水稻穗頸瘟作為稻瘟病的一種發(fā)病形式常以褐色斑點(diǎn)性狀出現(xiàn)在水稻穗頸節(jié)部位,對(duì)稻穗頸瘟病害快速、無損的識(shí)別與分級(jí)評(píng)估一直是備受關(guān)注的研究課題。該研究以高寒地區(qū)粳稻大田試驗(yàn)為基礎(chǔ),利用無人機(jī)高光譜平臺(tái)獲取不同病害等級(jí)的水稻穗頸瘟冠層數(shù)據(jù);分別以不同處理的光譜數(shù)據(jù)作為輸入量,使用隨機(jī)森林（Random Forest,RF）的方法進(jìn)行建模,并結(jié)合水稻生理對(duì)各輸入量的特征關(guān)聯(lián)加以解釋。結(jié)果表明:隨著穗頸瘟病害等級(jí)的提升,水稻冠層反射率整體呈現(xiàn)下降的趨勢(shì);植被指數(shù)組合（Combination of Vegetation Indices,CVIs）作為輸入量建立起來的預(yù)測(cè)模型具有最高的精度,預(yù)測(cè)集精度達(dá)到90%,Kappa系數(shù)為0.86,能夠解釋穗頸瘟所引起的植株整體生理參數(shù)綜合變化過程。該研究結(jié)果可為無人機(jī)高光譜遙感實(shí)現(xiàn)穗頸瘟病定量遙感監(jiān)測(cè)與預(yù)警分級(jí)提供支持。 

【文章來源】：農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2020,36(22)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

研究區(qū)地理位置及地面采樣區(qū)域

式中TC為正確分類的樣本數(shù)；FC為錯(cuò)誤分類的樣本數(shù)。Kappa系數(shù)（K）用于對(duì)精度進(jìn)行判斷，可以避免樣本數(shù)量不均衡帶來的“偏向性”，其計(jì)算如式（2）所示：

由圖3b可知，對(duì)于野外獲取的水稻光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行CR處理，水稻反射率變化趨勢(shì)進(jìn)一步拉大。從健康到重病的反射率依次呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，在466～750 nm之間出現(xiàn)了3個(gè)明顯反射吸收的極值，分別以498、534和666 nm為中心點(diǎn)，分別對(duì)應(yīng)藍(lán)光波段的吸收谷，綠光波段的反射峰和紅光波段的吸收谷，隨著病害等級(jí)升高，極值處出現(xiàn)增加或者減少10%～20%的反射率。因此，計(jì)算每一個(gè)吸收谷和反射峰圍成的面積，吸收谷深深度和反射峰值，2個(gè)極值之間的斜率等光譜曲線特征參數(shù)可以很好地反映光譜的差異變化。但在近紅外高反射區(qū)光譜變化差異變得不再顯著，這與原始光譜曲線表現(xiàn)出的差異有明顯不同。2.3 不同輸入量的建模結(jié)果分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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