小麥全蝕病高光譜遙感識別方法研究.pdf

1、小麥是我國主要的糧食作物，食用人口眾多，種植范圍廣；在其生長過程中容易受到病害的侵襲，全蝕病在小麥整個生長過程中均可發(fā)病，導致小麥根莖腐爛發(fā)黑，產生白穗，從而降低小麥的品質和產量，嚴重時甚至造成絕收?，F代農藥的發(fā)展雖然能夠有效的緩解小麥病害，但不合理的使用農藥也容易造成小麥與環(huán)境的污染。因此實時監(jiān)控小麥病情、預測病情和合理使用農藥尤其重要，其前提是能夠快速、精準的掌握小麥的病情信息。隨著現代信息科學技術的發(fā)展，光譜分析技術、模式識別技術

2、在植物病害診斷方面已經擁有了良好的應用，為快速、準確、高效、無損診斷作物病情提供了良好的手段。
　　本文主要研究高光譜遙感識別在小麥全蝕病病害診斷上的應用，主要研究結果如下：
　　1、以受不同等級全蝕病脅迫的小麥品種為實驗材料，研究分析小麥受到全蝕病侵襲之后植株冠層葉片葉綠素含量、水分含量的變化，探討小麥植株生理特征以及品質產量與病害等級間的關系。研究結果表明：隨著小麥全蝕病病情加重，小麥植株葉片葉綠素含量、水分含量指數均呈

3、現下降趨勢。通過本文研究發(fā)現，隨著病情加重，小麥品質產量均下降，嚴重時甚至絕收，因此通過田間植株病情指數的實時監(jiān)控，可以準確評估小麥產量損失狀況。
　　2、通過研究不同脅迫程度下的小麥冠層光譜反射率變化規(guī)律發(fā)現，隨著小麥全蝕病病情的加重，在可見光波段（325～700nm）光譜反射率變化不甚明顯，在700～900nm近紅外波段內，小麥冠層光譜反射率下降趨勢明顯。通過對原始光譜和對數光譜的分析處理，小麥全蝕病光譜700～900nm為病

4、害敏感波段區(qū)域，在此波段內病害與光譜相關系數最高；在明確小麥全蝕病不同等級病情下小麥冠層光譜反射率的變化特征的基礎上，確立了小麥全蝕病敏感波段。
　　3、高光譜數據具有數據量大、波段多、波段相關性強、信息冗余多的特征，在處理高光譜圖像數據時運用傳統的統計學方法效率低下。本文通過支持向量機方法處理原始光譜數據，利用Matlab和Libsvm平臺對樣本數據訓練選取最優(yōu)參數，選取被廣泛運用的徑向基核函數（RBF），通過尋優(yōu)后發(fā)現當敏感波