【摘 要】
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稻瘟病是由灰梨孢菌引起的水稻全生育期病害,其分布广、危害大,已经成为制约我国水稻高产和稳产的主要障碍之一。根据稻瘟病发生的时期和部位可分为苗瘟、叶瘟和穗瘟,其中叶瘟发生在水稻三叶期至抽穗期,叶片病斑上形成的孢子是引起穗瘟的主要菌源,因此,水稻叶瘟病的及时检测与防治对抑制稻瘟病大范围传播、保证水稻产量具有重要意义。本文基于无人机高光谱遥感技术,探索水稻叶瘟病光谱响应特性、提取特征波段、构建叶瘟病分类
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稻瘟病是由灰梨孢菌引起的水稻全生育期病害,其分布广、危害大,已经成为制约我国水稻高产和稳产的主要障碍之一。根据稻瘟病发生的时期和部位可分为苗瘟、叶瘟和穗瘟,其中叶瘟发生在水稻三叶期至抽穗期,叶片病斑上形成的孢子是引起穗瘟的主要菌源,因此,水稻叶瘟病的及时检测与防治对抑制稻瘟病大范围传播、保证水稻产量具有重要意义。本文基于无人机高光谱遥感技术,探索水稻叶瘟病光谱响应特性、提取特征波段、构建叶瘟病分类检测模型,为无人机精准施药提供有力支撑。研究以不同水稻品种、不同小区叶瘟病人工诱发试验为基础,采集无人机高光谱遥感数据与地面调查数据。首先,对高光谱图像地理位置信息进行配准,获取准确的地面调查点对应的遥感光谱数据;其次,为减少环境和实验仪器产生的噪声干扰,利用多种方法对无人机高光谱数据进行预处理,并择优筛选预处理方法;第三,为剔除光谱数据冗余波段,提高后续病害诊断模型精度,采用3种方法对高光谱数据进行降维,提取特征波段;最后,通过3种不同的分类建模方法构建无人机高光谱水稻叶瘟病检测模型。论文研究内容如下:（1）本研究分别采用SG平滑（SG）、多元散射校正（MSC）、一阶导数法(1stDer)三种方法对原始高光谱数据进行预处理,并利用偏最小二乘判别分析（PLS-DA）建立全波段水稻叶瘟病检测模型得出结论:三种预处理方法均对模型精度有不同程度的提升。其中,1stDer预处理方法表现最优,对于蒙古稻和盐丰47水稻品种分类模型精度分别为66.67%和53.92%。表明在无人机高光谱检测水稻叶瘟病方面,1stDer预处理方法能够在一定程度上消除由于仪器和环境噪声产生的噪声,提升模型精度。（2）本研究通过提取光谱特征、筛选光谱特征波段、构建植被指数三个方面对无人机高光谱数据进行降维。通过多种分类建模方法确定了最优的降维方法为竞争自适应重加权法（CARS）,通过CARS筛选出蒙古稻叶瘟病特征波段11个、盐丰47叶瘟病特征14个波段分别为404.1、497.1、503.6、506.8、510.1、513.4、612.7、619.4、629.5、780.9、823.3nm和506.8、522.8、596.0、616.1、660.0、663.4、683.9、697.3、704.4、749.5、763.4、766.9、819.7、833.9nm。（3）本研究采用偏最小二乘判别分析、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）3种方法分别对不同品种水稻叶瘟病病害等级进行分类建模。模型分类结果表明,无论以何种方法降维后的光谱变量作为模型输入,蒙古稻品种水稻叶瘟病病害等级分类检测模型精度均优于盐丰47,采用随机森林（RF）建模方法构建的叶瘟病病害等级分类检测模型精度均优于本研究采用的其他建模方法。其中,蒙古稻和盐丰47品种通过CARS降维得到的特征波段输入RF模型分类预测精度分别为84.31%、79.41%,Kappa系数分别为0.7982、0.7426。
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