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低空遥感平台下可见光与多光谱传感器在水稻纹枯病病害评估中的效果对比研究
被引量：
24
1
作者
赵晓阳
张建
+3 位作者
张东彦
周新根
刘小辉
谢静
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期1192-1198,共7页
高效无损地评估农作物病害等级,对于实际农业生产和研究都具有重要意义。研究探讨了基于低空无人机遥感平台进行水稻纹枯病病害等级评估的可行性,分析可见光与多光谱传感器的光谱响应差异及其对感病水稻光谱反射率获取的影响,并定量对...
高效无损地评估农作物病害等级,对于实际农业生产和研究都具有重要意义。研究探讨了基于低空无人机遥感平台进行水稻纹枯病病害等级评估的可行性,分析可见光与多光谱传感器的光谱响应差异及其对感病水稻光谱反射率获取的影响,并定量对比两种传感器的病害监测效果。实验研究区由67个不同品种的水稻小区组成,每块小区均分为相接的纹枯病接种区和侵染区。以大疆精灵Phantom 3 Advanced小型消费级无人机作为搭载平台,分别搭载该无人机系统自带的可见光传感器和MicasenseRedEdge^(TM)多光谱传感器获取遥感影像。同时,通过植保专家现场调查的方式识别病害等级,并利用Trimble公司的手持式NDVI测量仪获取实测NDVI值。基于影像拼接、波段叠合、辐射校正后的预处理结果,对可见光图像的接种区和侵染区共134个小区计算七种可见光植被指数,即NDI(normalized difference index), ExG(excess green), ExR(excess red), ExG-ExR, B~*, G~*, R~*,多光谱图像除上述可见光指数外再计算NDVI(normalized difference vegetation index), RVI(ratio vegetation index)和NDWI(normalized difference water Index)三种多光谱植被指数。将计算得到的图像植被指数与地面实测NDVI进行相关性分析,以选取两种传感器的最优图像植被指数建立水稻纹枯病病害等级反演模型。相关性分析结果表明,基于多光谱传感器计算的图像NDVI与实测NDVI拟合度最高,接种区R^2为0.914, RMSE为0.024,侵染区R^2为0.863, RMSE为0.024。对于可见光传感器, NDI与实测NDVI的相关性最好,接种区R^2为0.875, RMSE为0.011,侵染区R^2为0.703, RMSE为0.014。比较两种传感器两种区域的同一图像植被指数与实测NDVI的一致性,除B~*外, NDI, ExR, ExG-ExR, G~*, ExG, R~*与实测NDVI基本属于高度相关,在病害严重的接种区,两种传感器对水稻纹枯病的监测效果相近,但在病害相对较轻的侵染区,多光谱传感器的监测更为精确灵敏。基于多光谱图像NDVI建立的病害等级反演模型,R^2达到0.624, RMSE为0.801,预测精度达到90.04%,模型效果良好。而基于可见光图像NDI建立的反演模型,R^2为0.580, RMSE为0.847,预测精度为89.45%,效果稍差。对比分析可见光与多光谱传感器的光谱响应曲线,可见光传感器可获取可见光范围的红、绿、蓝三个波段,波段范围互相重叠,多光谱传感器包含五个成像单元,可独立获取从可见光到近红外的五个窄波光谱波段,提供更加准确的光谱信息。比较传感器获取的接种区和侵染区水稻平均反射率曲线得出,多光谱传感器不仅在可见光波段反映了较可见光传感器更强的差异,在红边和近红外波段差异则更加明显,这说明专业窄波段传感器在病害监测方面较宽波段消费级传感器更有优势。综上所述,基于可见光与多光谱传感器的低空无人机遥感平台进行水稻纹枯病病害等级评估是可行的,多光谱传感器精确灵敏,可用于纹枯病的早期监测,可见光传感器效果稍差但经济易于推广。研究结果为病虫害防治提供决策支持,有助于推动实现精准农业,保障粮食安全。
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关键词
多光谱传感器
可见光传感器
低空遥感
水稻纹枯病
病害等级评估
植被指数
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职称材料
题名
低空遥感平台下可见光与多光谱传感器在水稻纹枯病病害评估中的效果对比研究
被引量：
24
1
作者
赵晓阳
张建
张东彦
周新根
刘小辉
谢静
机构
华中农业大学资源与环境学院
农业部长江中下游耕地保育重点实验室
安徽大学安徽省农业生态大数据工程实验室
Texas A&M AgriLife Research and Extension Center
华中农业大学理学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期1192-1198,共7页
基金
国家自然科学基金项目(31501222
41201364
+5 种基金
41771463)
中央高校基本科研业务费专项(2018JC012
2017JC038
2015BQ026
2014JC008)
国家大学生创新训练项目(201610504017)资助
文摘
高效无损地评估农作物病害等级,对于实际农业生产和研究都具有重要意义。研究探讨了基于低空无人机遥感平台进行水稻纹枯病病害等级评估的可行性,分析可见光与多光谱传感器的光谱响应差异及其对感病水稻光谱反射率获取的影响,并定量对比两种传感器的病害监测效果。实验研究区由67个不同品种的水稻小区组成,每块小区均分为相接的纹枯病接种区和侵染区。以大疆精灵Phantom 3 Advanced小型消费级无人机作为搭载平台,分别搭载该无人机系统自带的可见光传感器和MicasenseRedEdge^(TM)多光谱传感器获取遥感影像。同时,通过植保专家现场调查的方式识别病害等级,并利用Trimble公司的手持式NDVI测量仪获取实测NDVI值。基于影像拼接、波段叠合、辐射校正后的预处理结果,对可见光图像的接种区和侵染区共134个小区计算七种可见光植被指数,即NDI(normalized difference index), ExG(excess green), ExR(excess red), ExG-ExR, B~*, G~*, R~*,多光谱图像除上述可见光指数外再计算NDVI(normalized difference vegetation index), RVI(ratio vegetation index)和NDWI(normalized difference water Index)三种多光谱植被指数。将计算得到的图像植被指数与地面实测NDVI进行相关性分析,以选取两种传感器的最优图像植被指数建立水稻纹枯病病害等级反演模型。相关性分析结果表明,基于多光谱传感器计算的图像NDVI与实测NDVI拟合度最高,接种区R^2为0.914, RMSE为0.024,侵染区R^2为0.863, RMSE为0.024。对于可见光传感器, NDI与实测NDVI的相关性最好,接种区R^2为0.875, RMSE为0.011,侵染区R^2为0.703, RMSE为0.014。比较两种传感器两种区域的同一图像植被指数与实测NDVI的一致性,除B~*外, NDI, ExR, ExG-ExR, G~*, ExG, R~*与实测NDVI基本属于高度相关,在病害严重的接种区,两种传感器对水稻纹枯病的监测效果相近,但在病害相对较轻的侵染区,多光谱传感器的监测更为精确灵敏。基于多光谱图像NDVI建立的病害等级反演模型,R^2达到0.624, RMSE为0.801,预测精度达到90.04%,模型效果良好。而基于可见光图像NDI建立的反演模型,R^2为0.580, RMSE为0.847,预测精度为89.45%,效果稍差。对比分析可见光与多光谱传感器的光谱响应曲线,可见光传感器可获取可见光范围的红、绿、蓝三个波段,波段范围互相重叠,多光谱传感器包含五个成像单元,可独立获取从可见光到近红外的五个窄波光谱波段,提供更加准确的光谱信息。比较传感器获取的接种区和侵染区水稻平均反射率曲线得出,多光谱传感器不仅在可见光波段反映了较可见光传感器更强的差异,在红边和近红外波段差异则更加明显,这说明专业窄波段传感器在病害监测方面较宽波段消费级传感器更有优势。综上所述,基于可见光与多光谱传感器的低空无人机遥感平台进行水稻纹枯病病害等级评估是可行的,多光谱传感器精确灵敏,可用于纹枯病的早期监测,可见光传感器效果稍差但经济易于推广。研究结果为病虫害防治提供决策支持,有助于推动实现精准农业,保障粮食安全。
关键词
多光谱传感器
可见光传感器
低空遥感
水稻纹枯病
病害等级评估
植被指数
Keywords
Visible light sensor
Multispectral sensor
Low-altitude remote sensing
Rice sheath blight
Disease grade evaluation
Vegetation index
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
低空遥感平台下可见光与多光谱传感器在水稻纹枯病病害评估中的效果对比研究
赵晓阳
张建
张东彦
周新根
刘小辉
谢静
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
24
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