【摘要】：在氣候變化等因素的影響下,我國(guó)小麥白粉病的發(fā)生發(fā)展發(fā)生了變化,其危害也日益增加,使得小麥的產(chǎn)量和品質(zhì)受到嚴(yán)重影響。在作物病蟲害的監(jiān)測(cè)及預(yù)測(cè)研究中遙感數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)顯著,可大面積、快速、準(zhǔn)確地獲取病蟲害發(fā)生發(fā)展信息。然而,如何選擇合適的方法,有效整合、利用多源數(shù)據(jù),最大限度地挖掘數(shù)據(jù)中的有效信息,構(gòu)建簡(jiǎn)單、高普適性的病蟲害監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)模型是一個(gè)重要的問(wèn)題。本研究主要以小麥白粉病為研究對(duì)象,在區(qū)域尺度上分別開展重點(diǎn)基于星載多光譜數(shù)據(jù)的小麥病蟲害的識(shí)別區(qū)分模型和監(jiān)測(cè)模型,以及結(jié)合站點(diǎn)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行病害預(yù)測(cè)模型的研究。具體研究?jī)?nèi)容和結(jié)果如下:(1)相比于相對(duì)簡(jiǎn)單、純粹的實(shí)驗(yàn)環(huán)境,實(shí)際農(nóng)田中時(shí)常存在不同類型病蟲害混合出現(xiàn)的情況,而其在防治、打藥等管理上需要采取不同的措施,否則會(huì)帶來(lái)藥害、土壤污染等一系列問(wèn)題。本文利用Landsat 8影像提取的指數(shù)特征,分別構(gòu)建了健康-病害、其他-白粉病、其他-蚜蟲及其他-混合病害(白粉蚜蟲混合發(fā)生)的4種不同病蟲害組合的2分類識(shí)別區(qū)分模型,并對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證,同時(shí)還構(gòu)建了單個(gè)入選特征變量的分類回歸樹(classification and regression tree,CART)識(shí)別模型來(lái)了解單個(gè)特征變量在多變量模型中的貢獻(xiàn)。結(jié)果表明,4個(gè)模型中最優(yōu)模型依次為多特征健康-病害識(shí)別(MFIH)模型、多特征其他-白粉病識(shí)別(MFIPM)模型、特征DVI對(duì)應(yīng)的其他-蚜蟲識(shí)別模型以及特征SIPI對(duì)應(yīng)的其他-混合病害識(shí)別模型,模型的精度依次為82.4%,73.5%,91.2%和88.2%。同時(shí),還構(gòu)建了對(duì)4種病蟲害同時(shí)區(qū)分的模型,結(jié)果顯示最優(yōu)模型的區(qū)分精度只達(dá)到64.7%,無(wú)法實(shí)現(xiàn)病蟲害的同時(shí)區(qū)分。因此研究在正確識(shí)別出健康小麥的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了另3種病害的CART 3分類識(shí)別區(qū)分模型,試驗(yàn)結(jié)果表明,模型的驗(yàn)證精度為最高可達(dá)82.6%,為特征PDI對(duì)應(yīng)的區(qū)分模型。以上結(jié)果均說(shuō)明將衛(wèi)星影像遙感數(shù)據(jù)用于區(qū)域尺度范圍的小麥病蟲害的識(shí)別區(qū)分具有一定的發(fā)展前景。(2)為探討建模特征選擇方法在病害監(jiān)測(cè)模型中的重要性,并提高遙感監(jiān)測(cè)小麥白粉病發(fā)生嚴(yán)重度的準(zhǔn)確度,本文利用Landsat8數(shù)據(jù)提取的多種常用植被指數(shù)特征,分別采用相關(guān)性分析(correlation analysis,CA)算法和最小冗余最大相關(guān)(minimal redundancy maximal relevance, mRMR)算法對(duì)其進(jìn)行篩選,并通過(guò)AdaBoost分類器算法分別以篩選得到的2組特征集為輸入變量構(gòu)建模型,對(duì)小麥白粉病發(fā)生嚴(yán)重度進(jìn)行監(jiān)測(cè)并將其結(jié)果與采用常用分類方法fisher線性判別(fisherlineardiscriminantanalysis,FLDA)和支持向量機(jī)(supportvector machine, SVM)所建模型的監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。試驗(yàn)結(jié)果表明,2種AdaBoost模型對(duì)小麥白粉病發(fā)生嚴(yán)重程度的總體監(jiān)測(cè)精度分別比FLDA模型和SVM模型高出27.9%, 27.9%和14.0%, 9.3%,mRMR算法篩選特征所建FLDA、SVM及AdaBoost監(jiān)測(cè)模型的總體監(jiān)測(cè)精度分別比CA篩選特征所建模型7.0%,11.7%和7.0%,且mRMR算法篩選特征結(jié)合AdaBoost方法所建監(jiān)測(cè)模型的精度和Kappa系數(shù)分別為88.4%和0.807,為所有模型中最高。說(shuō)明將AdaBoost方法用于作物病害遙感監(jiān)測(cè)效果較好,在作物病害監(jiān)測(cè)模型的特征變量選擇中mRMR算法比常用CA算法更具優(yōu)勢(shì)。研究結(jié)果可為其他作物病害遙感監(jiān)測(cè)提供方法參考。(3)相比于作物病蟲害發(fā)生情況的監(jiān)測(cè)研究,預(yù)測(cè)對(duì)病害有效實(shí)時(shí)的防治措施的制定更具有指導(dǎo)意義。本文在傳統(tǒng)的氣象數(shù)據(jù)病害預(yù)報(bào)基礎(chǔ)上,基于Landsat 8影像數(shù)據(jù)引入了表征小麥生長(zhǎng)狀況及生境因子的指數(shù)特征,同時(shí)將站點(diǎn)氣象數(shù)據(jù)通過(guò)空間插值分析轉(zhuǎn)化后得到相應(yīng)的空間特征,之后利用相關(guān)向量機(jī)(relevancevectormachine,RVM)方法構(gòu)建了分別以氣象數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)單獨(dú)為輸入變量以及以遙感和氣象數(shù)據(jù)同為輸入變量的3種不同數(shù)據(jù)類型的空間尺度范圍的小麥灌漿期白粉病發(fā)生概率預(yù)測(cè)模型,并對(duì)其進(jìn)行對(duì)比分析。試驗(yàn)結(jié)果表明,遙感氣象數(shù)據(jù)模型的總體精度達(dá)到84.2%,Kappa系數(shù)為0.686,優(yōu)于遙感數(shù)據(jù)模型的80.0%, 0.602和氣象數(shù)據(jù)模型的74.7%, 0.500,說(shuō)明氣象數(shù)據(jù)結(jié)合遙感數(shù)據(jù)比單一的氣象數(shù)據(jù)或遙感數(shù)據(jù)更適合于區(qū)域尺度范圍內(nèi)作物病蟲害發(fā)生發(fā)展?fàn)顩r的預(yù)測(cè)研究。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：S435.121.46;S127

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2426448