[发明专利]一种基于麦穗尺度分析的冬小麦赤霉病高光谱遥感监测方法

说明书

本发明涉及一种基于麦穗尺度分析的冬小麦赤霉病高光谱遥感监测方法，与现有技术相比解决了赤霉病的遥感监测未针对麦穗尺度分析的缺陷。本发明包括以下步骤：高光谱遥感数据的获取；数据预处理；构建小麦赤霉病指数；多元逐步回归模型的建立；遥感监测结果的获得。本发明利用敏感波段内一阶微分总和的归一化比值构建赤霉病指数后，建立其与病情严重度的一元线性回归和多元逐步回归模型，实现了小麦赤霉病的有效监测，为染病小麦赤霉病在冠层尺度以及田块尺度上的无损诊断提供思路和依据。

技术领域

本发明涉及遥感监测技术领域，具体来说是一种基于麦穗尺度分析的冬小麦赤霉病高光谱遥感监测方法。

背景技术

小麦赤霉病俗称烂麦头、麦穗枯等，是由禾谷镰孢菌引起的世界性流行性病害，具有爆发性强的特点。赤霉病主要发生在小麦的穗部，大面积发生时可导致小麦严重减产，且染病小麦含有毒素，食用后可引起人畜中毒。

目前小麦赤霉病监测预测研究的主流方法有三种，一是传统的目测手查方式，即通过测定赤霉病孢子密度来确定赤霉病的发生状况；二是赤霉病的气象预报，通过分析气象因素与小麦赤霉病之间的相关关系，建立赤霉病预报模型；三是通过遥感技术实现赤霉病估测。

植物在生化、形态、结构等方面具有高度的复杂性，因此对于不同植物、不同病害可能会形成多样的光谱特征。由于赤霉病菌主要侵染小麦的穗部，因此，相关研究主要通过麦穗或麦穗籽粒对赤霉病的光谱响应特征进行分析，如Delwiche和Kim(2000)发现小麦在发生赤霉病病变时能够引起550nm,568nm,605nm,623nm,660nm,697nm,715nm,733nm位置上的光谱响应。Bauriegel and Herppich(2014)指出健康和病害小麦麦穗的光谱主要在可见光和短波近红外光谱范围内(400～1000nm)存在差异。Shahin and Symons(2011)利用450～950nm的高光谱成像技术，成功探测到不同严重程度的赤霉病麦穗，预测准确率达86％。在冠层尺度，Whetton(2018)等利用高光谱成像仪对位于英国的贝德福德郡的四个区域中的小麦和大麦赤霉病进行识别，分别通过视觉(infield visual assessment,IVA)和图片解译(photo interpretation assessment,PIA)两种方法来评估RGB图像中小麦赤霉病覆盖率，利用光谱数据和赤霉病覆盖率进行偏最小二乘回归分析(PLSR)，结果表明，PIA-PLSR模型的分类效果最好。

上述小麦赤霉病的识别分类研究大都基于成像高光谱，较之便携式地物光谱仪(ASD)的非成像高光谱数据其光谱分辨率较低，不利于对光谱信息进行更细致的分析。基于麦穗尺度的赤霉病研究将有利于我们更好地分析赤霉病的光谱响应特征，而田间环境与卫星遥感的环境比较类似，获取的光谱都是混合光谱，因此与航空遥感的环境较为接近，故在某些情况下，研究不同赤霉病等级的冠层光谱响应特征，可以为卫星遥感及航空遥感监测小麦赤霉病提供理论基础。

综上所述，小麦赤霉病的主要侵染部位是穗部，对麦穗进行光谱研究将有利于我们分析赤霉病的光谱响应特征，且穗部的光谱测量更少的受环境的影响，因此在穗部开展赤霉病的研究将是为卫星遥感及航空遥感监测小麦赤霉病提供理论基础。那么，如何基于麦穗尺度分析进行小麦赤霉病的有效遥感监测已经成为急需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中赤霉病的遥感监测未针对麦穗尺度分析的缺陷，提供一种基于麦穗尺度分析的冬小麦赤霉病高光谱遥感监测方法来解决上述问题。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种基于麦穗尺度分析的冬小麦赤霉病高光谱遥感监测方法，包括以下步骤：

高光谱遥感数据的获取：获取麦穗反射率光谱曲线，取20次麦穗的光谱反射率值平均值作为麦穗的光谱反射率值；