利用高光谱微分指数进行冬小麦条锈病病情的诊断研究

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

信息光学与图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 利用高光谱微分指数进行冬小麦条锈病病情的诊断研究
- Using hyperspectral derivative indices to diagnose severity of winter wheat stripe rust
- 光学技术 2007年第4期页码：620-623
- 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：
  
  国防科技工业民用专项科研技术研究项目(JZ20050001-06);北京自然科学基金资助项目(4052014);三维信息获取与应用教育部重点实验室资助项目(2005RS-3)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2007
- 稿件说明：
移动端阅览
蒋金豹, 陈云浩, 黄文江. 利用高光谱微分指数进行冬小麦条锈病病情的诊断研究[J]. 光学技术, 2007,(4):620-623.

Using hyperspectral derivative indices to diagnose severity of winter wheat stripe rust[J]. 2007, (4): 620-623.
蒋金豹, 陈云浩, 黄文江. 利用高光谱微分指数进行冬小麦条锈病病情的诊断研究[J]. 光学技术, 2007,(4):620-623. DOI：

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

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。

浏览量

432

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于高光谱遥感的荒漠化草原草种类分类模型研究

紫外/可见光下海洋溢油油种光谱识别方法

基于聚类和最佳指数的快速高光谱波段选择方法

室外高光谱BRDF自动测量系统的设计