小麦条锈病是我国乃至世界上发生最广、危害最大的小麦重要病害之一,小麦条锈病频繁发生除了与作物品种,气象条件等因素有关外,病害监测及预警技术手段滞后仍是病虫害大面积发生、发展的主要原因。遥感实时、动态、无损的技术特点在小麦条锈病监测预警和损失评估中具有重要作用。本文以北京市昌平区小汤山国家精准农业示范研究基地与北京郊区的条锈病试验数据为依托,以近地、低空和卫星平台的遥感技术为监测手段对小麦条锈病展开了以下研究:(1)在前人研究基础上,利用小汤山试验基地2003年试验区的近地高光谱数据和病情数据,建立了冬小麦条锈病胁迫与常规胁迫的识别模型:NDVI= -0.247 PRI2 + 0.1195 PRI + 0.9001,得出只要调查点遥感影像的NDVI数值大于此方程得到的NDVI值时,即为条锈病胁迫点,其识别精度达到75%以上。(2)对2003年小汤山田间试验实测的46组病情数据与相应的近地光谱数据进行相关性分析,筛选出了小麦条锈病在350-1500nm的敏感波段。基于小麦条锈病的敏感波段,结合2002年多时相的高光谱航空飞行遥感图像数据的特点和规律,最终确定PHI影像的红波段620-718nm与近红外波段的770-805nm为条锈病在PHI影像上的敏感波段。并利用620-718nm和770-805nm的平均光谱反射率与相应的病情指数建立了多元线性回归模型:DI= 19.241 R1-2.20667 R2+12.2744,该模型的历史拟合度很好,并在PHI低空遥感影像进行病情严重度反演,其反演结果与2002年的地面实际测定结果完全吻合。试验表明,利用PHI低空遥感影像可以对小麦条锈病的发生范围和发生严重度进行大面积的监测和识别。(3)在2007年小麦的起身期、孕穗期和开花期分别用近地、卫星遥感对北京郊区的通州区和顺义区的条锈病胁迫、水胁迫以及正常生长的小麦进行了同步监测。分别对其光谱反射率进行分析比较后发现:在小麦的三个不同生育期,受胁迫小麦与正常生长小麦在近地和卫星遥感上的变化响应相一致。本研究初步为卫星遥感监测和小麦胁迫识别奠定了一定的理论依据。(4)利用冬前苗期(2007年11月10日)的TM影像,运用监督分类中的决策树分类方法对北京通州区和顺义区的小麦种植面积进行提取,并统计了两个区县的小麦种植面积。在小麦种植区域内,选用拔节期(4月10日)TM影像的RVI和乳熟期(5月28)的TM影像的NDVI,结合地面调查点小麦病害发生情况,对小麦病害进行了识别监测,并通过调查点的收获测产和病害监测结果,对研究区小麦病害引起的小麦产量损失进行了初步评估。