基于高光谱遥感技术的不同小麦品种条锈病病情指数的反演.pdf

第29卷，第12期 光谱学与光谱分析 2009年l2月 and December，2009 SpectroscopySpectralAnalysis 基于高光谱遥感技术的不同小麦品种 条锈病病情指数的反演 郭洁滨，黄 冲，王海光，孙振宇，马占鸿。 中国农业大学植物病理学系，农业部植物病理学重点开放实验室，北京100094 摘要应用混合品种控制小麦条锈病在国内外日益受到重视，通过采集田问不同品种混合小麦条锈病各 级病情梯度的高光谱遥感数据，将光谱数据与条锈病病情数据进行相关性分析，利用4个光谱参数构建其 与病情指数的同归模型。结果表明，不同小麦品种组合在不同的病情指数情况下，其冠层光谱信息都表现r 一致的变化规律；冠层反射率在可见光区与病情指数为正相关，而在近红外区则达到了显著的负相关；利用 690与850nm处的反射率、SDr、NDVI以及RVI与病情指数构建的回归模型拟合效果较好。研究表明利用 高光谱反演条锈病病情指数是可行的，并且小麦不I司品种对反演效果影响不大。 关键词高光谱；小麦条锈病；病情指数；反演模型 中图分类号：0657．3，S127文献标识码：A Field ProFR2500(350～2500 引 言 与ASD Spec rim)型光谱仪耦 合对冬小麦条锈病胁迫下不同严重度的单叶进行光谱测定， 由条形柄锈菌(Pucciniastriiformisf．sp．tritici)引起的研究结果表明，随着病害严重度的增加，反射率随之增强， 小麦条锈病足我国小麦生产上为害范嗣最广、引起损失最大 并选择相关性最高的波段(670～690rim)建立r小麦条锈病 的病害之一，在我困曾多次流行成灾，并造成r重大损 严重度和光谱反射率之间的回归模型。蒋金豹等[5]将小麦条 失L1]。该病害是一种气传的大Ⅸ流行病害，一旦发生，在合 锈病冠层光谱数据进行一阶微分处理，结合小麦病情指数分 适的气候条件下，能够在短时问内大面积的流行成灾。因 765 此，做好早期监测预警工作，对于防止该病大面积发生流行 nln波长范围内相关性达到极显著水平。李京等[63对小 具有重要的意义。 麦条锈病冠层一阶微分光谱进行的分析表明，随病情指数增 长期以来，我国对小麦条锈病的监测工作主要依靠人力 560 大，一阶微分光谱在绿边(500 rim)内逐渐增大，在红 进行田问调查，不仅耗时耗力，效率低下，而且准确性低， 边(680～760rim)内逐渐降低。蔡成静等[7]通过GPS定位， 无法大面积实时监测，因此，发展一种快速、方便、准确且 借助热气球获得了近地和对应的30～40m高空光谱数据， 可以大面积监测的方法对于做好条锈病的防治上作有着重大 并建立r高卒和近地之问基于高光谱植被指数变量的回归模 意义。高光谱遥感技术为这一需求的实现提供了可能。 型。刘良云等¨1利用中凶科学院上海技术物理所研制的面阵 以3s技术为核心的病虫害监测手段越来越受到植保T 推扫型成像光谱仪PHI(Pushbroomhyperspectral imager)装 作者的重视。针对小麦条锈病的遥感监测，国内外都已进行 000 载