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冬小麦条锈病害的高光谱遥感监测

作者：黄木易 Publish: 2004-7-28 Hits:-

【中文题名】

冬小麦条锈病害的高光谱遥感监测

【英文题名】

Monitoring of Winter Wheat Stripe Rust Using Hyperspectral Remote Sensing Data

【学科专业】

作物栽培与耕作学

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2004-7-28

【中关键词】

冬小麦,条锈病,高光谱遥感,病情指数,监测,

【英关键词】

winter wheat,stripe rust,hyperspectral remote sensing,disease incidence （DI）,monitoring,

【分类导航】

农业科学>植物保护>病虫害及其防治>农作物病虫害及其防治>禾谷类作物病虫害>麦类病虫害

【论文摘要】

本研究于2002-2004年在北京市小汤山国家精准农业研究示范基地对3个不同条锈病感病型小麦品种(较耐病型品种京411，一般感病型品种98-100和敏感型感病品种薛早)进行人工接种，诱发不同等级冬小麦条锈病后，通过对不同处理地物冠层光谱、组分光谱、航空影像的分析配合田间病情指数调查、室内生物物理参数和生物化学参数同步分析测试，对获取的数据进行统计分析，取得的主要结果如下：分析了冬小麦在感染条锈病害后不同抗性品种病情指数的动态变化规律；作物叶片荧光动力学参数及光合、蒸腾等生理指标的变化规律；作物叶片和茎秆叶绿素、氮素、可溶性糖、淀粉等生化指标的变化规律。并将生理指标、生化指标各参量分别与病情指数进行了统计分析，明确了不同指标随着病害发生发展的变化规律。定量分析了冬小麦条锈病的冠层光谱特性及各种生理、生化参量在冠层光谱水平的响应，经过相关分析找出各因子在冠层光谱的特征敏感区域。研究表明，3个不同感病型品种的病情指数大小在光谱上的响应敏感波段区域是一致的，包括了Landsat/TM中的TM2(520~600nm)，TM3(630~690nm) 和TM4 (760~900nm)3个波段，因此，利用卫星La...

【论文题纲】

1 引言	10-19
1.1 高光谱遥感	10-12
1.1.1 高光谱遥感基本概念	10-11
1.1.2 植被在可见/近红外波段的主要光谱特征	11-12
1.2 高光谱遥感监测冬小麦条锈病原理及特点	12-14
1.2.1 高光谱遥感监测冬小麦条锈病的原理	12-14
1.2.2 高光谱遥感监测冬小麦条锈病的特点	14
1.3 国内外研究现状	14-15
1.4 研究工作目的和意义	15-19
2 材料与方法	19-26
2.1 供试品种及田间设计	19-20
2.2 试验技术路线	20
2.3 条锈病接种方法	20-21
2.4 项目测定与方法	21-25
2.4.1 光谱数据获取	21-23
2.4.1.1 田间冠层光谱测定仪器与方法	21-22
2.4.1.2 单叶光谱测定仪器与方法	22-23
2.4.2 病情指数调查方法	23
2.4.3 生理生化参数获取方法	23-25
2.4.3.1 叶面积指数测定	23
2.4.3.2 茎、叶水分含量测定	23-24
2.4.3.3 SPAD值测定	24
2.4.3.4 叶片荧光与光合测定	24
2.4.3.5 叶绿素与类胡萝卜素含量测定	24-25
2.4.3.6 茎、叶全氮含量测定	25
2.4.3.7 茎、叶糖含量测定	25
2.4.3.8 茎、叶淀粉含量测定	25
2.5 数据处理	25-26
3 结果与分析	26-71
3.1 冬小麦条锈病病情指数、生理生化参量变化及相关分析	26-34
3.1.1 病情指数的变化	26-27
3.1.2 叶片荧光、光合变化	27-28
3.1.3 光合、蒸腾作用的影响	28-29
3.1.4 各参量之间的统计分析	29-34
3.1.4.1 病情指数DI与色素含量相关分析	29-30
3.1.4.2 DI与叶片含氮、总糖及碳氮比(C/N)相关分析	30-32
3.1.4.3 病情指数DI与上部叶片含水量相关分析	32-33
3.1.4.4 病情指数DI与LAI、NDVI相关分析	33-34
3.2 条锈病光谱与不同生理生化参量相关分析	34-39
3.2.1 不同品种光谱数据与生理生化参量相关分析	34-38
3.2.1.1 较耐病型品种光谱数据与生理生化参量相关分析	34
3.2.1.2 一般感病型品种光谱数据与生理生化参量相关分析	34
3.2.1.3 敏感型感病品种光谱数据与生理生化参量相关分析	34-38
3.2.2 生育关键期内的光谱数据与生理生化参量相关性分析	38-39
3.3 冬小麦胁迫条件下的光谱分析	39-49
3.3.1 单叶水平下的光谱分析	39-44
3.3.1.1 室内不同严重度的单叶光谱特征	39-40
3.3.1.2 单叶光谱分析及光谱数据特征参量提取	40-42
3.3.1.3 利用单叶光谱进行条锈病害的严重度的反演	42
3.3.1.4 冬小麦单叶光谱特征的机理解释	42-44
3.3.2 冠层水平下的光谱分析	44-49
3.3.2.1 发病区与对照区全生育期冠层动态光谱特征	44
3.3.2.2 发病区与对照区各生育期冠层光谱特征	44-46
3.3.2.3 肥、水胁迫条件下的冬小麦光谱特征	46-48
3.3.2.4 利用高光谱对不同胁迫定量化识别	48-49
3.4 冬小麦条锈病反射光谱数据特征参量提取	49-52
3.4.1 条锈病冠层微分光谱信息提取	49-52
3.4.1.1 条锈病冠层光谱红边位移	50-51
3.4.1.2 条锈病冠层光谱红边参数分析	51-52
3.5 叶面积指数大小对冬小麦条锈病光谱特性的影响及消除	52-54
3.6 冬小麦病情指数的遥感监测模型	54-59
3.6.1 条锈病病情指数的敏感波段选择	54-56
3.6.1.1 不同品种的病情指数的敏感波段的选择	55-56
3.6.1.2 生育关键期的病情指数的敏感波段的选择	56
3.6.2 遥感反演模型的建立	56-58
3.6.3 多波段综合诊断模型的建立	58-59
3.7 冬小麦条锈病病情分辨率确定	59-60
3.8 病害PHI航空遥感图像的信息提取	60-71
3.8.1 PHI航空遥感图像获取	60-61
3.8.2 图像的预处理	61-66
3.8.2.1 成像光谱数据的辐射定标	63-64
3.8.2.2 成像光谱数据的辐射校正	64-65
3.8.2.3 成像光谱数据的反射率反演	65-66
3.8.2.4 针对机载成像光谱数据的几何校正方法	66
3.8.3 利用PHI遥感图像对病害的信息提取	66-68
3.8.4 条锈病害在遥感图像上的时空特征	68-71
4 结论与讨论	71-76
4.1 主要结论	71-73
4.2 讨论	73-76
4.2.1 高光谱遥感监测冬小麦条锈病的难点分析	73-74
4.2.2 冬小麦条锈病病情指数监测反演的不确定性因子分析	74
4.2.3 基于GIS的“3S”集成系统监测农作物病害展望	74-76
参考文献	76-81
致谢	81-82
个人简介	82-83
在读期间发表的学术论文	83

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.150985



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