麦蚜和白粉病遥感监测技术研究
【摘要】:
农作物病虫害是影响粮食生产安全和产量的重要因素之一,防治病虫害大量使用的杀虫和杀菌剂可导致生态环境恶化,影响食品安全。病虫害频繁发生除与作物品种,气候变暖等因素有关外,病虫害监测及预警技术手段滞后仍是病虫害大面积发生的主要原因。遥感实时、动态、无损的技术特点在病虫害监测预警中具有重要作用。本文在实地调查和田间高光谱测量、对麦蚜和白粉病发生特点及不同源遥感机理深入理解的基础上,研究遥感反演病虫害发生环境要素可行性,探讨遥感影像光谱与实测病虫害光谱的关系,利用麦蚜和白粉病地物光谱特性在卫星遥感图像上的反映进行危害信息提取。主要内容如下:
利用ASD手持式高光谱仪测定不同病虫害的光谱反射率,对测得的反射率数据进行一阶微分变换、对数变换、归一化变换等变换,利用逐步判别分析、线性判别分析和分层聚类法对不同病虫害进行识别。结果表明:逐步判别分析法选择的波段主要位于红、绿、蓝、和近红外区;分层聚类法选择的波段除了红、绿、蓝、和近红外波段外,还增加了蓝-绿边缘、绿-红边缘和红边区的波段。所选择的波段比原始波段在病虫害识别时具有更高的精度,最高识别精度达90.6%;边缘区波段对病虫害的识别有重要作用;用对数微分变换处理较其他方法处理对病虫害识别有更好的效果。
利用手持式高光谱仪和基于数字技术的低空遥感系统,对不同严重度小麦白粉病冠层光谱反射率进行了测定,同时调查病情指数,分析不同时期地面平台光谱反射率与病情指数及低空遥感平台反射率与病情指数、归一化植被指数相关性。结果表明,地面光谱测量冠层光谱反射率和低空遥感数字图像反射率与小麦白粉病病情指数在灌浆期有显著的相关关系,就地面测量结果而言,近红外波段的相关性高于绿光波段,相关系数分别为-0.79和-0.54;低空遥感数字图像红、绿、蓝三波段中,相关性依次降低,相关系数分别为-0.79、-0.75和-0.62;而且低空遥感图像与归一化植被指数也存在较好的相关关系,蓝、红、绿波段,相关系数依次为0.70、0.68和0.54。
使用分裂窗算法对NOAA图像进行地表温度反演,将地面实测获得的日最高温度与反演地面温度一一对应进行比较,结果表明遥感反演地温与地面实测的线性关系相关系数最高为0.89,最低为0.51,说明遥感反演地温数据与地面实测地温有显著的相关关系,但反演的值普遍高。对时间序列NDVI分析表明,冬小麦生育期序列曲线具有明显的规律。根据调查地面蚜虫数量和实地光谱测量,建立蚜虫危害与NDVI相关方程:NDVI=-3×1.0~(-3)X+0.623,R=0.918(P0.01),达到极显著水平,X为百株蚜量。根据此方程对NOAA-NDVI图像进行分析,对蚜虫危害进行监测。并利用NOAA图像对其它植被要素和冬小麦分布进行研究。
根据分裂窗算法对MODIS遥感图像进行地表温度和各种植被要素反演,并与NOAA反演结果对比分析,同时对植被要素和冬小麦面积分布进行监测。从反演的系列变化可以看出,河南省地表温度变化在260-320K之间。MODIS反演地表温度与实测温度相关性分析结果表明,MODIS反演结果更接近于实测值。并对反演结果进行精度分析,结果NOAA和MODIS卫星反演温度的
平均误差分别为0.90℃和0.41℃。MODIS-NDVI和NOAA-NDVI直方图分析结果表明,MODIS-NDVI的最大值和平均值均比NOAA-NDVI的大,而且,NOAA-NDVI的动态范围小,因此MODIS-NDVI对植被的响应比NOAA-NDVI更敏感。
根据麦蚜和白粉病的发生机理与光谱特征,分别采用TM-NDVI和MPH技术提取危害信息。根据调查点GPS信息在TM-NDVI图像上分别定位健康和受害区两个调查点,信息提取结果表明受害前小麦田块的NDVI相近,而受害后小麦田NDVI值明显降低。对TM图像的DN值进行统计分析,发现健康小麦在第4波段近红外谱段会出现一个反射峰,到第5波段下降,而受病虫害为害的小麦在近红外谱段的光谱值降低,反射峰值出现在第5波段。根据主成分变换的特征向量矩阵,利用第3主分量来提取病虫害危害的特征信息。掩膜图像经主成分变换后的第3主分量在4月30日灰度值接近,而到5月16日健康小麦田的灰度值为比受害小麦田灰度值明显降低。主成分变换的第3分量比较集中地表现病虫为害的特征信息。
本论文在对麦蚜和白粉病发生机理和为害特征深入研究基础上,通过实测地面高光谱数据和病虫害发生实地调查,利用不同源的遥感数据对麦蚜和白粉病的危害特征和遥感信息提取技术进行研究。该研究对于运用遥感等高新技术快速、及时获取大面积病虫害发生动态信息,建立病虫害的预测及监测体系,提高病虫灾害防治能力具有重要意义。
【关键词】:麦蚜 白粉病 预测预报 遥感技术 地表温度 MPH技术
【学位授予单位】:中国农业科学院
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:S435.12
【目录】:
【学位授予单位】:中国农业科学院
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:S435.12
【目录】:
- 摘要5-7
- Abstract7-17
- 第一章 绪论17-30
- 1.1 研究目的和意义17-18
- 1.2 国内外研究现状18-28
- 1.2.1 近地光谱监测病虫害19-21
- 1.2.2 低空和航空遥感21-22
- 1.2.3 卫星遥感22-24
- 1.2.4 植被指数研究进展24-26
- 1.2.5 地表温度遥感反演研究进展26-28
- 1.3 研究目标、内容与解决的关键问题28-29
- 1.3.1 研究目标28
- 1.3.2 研究内容28
- 1.3.3 拟解决的关键问题28-29
- 1.4 技术路线29-30
- 第二章 数据采集与预处理30-40
- 2.1 研究区概况30-31
- 2.1.1 气候特点30
- 2.1.2 地貌特征30-31
- 2.1.3 土壤类型31
- 2.1.4 病虫害发生情况31
- 2.2 数据调查与资料收集31-37
- 2.2.1 地面光谱数据采集31-32
- 2.2.2 低空遥感图像32-33
- 2.2.3 卫星遥感图像获取33-37
- 2.2.4 非遥感信息数据37
- 2.3 数据预处理37-40
- 2.3.1 高光谱反射率数据37
- 2.3.2 遥感图像预处理37-39
- 2.3.3 气象数据处理39-40
- 第三章 不同病虫害的高光谱识别40-50
- 3.1 材料与方法40-43
- 3.1.1 冬小麦病虫害反射率数据采集40-41
- 3.1.2 高光谱数据处理41
- 3.1.3 波段选择方法41-42
- 3.1.4 烟蚜调查与叶绿素测定42
- 3.1.5 棉枯萎病调查与光谱测定42-43
- 3.1.6 统计分析43
- 3.2 结果与分析43-48
- 3.2.1 烟蚜危害后烟草冠层光谱反射率和一阶导数变化43-44
- 3.2.2 不同病情棉花冠层光谱特性分析44-45
- 3.2.3 不同波段反射率和病情指数的模型建立45-46
- 3.2.4 高光谱数据变换结果46-47
- 3.2.5 逐步判别分析结果47-48
- 3.2.6 分层聚类识别结果48
- 3.3 讨论48-50
- 第四章 低空遥感监测白粉病50-56
- 4.1 材料与方法50-51
- 4.1.1 材料50
- 4.1.2 试验设计50-51
- 4.1.3 接种方法与病害调查51
- 4.1.4 低空遥感图像采集51
- 4.1.5 数据处理51
- 4.2 结果与分析51-54
- 4.2.1 不同时期地面光谱与病情指数相关性51-52
- 4.2.2 低空遥感真彩图和波段分解52
- 4.2.3 低空遥感各波段反射率与病情指数相关性52-53
- 4.2.4 低空遥感各波段反射率与归一化植被指数相关性53-54
- 4.3 讨论54-56
- 第五章 基于气象卫星的环境要素及危害监测56-70
- 5.1 材料与方法57-59
- 5.1.1 数据准备57
- 5.1.2 卫星图像预处理57
- 5.1.3 地面温度反演算法57-58
- 5.1.4 植被指数计算58
- 5.1.5 NDVI的变异系数变化58-59
- 5.1.6 冬小麦面积监测59
- 5.1.7 其它数据集59
- 5.2 结果与分析59-68
- 5.2.1 图像预处理结果59-60
- 5.2.2 地表温度反演结果60-62
- 5.2.3 反演地面温度与实测值比较62-63
- 5.2.4 时间序列的植被指数变化分析63-65
- 5.2.5 时间序列NDVI像元统计分析65-66
- 5.2.6 冬小麦面积分布66-67
- 5.2.7 基于NDVI麦蚜为害监测67-68
- 5.3 讨论68-70
- 第六章 基于 MODIS卫星的环境要素监测70-86
- 6.1 材料与方法70-74
- 6.1.1 MODIS图像数据获取70-71
- 6.1.2 MODIS数据产品的文件格式71
- 6.1.3 MODIS数据预处理71-72
- 6.1.4 地表温度反演72-73
- 6.1.5 冬小麦面积提取方法73
- 6.1.6 其它植被要素73-74
- 6.2 结果与分析74-84
- 6.2.1 基于MODIS地表温度反演结果74-78
- 6.2.2 NOAA和 MODIS反演地表温度对比78
- 6.2.3 NOAA和 MODIS温度反演精度评价78-79
- 6.2.4 不同时间序列MODIS-NDVI分析79-80
- 6.2.5 NOAA和 MODIS NDVI差异性比较80-81
- 6.2.6 基于MODIS-NDVI河南省冬小麦面积提取81
- 6.2.7 其它植被要素提取结果81-84
- 6.3 讨论84-86
- 第七章 麦蚜和白粉病危害TM图像信息提取86-99
- 7.1 材料与方法86-90
- 7.1.1 研究区位置86-87
- 7.1.2 遥感数据准备87
- 7.1.3 TM图像预处理87-88
- 7.1.4 TM图像的主成分分析88
- 7.1.5 麦蚜和白粉病危害特征信息提取方法88-89
- 7.1.6 非遥感源数据89-90
- 7.1.7 麦蚜和白粉病危害信息提取流程图90
- 7.2 结果与分析90-97
- 7.2.1 研究区6个波段影像特征分析90-91
- 7.2.2 研究区各波段影像相关性分析91
- 7.2.3 健康小麦和受害麦田实测光谱分析91-92
- 7.2.4 基于实测光谱曲线的麦蚜和白粉病特征信息提取92-94
- 7.2.5 遥感像元 DN值分析94
- 7.2.6 基于像元 DN值的麦蚜和白粉病特征信息提取94-96
- 7.2.7 方法验证96-97
- 7.3 讨论97-99
- 第八章 全文结论99-103
- 8.1 病虫害地面高光谱监测与识别99
- 8.2 低空遥感监测白粉病99-100
- 8.3 气象卫星监测病虫害环境要素及危害监测100
- 8.4 基于 MODIS病虫害环境要素监测100-101
- 8.5 麦蚜和白粉病危害TM图像信息提取101
- 8.6 本论文的创新之处101-102
- 8.7 下一步研究展望102-103
- 参考文献103-119
- 致谢119-121
- 作者简历121-122
| 【引证文献】 | ||
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| 【参考文献】 | ||
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| 【同被引文献】 | ||
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| 【二级引证文献】 | ||
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| 【二级参考文献】 | ||
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| 【相似文献】 | ||
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