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基于无人机的高光谱技术检测小麦条锈病

基于无人机的高光谱技术检测小麦条锈病

  • 分类：植物表型资讯
  • 作者：PhenoTrait
  • 来源：本站
  • 发布时间：2021-03-17 06:10
  • 访问量：

【概要描述】小麦条锈病是一种世界性病害，严重威胁小麦生产安全。近地表高光谱遥感在叶尺度上的研究已经取得了很好的成就。下一步是对病害进行田间规模监测，这对病害控制具有重要意义。本研究利用一架集成高光谱传感器的无人机(UAV)获取田间高光谱图像。

基于无人机的高光谱技术检测小麦条锈病

【概要描述】小麦条锈病是一种世界性病害，严重威胁小麦生产安全。近地表高光谱遥感在叶尺度上的研究已经取得了很好的成就。下一步是对病害进行田间规模监测，这对病害控制具有重要意义。本研究利用一架集成高光谱传感器的无人机(UAV)获取田间高光谱图像。

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  • 作者：PhenoTrait
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小麦条锈病是一种世界性病害，严重威胁小麦生产安全。近地表高光谱遥感在叶尺度上的研究已经取得了很好的成就。下一步是对病害进行田间规模监测，这对病害控制具有重要意义。本研究利用一架集成高光谱传感器的无人机(UAV)获取田间高光谱图像。

 

不同感染时期条锈病发展示例

 

具有不同空间分辨率的无人机高光谱图像示例

 

首先，利用基于无人机的高光谱图像提取的植被指数(VIs)和纹理特征(TFs)及其组合，建立基于偏最小二乘回归(PLSR)的不同感染期病害监测模型。然后，将空间分辨率为1.2 cm的原始图像重新采样为具有不同空间分辨率(3 cm，5 cm，7 cm，10 cm，15 cm和20 cm)的图像，以评估空间分辨率对病害监测准确性的影响。研究结果表明，基于VI的模型在感染中期具有最高的监测准确性(R2 = 0.75)。基于TF的模型可用于田间规模的条锈病监测，在侵染中后期R2最高(分别为0.65和0.82)。基于VI-TF的模型在每个感染期间的准确性都很高，并且优于基于VI或基于TF的模型。空间分辨率对基于VI的监测准确性影响不大，但对基于TF的监测准确性影响显著。此外，在每个感染期间使用基于VI-TF的模型监测条锈的最佳空间分辨率为10 cm。这些发现为使用无人机高光谱图像进行准确的病害监测提供了参考。

 

(a)健康小麦和(b)不同接种日期的条锈病小麦的冠层反射率曲线;(c)不同接种方式的健康和条锈病小麦的光谱反射率之比

 

(a)基于VI，(b)基于TF和(c)基于VI-TF的模型在不同感染阶段和空间分辨率下的监测准确性(R2)

 

来源：

Guo A, Huang W, Dong Y, et al. Wheat Yellow Rust Detection Using UAV-Based Hyperspectral Technology. Remote Sens. 2021, 13(1), 123; https://doi.org/10.3390/rs13010123.

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