Using hyperspectral derivative indices to diagnose severity of winter wheat stripe rust

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Using hyperspectral derivative indices to diagnose severity of winter wheat stripe rust

更新时间：2025-09-01

- Using hyperspectral derivative indices to diagnose severity of winter wheat stripe rust
- Issue 4, Pages: 620-623(2007)
- 作者机构：
  
  1. 1:北京师范大学资源学院
  2. 2:河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南,焦作,454000
  3. 3:北京师范大学资源学院
  4. 4:国家农业信息化工程技术研究中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC：
- Published：2007
- 稿件说明：
移动端阅览
Using hyperspectral derivative indices to diagnose severity of winter wheat stripe rust[J]. 2007, (4): 620-623.
DOI：

Using hyperspectral derivative indices to diagnose severity of winter wheat stripe rust[J]. 2007, (4): 620-623. DOI：

摘要

人工田间会诱发不同等级的小麦条锈病

在不同生育期需测定染病冬小麦冠层光谱以及相应小麦的病情指数。把冠层光谱一阶微分数据与相应的小麦病情指数进行相关分析

采用单变量线性和非线性回归技术

选取部分样本建立小麦的病情指数估测模型

并利用其余的样本对模型进行检验。结果表明

病情指数与一阶微分在432~582nm

637~701nm和715~765nm波长区域内具有极显著的相关性。以蓝边内一阶微分总和(SDb)与红边内一阶微分总和(SDr)的归一化值作为变量的模型是估测病情指数的最佳模型

其RMSE为5.73%。研究表明

可用高光谱信息监测作物的病害情况

且精度较高。利用高光谱遥感监测病害程度及其影响具有实际的应用价值。

Abstract

关键词

Keywords

references

Views

432

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

Classification model of dominant species in desertification grassland based on hyperspectral remote sensing

Oil spills classification based on spectrum under UV/Vis

Rapid hyperspectral band selection approach based on clustering and optimal index algorithm

Design of automated field hyperspectral BRDF measurement system

Related Author

康拥朝

刘浩

皮伟强

杨红艳

毕玉革

张锡鹏

韩仲志

万剑华

Related Institution

1:内蒙古农业大学机电学院

1:中国石油大学(华东)地球科学学院

2:青岛农业大学理学与信息科学学院

3:中国石化青岛安全工程研究院

1:军械工程学院电子与光学工程系

⁰