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基于棉花黄萎病多“症状”特征的植被指数构建及病情遥感监测研究
被引量：
6
1
作者
王姣
李志沛
+1 位作者
张立福
黄长平
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2019年第5期46-51,共6页
综合考虑棉花黄萎病多“症状”特征对黄萎病遥感精准监测及其抗性鉴定和防治工作具有重要意义。该文结合黄萎病胁迫下棉花冠层光谱响应的生理机制,基于Relief-F算法优选出对棉花黄萎病不同“症状”变化敏感的特征谱段(531nm、699nm、70...
综合考虑棉花黄萎病多“症状”特征对黄萎病遥感精准监测及其抗性鉴定和防治工作具有重要意义。该文结合黄萎病胁迫下棉花冠层光谱响应的生理机制,基于Relief-F算法优选出对棉花黄萎病不同“症状”变化敏感的特征谱段(531nm、699nm、701nm、1404nm),构建了一种新的棉花黄萎病病情指数(Cotton Verticillium Wilt Index,CVWI),并建立了基于支持向量机(SVM)的黄萎病遥感监测模型。研究表明:与传统病害植被指数相比,CVWI综合考虑了黄萎病导致的棉花水分、叶绿素、叶黄素、红边等理化与生理参数变化,可更好指示黄萎病病情;基于CVWI的黄萎病监测模型精度高于传统表现最好的色素比值指数(Pigment Specific Simple Ratiochl-b,PSSRb),模型的精确率、召回率与F1值分别提高了19%、6%、13%。研究结果可为棉花黄萎病大面积遥感精准监测提供新的思路与方法。
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关键词
棉花黄萎病
高光谱
病害植被指数
Relief-F算法
支持向量机
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职称材料
基于数字图像棉花黄萎病诊断与防治的管理远程监测
被引量：
2
2
作者
石志钰
裴雅琨
+4 位作者
朱玉涛
贾玉姣
胡晓倩
侯士聪
侯玉霞
《新疆农业科学》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1166-1174,共9页
【目的】获得病害的典型病害植被指数特征及其病害防治管理,为诊断和防治棉花黄萎病提供有效工具,为病害监测模型和防治管理提供决策支撑。研究冠层图像RGB至HIS空间的变换与典型病害植被指数的关系,通过Relief-F算法获得棉花黄萎病症...
【目的】获得病害的典型病害植被指数特征及其病害防治管理,为诊断和防治棉花黄萎病提供有效工具,为病害监测模型和防治管理提供决策支撑。研究冠层图像RGB至HIS空间的变换与典型病害植被指数的关系,通过Relief-F算法获得棉花黄萎病症状变化敏感的特征,构建病害监测模型。【方法】采集与结构、叶绿素相关的植被指数与棉花黄萎病症状特征的数字图像,与病害植被指数和病害严重度等级的识别有较好的对数关系。获得病害症状特征变化的典型谱段,构建棉花黄萎病病情指数,建立病害病情监测模型。【结果】获得与棉花叶片结构、叶绿素相关的植被指数和棉花黄萎病症状特征的数字图像,与不同严重度病害植被指数和病害严重度等级的诊断具有对数关系。提取棉花黄萎病症状特征变化的典型谱段,构建病害监测模型,建立防控棉花黄萎病数据的安全架构。【结论】实现获取棉花黄萎病病害的发病情况的监测和病害防控管理,为棉花黄萎病大面积精准监测和防控提供新的思路。
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关键词
数字图像
棉花黄萎病
病害植被指数
病害
监测
防控管理
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职称材料
题名
基于棉花黄萎病多“症状”特征的植被指数构建及病情遥感监测研究
被引量：
6
1
作者
王姣
李志沛
张立福
黄长平
机构
中国科学院遥感与数字地球研究所
中国科学院大学
中科遥感科技集团有限公司
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2019年第5期46-51,共6页
基金
兵团重大科技课题(2018AA00402)
国家自然科学基金重点项目(418301108)
+1 种基金
中国科学院青年创新促进会项目(2017086)
新疆生产建设兵团绿洲生态农业重点实验室开放课题(201801)
文摘
综合考虑棉花黄萎病多“症状”特征对黄萎病遥感精准监测及其抗性鉴定和防治工作具有重要意义。该文结合黄萎病胁迫下棉花冠层光谱响应的生理机制,基于Relief-F算法优选出对棉花黄萎病不同“症状”变化敏感的特征谱段(531nm、699nm、701nm、1404nm),构建了一种新的棉花黄萎病病情指数(Cotton Verticillium Wilt Index,CVWI),并建立了基于支持向量机(SVM)的黄萎病遥感监测模型。研究表明:与传统病害植被指数相比,CVWI综合考虑了黄萎病导致的棉花水分、叶绿素、叶黄素、红边等理化与生理参数变化,可更好指示黄萎病病情;基于CVWI的黄萎病监测模型精度高于传统表现最好的色素比值指数(Pigment Specific Simple Ratiochl-b,PSSRb),模型的精确率、召回率与F1值分别提高了19%、6%、13%。研究结果可为棉花黄萎病大面积遥感精准监测提供新的思路与方法。
关键词
棉花黄萎病
高光谱
病害植被指数
Relief-F算法
支持向量机
Keywords
cotton Verticillium wilt
hyperspectral
disease vegetation indices
Relief-F algorithm
support vector machine
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S435.621 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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职称材料
题名
基于数字图像棉花黄萎病诊断与防治的管理远程监测
被引量：
2
2
作者
石志钰
裴雅琨
朱玉涛
贾玉姣
胡晓倩
侯士聪
侯玉霞
机构
中国农业大学理学院
出处
《新疆农业科学》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1166-1174,共9页
基金
国家重点研发计划(2017YFD0201900)。
文摘
【目的】获得病害的典型病害植被指数特征及其病害防治管理,为诊断和防治棉花黄萎病提供有效工具,为病害监测模型和防治管理提供决策支撑。研究冠层图像RGB至HIS空间的变换与典型病害植被指数的关系,通过Relief-F算法获得棉花黄萎病症状变化敏感的特征,构建病害监测模型。【方法】采集与结构、叶绿素相关的植被指数与棉花黄萎病症状特征的数字图像,与病害植被指数和病害严重度等级的识别有较好的对数关系。获得病害症状特征变化的典型谱段,构建棉花黄萎病病情指数,建立病害病情监测模型。【结果】获得与棉花叶片结构、叶绿素相关的植被指数和棉花黄萎病症状特征的数字图像,与不同严重度病害植被指数和病害严重度等级的诊断具有对数关系。提取棉花黄萎病症状特征变化的典型谱段,构建病害监测模型,建立防控棉花黄萎病数据的安全架构。【结论】实现获取棉花黄萎病病害的发病情况的监测和病害防控管理,为棉花黄萎病大面积精准监测和防控提供新的思路。
关键词
数字图像
棉花黄萎病
病害植被指数
病害
监测
防控管理
Keywords
Digital image
cotton Verticillium wilt
disease vegetation index
disease monitoring
control management
分类号
S435.61 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于棉花黄萎病多“症状”特征的植被指数构建及病情遥感监测研究
王姣
李志沛
张立福
黄长平
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2019
6
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职称材料
2
基于数字图像棉花黄萎病诊断与防治的管理远程监测
石志钰
裴雅琨
朱玉涛
贾玉姣
胡晓倩
侯士聪
侯玉霞
《新疆农业科学》
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
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