情况的方法，该方法工作效率高、预测结果精度高，为防治全蚀病小麦的发生、发展提供了科学的技术指导。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	河南;41
申请人：	河南农业大学
发明人：	郭伟;汪强;乔红波;张慧;董萍;郑光;朱耀辉
专利状态：	有效
发布日期：	2019-01-01T00:00:00+0800
申请号：	CN201810030881.X
公开号：	CN108375550A
代理机构：	河南科技通律师事务所 41123
代理人：	樊羿;张晓辉
分类号：	G01N21/31(2006.01)I;G06Q50/02(2012.01)I;G06T3/40(2006.01)I;G06Q10/04(2012.01)I;G;G01;G06;G01N;G06Q;G06T;G01N21;G06Q50;G06T3;G06Q10;G01N21/31;G06Q50/02;G06T3/40;G06Q10/04
申请人地址：	450002 河南省郑州市金水区农业路63号
主权项：	1.一种基于光谱指数的冬小麦全蚀病病害指数预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤，(1)病害等级调查：调查试验区域中所选样点内冬小麦全蚀病的病害情况，并对病害情况进行等级划分；(2)数据采集：按照常规方法或步骤采集不同样点内冬小麦冠层地面的ASD光谱数据；与冠层地面光谱数据采集同步，采集冬小麦冠层空中的UHD185成像光谱数据；(3)光谱数据预处理a.ASD光谱数据预处理以每个样点的冬小麦冠层地面的ASD光谱数据的平均值作为该样点所对应的光谱反射值，并依据选取样点内冬小麦的病害等级，获得不同病害等级的冬小麦冠层地面的光谱反射曲线；b.冠层空中的UHD185成像高光谱数据预处理将冬小麦冠层空中的高光谱数据进行拼接，并提取试验区样点的冬小麦冠层平均光谱；(4)获取高光谱数据中对冬小麦全蚀病敏感的波段范围将UHD185成像高光谱数据依据调查样点内冬小麦的病害等级导出其所对应的平均光谱反射率，将其与ASD光谱数据的平均光谱反射率进行相关性分析，提取二者相关性显著时所对应的波段范围，即为UHD185成像光谱数据对冬小麦全蚀病病害敏感的波段范围；(5)筛选敏感波段内的最优光谱指数a.根据下式分别计算敏感波段内任意两个波段的光谱反射率所构成的差异光谱指数DSI、归一化差异光谱指数NDSI和比值型光谱指数RSI，DSI(x,y)＝x‑y (1)式中，x，y分别代表的是敏感波段范围内的第i和j个波段对应的光谱反射率Ri，Rj；b.筛选对冬小麦全蚀病病害指数最优的光谱指数分别构建由上述敏感波段内任意两个波段的光谱反射率构成的DSI、NDSI和RSI与冬小麦全蚀病病害指数的决定系数等势图，决定系数最大的光谱指数为最优光谱指数，并筛选出最优光谱指数所对应的最优数值；(6)构建冬小麦全蚀病病害指数的高光谱预测模型以冬小麦全蚀病病害指数Y为因变量，以最优的光谱指数的最优数值T为自变量，按照下式(4)建立冬小麦全蚀病病害指数的高光谱预测模型，Y＝a×T+b (4)式中，a为最优光谱指数所对应的回归系数，b为常数项。
所属类别：	发明专利