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《石河子大学》 2010年
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基于多平台棉花黄萎病的遥感监测研究

陈兵  
【摘要】:[目的]试图阐明棉花黄萎病近地高光谱和卫星影像特征,明确影响黄萎病监测的因素,建立黄萎病病害严重度遥感估测模型,实现遥感技术对棉花黄萎病的识别,并为棉花其他病虫害遥感监测提供借鉴与参考。 【方法】于2005-2009年,对获取的近地高光谱、卫星影像数据和地面同步调查测试数据进行了原始光谱反射率、光谱一阶微分、光谱反射率的连续统去除和方差分析处理,明确了棉花黄萎病的光谱特征、农学参数变化特征及影响黄萎病遥感监测的因素。利用相关分析和回归分析方法建立了棉花黄萎病不同严重度估测模型,并用均方根误差、相对误差和相关系数等对估测模型进行了精度评价。利用ENVI软件对实验区的影像进行了预处理和分析,并利用平行六面体监督分类方法对实验区棉花黄萎病类型进行了分类,最后采用总体精度、用户精度、生产者精度及kappa系数综合指标对影像分类结果进行了评价。 [结果]通过多平台遥感监测棉花黄萎病的研究,取得如下进展: (1)明确了棉花黄萎病高光谱特征。 随病情严重度的增加,可见光(400-700 nm)到近红外(700-1300 nm)波段,棉花黄萎病病叶光谱反射率均随病情加重呈现上升趋势,黄萎病冠层光谱反射率在可见光红光波段与病叶相似,在近红外波段与病叶相反。棉花黄萎病病片、冠层红边斜率均下降,红边位置均发生“蓝移”,吸收波段位置、波段深度和吸收面积均减小,吸收宽度均增加。随着病害严重度的增加,病叶叶绿素荧光参数F0增加,Fm, FV, Fv/Fm, Fv/Fo, Fm/Fo,ΦPSII, ETR和qP均减小,NPQ总体上呈先增后降的趋势。随病情严重度的增加,黄萎病病叶Ch1.a, Ch1.b, Ch1.a+b, WC和TNC逐渐减少,T逐渐增加,Car含量呈先降后增,而THK呈先增后降的趋势。黄萎病植株Ch1. a, Ch1. b, Ch1. a+b, Car, LAI, FB, LNC, WC, TNC, CD和DB逐渐减少,T逐渐增加,而SNC和ONC含量总体上呈增加趋势。表明棉花黄萎病叶片和冠层参数的变化规律能够在光谱上得到很好的响应。 (2)建立了棉花黄萎病的遥感估测模型。 研究表明:434-724 nm和909-1 600 nm为棉花黄萎病病叶光谱敏感波段,1001-1 110 nm和1 205-1 320 nm为棉花黄萎病冠层光谱敏感波段,698 nm和806 nm分别为棉花黄萎病病叶和冠层光谱特征波段。以(R700nm/R825nm)和(R 806 nm-R1455 nm)为自变量的二次和线性模型估测棉花黄萎病的病情严重度的精度最高,推荐为近地棉花黄萎病单叶和冠层严重度的最佳遥感估测模型;以NDVI[702,758]为自变量的线性模型估测黄萎病病叶色素含量的精度最高,可推荐为黄萎病病叶色素含量的最佳遥感估测模型。影像光谱指数DVI和DNSIb为变量的线性估测模型的RMSE,RE最小,检验方程的斜率和截距最接近于1和0,可作为卫星监测棉花黄萎病严重度的最佳影像光谱指数估测模型。 (3)探讨了影响棉花黄萎病遥感监测的因素。 黄萎病病叶的光谱特征基本不受测试时间、地点、品种的影响;受盐害、枯萎病、红蜘蛛和蚜虫胁迫的影响较小;受测试叶位、同一叶片不同部位、叶片的不同面和不同测试仪器的影响较大,受干旱、缺氮和细菌性角斑病的影响最大,而测试时背景值的选取错误甚至会出现错误的结果。棉花黄萎病冠层光谱基本不受测试时间、地点、品种的影响;受干旱、枯萎病、红叶茎枯病、红蜘蛛和蚜虫的影响较小;受测试的高度、角度、缺氮和盐害胁迫的影响较大。此外,棉花黄萎病的像影特征在单时相下受红蜘蛛、干旱、盐害胁迫的影响较大,在多时相下受红蜘蛛、干旱、盐害胁迫的影响较小 (4)实现了卫星遥感对棉花黄萎病的监测。 棉花生长的关键生育期健康与病害棉田在TM影像上存在明显的不同,基于此建立的病害棉田解译标志是可行的。卫星TM4波段可作为病害棉田监测的最佳波段,棉花盛铃期(7月下旬至8月中旬)可作为黄萎病卫星监测的最佳时相。在棉花黄萎病最佳时相,利用平行六面体监督分类方法对试验区黄萎病疑似棉田进行了分类,并对分类结果进行了地面验证和精度评价,总体精度和kappa系数均高于85%,能够基本满足生产需要。 [结论]棉花黄萎病光谱,卫星影像特征明显,对监测影响因素的分析提高了监测的精度,建立的近地高光谱和卫星影像指数模型能够很好的估测棉花黄萎病的严重度,实现了遥感技术对棉花黄萎病的识别。
【学位授予单位】:石河子大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:S435.621

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