基于近地成像光谱的小麦全蚀病等级监测

• 作者: 乔红波 司海平 吴旭 周益林 师越 时雷 郭伟 马新明
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 病害 图像处理 支持向量机 小麦全蚀病 近地成像光谱 遥感监测 灰色聚类分析
• 年，卷（期）: 2014,（20）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 172-178
• 页数: 7页
• 分类号: S127
• 字数: 5139字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.20.021

摘要

小麦全蚀病是检疫性的土传病害，对小麦生产危害极大，对其发生的监测是治理的根本。遥感技术可实时、宏观监测病害发生发展，尤其是成像光谱技术的图谱合一，可精准对病害识别和分类。该文首先通过主成分分析提取不同小麦白穗率的冠层光谱特征；再通过灰色聚类分析方法，研究白穗率等级的可分性；最后利用基于径向基（RBF，radial basis function）核函数的支持向量机对全蚀病害的近地成像高光谱图像进行分类，从而验证近地成像光谱在全蚀病监测上的可行性。研究结果显示：该方法对5种程度的小麦全蚀病白穗率的分类精度均达94%以上，Kappa值大于0.8。研究表明利用该方法，通过近地成像光谱图像可以准确监测小麦全蚀病的病情，对小麦全蚀病的治理有指导意义。