基于高光谱遥感技术的农作物病虫害应用研究现状_罗红霞

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高光谱遥感在农作物病虫害监测上的应用

高光谱遥感在农作物病虫害监测上的应用

高光谱遥感在农作物病虫害监测上的应用高光谱遥感在农作物病虫害监测上的应用高光谱遥感用于病虫害监测的原因高光谱遥感监测农作物病虫害原理和方法当前遥感监测农作物病虫害的缺陷未来的展望农作物病虫害是农业生产上的重要生物灾害,是制约高产、优质、高效益农业持续发展的主导因素之一。

据联合国粮农组织估计,世界粮食生产因病虫害常年损失24%;棉花因病虫害常年损失28%。

中国是农业大国,每年因病虫害造成的损失与上述统计大致相当。

为了有效地防治病虫害,首先必须及时、准确掌握病虫的发生发展情况。

在人类历史的很长时间内,受当时生产条件和科技水平的限制,人们只能在实地用目测手查的方法观察有无病虫害发生及其危害程度,或用捕捉虫蛾等办法判断病虫害爆发的可能性。

这些传统的监测方法费时费力不说,其获取信息的滞后性还严重影响病虫预报准确率。

为了提高病虫害监测的精度和水平,采用高科技手段,特别是遥感监测已成为病虫害监测的重要研究方向。

高光谱遥感监测农作物病虫害的原理健康绿色植物的光谱特征主要取决于它的叶子。

在可见光谱波段内,植物的光谱特性主要受叶绿素的影响。

由于在以450nm为中心的蓝波段以及670nm为中心的红波段的叶绿素强烈吸收辐射能而成吸收谷。

叶片的反射率和透射率很低, 在两谷之间吸收相对减少,形成绿色反射峰, 简称“绿峰”,在视觉表现为绿色。

当植物生长健康, 处于生长期高峰, 叶绿素含量高时,“绿峰”向蓝光方向偏移, 而植物因病虫危害或缺素而“失绿”时,“绿峰”则向红光方向偏移。

在近红外波段绿色植物的光谱作用取决于叶片内部的细胞结构。

当植物受病害侵害时, 叶片组织的水分代谢受到阻碍,此后随着病虫害危害的加重,植物细胞结构遭到破坏,各种色素的含量也随之减少,导致叶片对近红外辐射的反射能力减少。

在光谱特征上表现为可见光区(400~700nm)反射率升高而近红外区(720~1100nm)反射率降低。

近红外区研究的重点是“红边”。

“红边”的定义是反射光谱的一阶微分的最大值对应的光谱位置(波长),通常位于(680~750)之间。

基于卫星遥感技术的农作物病虫害应用研究现状

基于卫星遥感技术的农作物病虫害应用研究现状

基于卫星遥感技术的农作物病虫害应用研究现状杨嘉怡(湖南农业大学,长沙 410128)摘要:农作物病虫害监测是智慧农业不可或缺的部分,对农业发展有极其重要的作用。

卫星遥感技术因其高效、经济、非破坏性等特点成为农作物病虫害监测的重要手段。

本文重点对卫星遥感技术在农作物病虫害监测中的应用现状进行了阐述,具体涉及了遥感数据获取、处理,农作物病虫害遥感监测方法、应用案例等,对卫星遥感技术在农作物病虫害监测中的优势和缺陷进行了分析,提出了亟待解决的问题。

关键词:卫星遥感;农作物病虫害;监测前言农业是国家经济的支柱产业,农作物病虫害严重影响农业生产。

在国外,美国最早使用Landsat,Meteo-rological Satellite等遥感资料对全球小麦单产进行预测,其精度可达90%以上,使得美国农业监测技术在全球范围内占据了主导地位[1]。

欧盟还将遥感技术应用于农业补贴(CAP)核实,为共同农业政策的实施和提升欧盟农产品国际竞争力提供了有力支持[2]。

加拿大的Urthiecast公司正计划建立全球第1个综合光学与雷达2种成像的人造卫星群,即OptiSAR[3]。

我国的测绘卫星系统、高分卫星系列和陆地资源卫星系列,可进行农业遥感观测,能初步满足农情监测、农作物分类、估产以及农业灾害监测等方面的应用需求[4]。

现阶段如何及时、准确地监测农作物病虫害,是保障农业生产的重要措施。

传统的农作物病虫害监测方法主要依靠人工巡查和实地观测,效率低、成本高、覆盖范围有限。

随着遥感技术的发展,卫星遥感技术因其高效、经济、非破坏性等特点成为农作物病虫害监测的重要手段。

本文主要对现阶段我国卫星遥感技术在农作物病虫害监测的研究现状进行了分析,并提出了亟待解决的问题。

1 卫星遥感技术进行病虫害监测的原理卫星遥感技术是一种基于光谱特征的无损检测技术,可用于病虫害的监测和识别。

该技术记录了各种不同波长的光谱,并将其转化成数值形式,通过检测受感染植物的光谱信号,掌握病害发展的过程和规律,对植物的生长状况、病虫害情况和生长环境进行调查分析,并根据信息确定植物病虫害防治方案,实现对植物病虫害的有效管理和预测。

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展高光谱遥感是指使用高分辨率的、具有连续光谱信息的遥感数据来获取地表特征的一种遥感方法。

它能够提供更多的光谱信息,可以更准确地反映农作物的生长状态和变化。

近年来,高光谱遥感在农作物生长监测方面取得了一系列的研究进展。

高光谱遥感可以提供丰富的光谱信息,可以通过不同波段的光谱反射率来区分不同类型的农作物。

研究表明,不同农作物在不同的光谱波段上有着明显的差异。

利用高光谱遥感数据可以提取这些光谱特征,进而判断农作物的类型和分布情况。

高光谱遥感可以提供农作物的生长信息。

农作物的生长过程受到多个因素的影响,包括土地利用、水分供应、气温等。

这些因素对农作物的生长状态有着不同的影响,通过分析高光谱遥感数据可以揭示这些影响,并对农作物的生长状态进行监测和预测。

通过分析不同波段的光谱数据,可以得到反映农作物叶绿素含量、光能利用效率等指标,从而了解农作物的生长速度和健康状况。

高光谱遥感还可以用于监测农作物的营养状况。

农作物的营养状况与其生长状态密切相关,而传统的农作物营养监测方法需要进行大量的野外调查和样品分析,耗时耗力。

而通过分析高光谱遥感数据,可以直接获取农作物的营养指标,如氮含量、叶面积指数等,从而快速、准确地了解农作物的营养状况。

高光谱遥感可以用于监测农作物的病虫害。

农作物的病虫害是导致农作物产量下降的主要原因之一,在传统的监测方法中,需要人工巡查和样品分析,费时费力。

而通过分析高光谱遥感数据,可以利用不同光谱波段上的信息来判断农作物是否受到病虫害的侵害,并进行及时的预警和防治措施。

高光谱遥感在农作物生长监测方面具有重要的应用价值,可以提供丰富的光谱信息、揭示农作物的生长状态和营养状况、监测病虫害等。

随着遥感技术的不断发展和数据的不断积累,相信高光谱遥感在农作物生长监测领域的应用将会得到进一步的推广和应用。

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展随着农业技术的不断发展和先进技术的应用,高光谱遥感技术被广泛用于农业领域,特别是在农作物生长监测方面,取得了重要的进展和应用。

本文将介绍高光谱遥感在农作物生长监测方面的应用研究进展。

一、高光谱遥感技术高光谱遥感技术是一种利用大气透明光谱范围内的很多个光谱波段获取地物光谱信息的技术。

高光谱数据包含的光谱波段数量多,能够提供境内外大气和地物的各种光谱反射率。

通过对高光谱数据的处理和分析,可以获取地物的多方位信息,进而实现对地物的特征识别、变化检测、定量评估等目的。

1、农作物分类和识别高光谱数据具有高维度和高精度的特点,能够获取植被的多方位信息。

通过对高光谱数据的处理和分析,可以实现对农作物的分类和识别。

高光谱数据可以提供农作物的多种信息,例如,反射率、吸收率、透过率、辐射率等,在农作物的识别和分类中起到了不可忽视的作用。

2、农作物生长状态监测农作物生长状态监测是农业生产的重要任务。

高光谱遥感技术能够获取农作物在生长过程中的信息。

通过对高光谱数据的处理和分析,可以实现农作物生长状态监测。

例如,可以利用高光谱数据获得植被指数(如NDVI、EVI等)信息和农作物的生长情况、叶面积指数、生长季节、生长速率和生长期等信息,从而对农作物生长状态进行监测和分析。

3、农作物健康状况评估4、农作物产量估算高光谱遥感技术能够实现对农作物产量的估算。

通过对高光谱数据的处理和分析,可以获取农作物生长过程中的关键信息,例如,植被指数、地表温度、水分含量等,进而实现对农作物的产量估算。

三、结论高光谱遥感技术在农作物生长监测方面的应用,对于提高农业生产效率、保障粮食安全、促进农村发展等方面具有重要作用。

虽然该技术还有待进一步完善和提高,但是已经取得了重要的进展和应用,具有极高的应用价值和发展前景。

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展高光谱遥感是指对地球表面进行多波段、连续光谱的观测和获取。

由于农作物生长过程中各个阶段的光谱特征不同,高光谱遥感技术可以通过获取地面农田的高光谱信息,实现对农作物生长监测的目的。

本文将综述高光谱遥感在农作物生长监测方面的应用研究进展。

高光谱遥感技术可以通过获取不同波段的反射光谱信息,提取农田各种农作物的生物化学参数。

通过计算高光谱数据反演的植被指数(如NDVI、EVI等),可以实现对植物的生长状况进行评估。

研究表明,高光谱遥感可以检测到农作物的萌芽、生长、果实成熟等不同的生长阶段,并可以定量化描述农作物的生长状态。

这为农业管理者提供了有效的决策依据,可以及时监测和调整农作物的生长环境,提高农作物的产量和质量。

高光谱遥感技术可以通过获取不同波段的多光谱信息,实现对农田中的土壤水分含量的监测。

土壤水分是农作物生长的重要因素,它影响着农田的产量和质量。

通过分析土壤的高光谱数据,可以得到土壤的土壤水分含量信息。

研究表明,高光谱遥感可以有效地估计农田土壤的含水量,并且可以将农田土壤的含水量与农作物的需水量进行比较,为农业管理者提供决策依据。

高光谱遥感技术可以通过获取不同波段的多光谱信息,实现对农田中的病虫害的监测和预警。

农作物病虫害是农业生产过程中的常见问题,对农田生态系统造成了严重的威胁。

通过分析农田的高光谱数据,可以检测到农田中病虫害植株的特征光谱,并与正常植株进行比较,以实现对病虫害的监测和预警。

研究表明,高光谱遥感可以快速有效地检测到农田中的病虫害情况,并且相比传统的检测方法更具有优势。

高光谱遥感在农作物生长监测方面有着广泛的应用潜力。

通过获取地面农田的高光谱信息,可以实现对农作物的生长状态、土壤水分含量、病虫害情况和氮素含量等关键参数的监测和评估,为农业生产提供决策支持,促进农作物的高产、优质、高效发展。

高光谱遥感在农作物生长监测方面还存在一些问题,如数据处理和分析方法的不完善,传感器的精度和分辨率等方面的限制。

219527805_基于高光谱遥感技术的农作物病虫害应用研究现状

219527805_基于高光谱遥感技术的农作物病虫害应用研究现状

遥感数据处理是农作物病虫害监测的关键步骤ꎬ
可以对遥感数据进行校正、 增强、 去噪等处理ꎬ 从而
提高数据质量和减少误差ꎮ 常用的遥感 数 据 处 理 方
法: 几何校正ꎬ 对遥感影像作几何修正ꎬ 以消除影像
失真及其他错误ꎻ 辐射校正ꎬ 将遥感图像进行辐射校
正ꎬ 消除大气、 云层等影响ꎬ 反映地表真实情况ꎻ 噪
1 5 监测结果的解读和统计分析
病害ꎮ 传统的水稻白叶枯病监测方法主 要 是 人 工 调
将采集的光谱数据转化成有意义的信息ꎬ 对植物
的生长环境、 生长现状、 病虫害情况等进行分类、 统
计、 分析等ꎬ 以确定植物病虫害的防治方案ꎬ 并加强
环境控制和管理ꎮ 在实际应用中ꎬ 高光谱技术普遍应
用于农作物的检测和识别以及病虫害的监测和预测
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※农业科学 农业与技术 2023ꎬVol 43ꎬNo 13 3

毒的植物叶片在红外波段上的反射率会降低ꎬ 而感染
等ꎬ 提高病虫害的监测和识别准确率ꎬ 减少误判ꎮ 还
真菌的植物叶片则会在可见光波段上呈现出不同的颜
可以通过与农业物联网、 区块链等技术的结合ꎬ 实现
色ꎬ 这些特征能用于病虫害的监测和识别
3 1 2 覆盖大面积的农田
[13]

高光谱遥感技术可以通过航空或卫星遥感方式对
大面积的农田进行监测ꎬ 不需要人工进入田间地头ꎬ
※农业科学 农业与技术 2023ꎬVol 43ꎬNo 13 1

基于高光谱遥感技术的农作物病虫害应用研究现状
保昊 张晓 张楠楠 袁新涛 马瑞 何代弟
模型ꎬ 实现对水稻白叶枯病的监测和预测ꎮ

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展

高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展高光谱遥感是一种获取大量连续波段光谱信息的遥感技术,具有广泛的应用前景。

在农业方面,高光谱遥感可以用于监测农作物的生长情况和健康状况,为农业管理提供科学依据。

本文将对高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展进行综述。

农作物生长监测是农业管理的重要内容之一。

传统的农作物生长监测方法主要依靠人工野外观测和定期采集植物样本进行实验室分析,工作量大且费时费力。

而高光谱遥感技术可以在大范围内非接触性地获取农作物的光谱信息,使得农作物生长监测更为高效和精确。

高光谱遥感技术利用设备采集到的大量波段光谱数据,可以提取出丰富的植被信息。

通过对光谱数据的分析和处理,可以获取到农作物的生长状态、光合作用强度、叶绿素含量等指标,进而评估农作物的健康状况和适应性。

2. 农作物营养状态监测。

农作物的营养状态对其生长发育和产量形成有着重要的影响。

高光谱遥感技术可以通过分析植物的光谱数据,提取出植物的叶绿素含量、氮素含量等营养指标,从而评估农作物的营养状况和需肥情况。

通过及时监测和调整农作物的营养状况,可以提高农作物的产量和品质。

3. 农作物病虫害监测。

高光谱遥感技术可以通过分析植物的光谱数据,提取出植物的特征波段,从而识别和监测农作物的病虫害。

通过分析农作物的光谱特征,可以迅速检测到农作物受到的病虫害的严重程度和分布范围,提高农作物病虫害的监测效率,并给出相应的防治措施。

4. 农作物气候适应性评估。

不同农作物对气候条件有不同的适应性,高光谱遥感技术可以通过分析植物的光谱数据,提取出植物的光合作用强度、水分利用效率等指标,从而评估农作物对不同气候条件的适应性。

这对于制定适合不同气候条件下的农业管理措施具有重要意义。

农业病虫害监测中高光谱遥感技术应用研究进展

农业病虫害监测中高光谱遥感技术应用研究进展

农业病虫害监测中高光谱遥感技术应用研究进展李玮【摘要】农作物病虫害监测是有害生物综合防治必不可少的环节之一.本文首先在阐述高光谱遥感监测农作物病虫害原理的基础上,对高光谱遥感技术近年来在农业病虫害防治中的应用进行了总结,按主要大宗作物种类进行分类,体现了高光谱遥感在植保领域中广阔的应用前景.最后,对该技术在农业病虫害领域的应用前景进行了展望.【期刊名称】《现代农业科技》【年(卷),期】2019(000)014【总页数】3页(P126-128)【关键词】高光谱遥感;农业病虫害;监测;研究进展;防治效果【作者】李玮【作者单位】青海大学农林科学院,青海西宁810016;农业部西宁作物有害生物科学观测实验站;青海省农业有害生物综合治理重点实验室【正文语种】中文【中图分类】S127作物病虫害是我国农业生产的主要灾害之一,具有种类多、影响大、时常暴发成灾等特点,会降低作物产量和品质,同时也是制约优质、低碳、循环农业持续发展的主导因素之一[1-2]。

及时、快速、无损、精准的远程监控,对掌握作物病虫害发生发展特点、病虫害鉴别及危害程度、防治效果等方面有重要的支撑作用,对提高农作物产量和品质、减少农业经济损失具有重要意义。

高光谱遥感技术即高光谱分辨率遥感技术,是近些年来迅速发展起来的一种全新遥感技术,最早应用于航天、工业、地质测绘等领域,结合其技术优势可将其应用于农业遥感监测中,特别是对作物长势评估和病虫害监测预警等方面。

利用高光谱遥感影像能准确地反映田间作物本身的光谱特征以及作物间的光谱差异,通过影像数据可以更加精准地获取作物含水量、叶绿素含量、叶面积指数等生理生化参数,从而准确地监测作物长势及预测产量[3-4]。

近年来,高光谱遥感技术应用于农业病虫害的监测及防治,也取得了较大进展,解决了农业生产管理中长期存在的病虫害等有害生物农情信息大尺度监测不及时、监测水平以定性为主、监测精度无法实现定量等难题。

国内外在该领域的研究开展较早,基于高光谱影像分析了作物病害光谱响应,利用红边参数、二项式分析等方法开展了小麦条锈病光谱信息探测与识别研究,病虫害识别效果较好[5-6]。

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基于高光谱遥感技术的农作物病虫害应用研究现状罗红霞,阚应波,王玲玲,方纪华,戴声佩(海南省热带作物信息技术应用研究重点实验室/中国热带农业科学院科技信息研究所,海南儋州571737)摘要:近年来,随着信息技术的迅猛发展,高光谱遥感作为一种快速监测手段已经被广泛应用于农业病虫害监测中,高光谱遥感在农业中主要的应用领域之一。

通过分析近5年来高光谱技术在农作物病虫害研究情况,阐述了应用高光谱遥感技术进行农作物病虫害监测的原理,主要从原始光谱的导数变换及对数变换、光谱位置和面积的特征参数提取、光谱吸收特征参数提取、基于连续同去除的特征参数提取4种方法回顾了国内外应用高光谱进行农作物病虫害监测的研究进展,在此基础上,总结了高光谱遥感技术应用于农作物病虫害监测亟待解决的问题及相应的解决途径。

关键词:高光谱;病虫害监测;农作物;监测中图分类号:S127文献标识码:A文章编号:1004-874X(2012)18-0076-05Hyperspectral remote sensing for crop diseases and pest dectectionLUO Hong-xia,KAN Ying-bo,WANG Ling-ling,FANG Ji-hua,DAI Sheng-pei(Key Laboratory of Practical Research on Tropical Crops Information Technology In Hainan/Institute of Scientific and Technical Information,China Academy of Tropical Agricultural Sciences,Danzhou571737,China)Abstract:With the advances in electronic and information technologies,Hyperspectral remote sensing have been developed for crop diseases and pest detecting around the world.Hyperspectral remote sensing for crop diseases and pest detection included two aspects which were canopy spectral detection and Hyperspectral image.This paper describes the principle of the application of hyperspectral in monitoring crop diseases and pest in detail,then summarizes the research progresses at home and abroad area,including spectral derivation,feature parameter extraction based on spectral areas and wavelengths’position,spectral absorption feature parameters extraction,and feature parameter extraction based on continuum removal four aspects.At the end,some of the problems and solutions on the use of hyperspectral remote sensing for crop diseases and pest dectecting are also discussed.Key words:hyperspectral remote sensing;diseases and pests;crop;monitoring作物病虫害是农业生产的主要障碍,是限制作物产量的主要因素之一,同时也是制约优质、高效益农业持续发展的主导因素之一[1-2]。

尽早发现农作物病虫害,并掌握病虫害的发生发展过程中的特点,对提高农作物产量,减少因病虫害对农业生产造成经济损失有较为重要的作用。

传统的作物病虫害监测方法因为受到当时生产条件及科技水平的限制,只能在实地采用人工自测或者手查等方法进行;这些监测方法不仅费时费力,而且效率较低,其获取信息的滞后性也严重影响了对农作物病虫害预报的准确率,给农业生产造成了不可估量的损失。

遥感技术以其方便、快捷、实时性、周期性等优点,越来越广泛应用于农业生产各个环节当中,并逐渐成为农业遥感应用的重要前沿技术手段之一[3]。

高光谱遥感又称成像遥感,主要是指在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域获取许多非常窄且光谱连续的图像数据技术,高光谱遥感技术的出现也使得采用遥感技术监测农作物病虫害成为可能;高光谱遥感技术能准确获得作物病虫害发生、发展的定性和定量空间分布信息,为农业生产决策者在病虫害未对农作物造成严重危害时采取一定的预防措施提供数据支撑。

也为农业生产管理部门政策实施提供科学支持。

1高光谱进行病虫害监测的原理高光谱分辨率高,并具有波段多、信息量丰富的特点。

其数据是3维图谱形式———空间信息、辐射信息和光谱维信息,其中光谱维的信息正是普通光学遥感所欠缺的。

采用高光谱技术进行农业病虫害监测主要是利用其光谱维的相关信息对感染病虫害的农作物进行分析研究。

农作物光谱维方向的特征信息主要集中在作物叶片中生物化学成分的变化而形成的吸收波形处,通过对采集的作物光谱数据进行相关的处理分析,可以反映出作物内部物质的吸收波形变化,即作物的各种生化组分的吸收光谱信息[4-5]。

作物受到病虫害感染后会呈现许多的症状,诸如卷叶、叶片枯萎、作物矮小、叶片大面积凋落以及影响作物的正常光合作用等[6],而这些特征的出现也会导致感染病虫害的农作物光谱特征的改变。

一般健康的植物其光谱曲线总是呈现明显的“峰和谷”特征[7-8],当作物发生病虫害时,其光谱特征会出现在可见光区域的作物反射率明显上升,而在近红外区域其反射率明显下降的现象。

基于此种变化也使得应用高光谱实施监测病害作物成为可能。

收稿日期:2012-07-25基金项目:海南省热带作物信息技术应用研究重点实验室开放基金(rdzwkfjj014);国家星火计划项目(2011GA800001);2012年“三电合一”农业信息服务项目;中国热带农业科学院院本级中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(1630022012018)作者简介:罗红霞(1985-),女,硕士,研究实习员,E-mail:12008 1008@通讯作者:阚应波(1970-),男,副研究员,E-mail:ybkan0625@ 广东农业科学2012年第18期76为了研究作物吸收反射光谱的特征,通常情况下是通过提取作物光谱的一些特征参数,达到增强有用信息而抑制无用信息的目的,并以这些参数来鉴别目标物的各组分及模拟、反演它的生物物理、化学参数进行病虫害的监测。

本文主要针对目前国内外常用的光谱变换及特征提取参数的方法主要有原始光谱的导数变换及对数变换、光谱位置和面积的特征参数提取、光谱吸收特征参数提取、基于连续同去除的特征参数提取4种方法研究现状进行总结回顾。

2地面高光谱技术应用于农业病虫害监测的研究现状2.1导数变换及对数变换导数变换是最常用的高光谱变换形式之一,通过导数变换可以减弱或消除背景及大气散射的影响,并提高不同吸收特征的对比度。

在实际分析处理过程中,鉴于实际光谱数据的离散型,导数变换一般是用差分方法来进行近似计算[9]。

一阶导数光谱:ρ'(λi)=dρ(λi)ρλ=ρ(λi+1)-ρ(λi-1)2△λ二阶导数光谱:ρ"=d2ρ(λi)ρλ2=ρ'(λi+1)-ρ'(λi-1)2△λ=ρ(λi+2)-2ρ(λi)+ρ(λi-1)4(△λ)2式中,λi是波段i的波长值,ρ(λi)是波长λi的光谱值(如反射率、透射率),△λ是波长λi-1到λ的差值。

一阶导数可以部分消除线性和二次型背景噪声光谱;二阶导数光谱可以完全消除线性噪声光谱影响,能基本消除二次型背景噪声光谱。

对数变换一般是对原始光谱反射率ρ直接求对数lgρ或求ρ倒数的对数lg(1/ρ),原始光谱经lg(1/ρ)变换可以反映作物的吸收特征,称为伪吸收数。

由于在可见光区域一般植被原始光谱反射率值较低,经对数变换之后,不仅可以增强可见光区域的光谱差异,而且还能减少因光照条件变化引起的乘性因素影响。

通常情况下,对数变换可以和导数变化一起使用,可以同时达到增强某些特定的光谱信息而消除背景噪声光谱的作用。

黄敬峰等[10]对健康水稻和受病虫害胁迫的水稻进行一阶导数光谱和二阶导数光谱分析研究,以期获得不同数据形式的光谱敏感区域和敏感波段。

研究表明,蓝光450~515nm、绿光550~590nm、红光650~690nm和近红外725~790nm一阶导数光谱对病虫害胁迫敏感,其中以750nm为中心的近红外区域一届倒数光谱变异最大;对于二阶导数而言,在530、550、670、730nm等4个吸收特征区域内,CRSSDR在各个区域内的变异较小,受害水稻叶片原始光谱二阶导数的光谱在710~750nm极小值远小于健康叶片。

乔红波等[11-12]利用光谱微分技术,对受麦蚜、白粉病危害的小麦反射率求一阶导数,得到红边斜率,结果表明:麦蚜、白粉危害后,小麦冠层的红边斜率在近红外波段(650~780nm)发生剧烈变化;采用一阶微分、对数数据变换方法对感染白粉病、条锈病人工接种诱发和麦长管蚜自然危害条件下的冬小麦进行了光谱研究识别,通过对比分析表明采用对数-微分变换处理比其他方法能较好地识别冬小麦病虫害情况。

导数变换及对数变换能较好消除土壤低频背景噪声,提高应用高光谱技术实施作物病虫害监测的精度。

导数变换及对数变换能较好地消除土壤低频背景噪声对光谱特征信息的影响,提高应用高光谱技术实施农作物病虫害监测的精度。

但研究中较少有针对同一作物不同病害的文献,而且在分析农作物光谱特征是较少考虑病虫害对作物体内生理变化的影响。

如果能够建立感染病虫害的农作物与其对应生理参数的模型,将会更有助于高光谱遥感技术应用于农作物病虫害研究中的定量化发展。

2.2基于光谱位置和面积的特征参数在导数变换的基础上,可以提取基于光谱位置和面积的特征参数,其中基于光谱位置的参数主要包括“红边”、“蓝边”、“黄边”(称为“三边”),是指在一定光谱区域内最大一阶导数值所在波长位置几位相应的“边”位置,区域内所有波段的一阶导数值的综合即为相应的面积。

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