DB23T3229-2022 基于无人机多光谱影像的水稻叶瘟病病情诊断技术规程.pdf

ICS65.020.01

CCSB01

DB23

黑龙江省地方标准

DB23/T3229—2022

基于无人机多光谱影像的水稻叶瘟病

病情诊断技术规程

2022-05-25发布2022-06-24实施

黑龙江省市场监督管理局发布

DB23/T3229—2022

前言

本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起

草。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

本文件由黑龙江省农业农村厅提出。

本文件起草单位：黑龙江省农业科学院农业遥感与信息研究所。

本文件主要起草人：刘克宝、陆忠军、毕洪文、郑妍妍、李杨、付斌、黄楠、吕志群、张宇、刘艳

霞、辛蕊。

I

DB23/T3229—2022

基于无人机多光谱影像的水稻叶瘟病病情诊断技术规程

1范围

本文件规定了基于无人机多光谱影像诊断水稻叶瘟病病情的范围、规范性引用文件、术语和定义、

基本要求、诊断处理流程、数据获取预处理、发生程度识别、面积量算和专题产品制作。

本文件适用于水稻叶瘟病病情的无人机多光谱影像诊断。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，

仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本（包括所有的修改单）适用于本

文件。

GB/T14950—2009摄影测量与遥感术语

GB/T15790—2009稻瘟病测报调查规范

GB/T16820—2009地学术语

GB/T20257（所有部分）国家基本比例尺地图图式

GB/T30115卫星遥感影像植被指数产品规范

NY/T3527—2019农作物种植面积遥感监测规范

3术语和定义

GB/T14950—2009、NY/T3527—2019界定的以及下列术语和定义适用于本文件。

3.1

多光谱影像

将物体发射或辐射的电磁波信息分成若干波谱段进行接收或记录的图像。

3.2

增强型植被指数(EVI)

利用近红外波段反射率、可见光红光波段反射率和蓝光波段反射率，引入土壤背景与大气等因子综

合计算得到的植被指数。

3.3

病情指数

调查田块中水稻叶瘟病各级发病数与其代表值乘积占调查总数与发病最高代表值乘积的百分比例。

3.4

发生程度

病情指数及其发生面积占稻田面积的百分比例。

1

DB23/T3229—2022

4基本要求

4.1空间基准

4.1.1大地基准：2000国家大地坐标系（CGCS2000）。

4.1.2高程基准：1985国家高程基准。

4.2投影方式

高斯—克吕格投影。

4.3监测时间

水稻移栽后至孕穗末期。

5诊断处理流程

基于无人机多光谱影像的水稻叶瘟病病情诊断处理流程主要包括：数据获取与处理、病情分级诊断、

精度检验、病情指数分级、发生程度分级、面积量算和统计、专题产品制作7个步骤，见图1。

影像获取与处理