[发明专利]基于星地遥感数据协同的农作物病虫害监测方法

说明书

本申请公开了一种基于星地遥感数据协同的农作物病虫害监测方法，涉及林业典型病虫害遥感监测技术领域，包括采集病虫害发生区域的原始近地面高光谱数据；对原始近地面高光谱数据进行光谱变换分析，选择出对病虫害响应的敏感光谱区域和谱段，得到近地面高光谱数据，建立农作物病虫害反演模型；获取病虫害发生区域的卫星遥感数据并做预处理；提取卫星遥感数据宽波段响应函数并计算农作物病虫害发生区域相应于卫星遥感数据宽波段的多光谱反射率，采用波段组合的方法构建多光谱指数；将反演模型与多光谱指数协同分析，获得星地遥感数据协同的农作物病虫害监测模型；保证农作物病虫害的检测精度，实现对于农作物进行大面积多时相检测。

技术领域

本申请涉及林业典型病虫害遥感监测技术领域，具体地说，涉及一种基于星地遥感数据协同的农作物病虫害监测方法。

背景技术

近地面高光谱农作物病虫害监测技术利用高光谱仪获取地面光谱数据，使用手持GPS获取地面样点准确的经纬度坐标。然后进行平滑、光谱微分变换等处理，选择对农作物病虫害响应的敏感光谱区域和谱段，运用多元线性回归方法、最小二乘法等回归方法建立农作物病虫害监测反演模型。

但野外实地采集光谱数据需要耗费较大的人力物力，难以进行农作物田大面积应用。当农作物田发生大面积病虫害时，高光谱近地面采集不但耗时、费力，而且预报滞后增加了损失程度，从而在一定程度上影响了预报的精确度。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种基于星地遥感数据协同的农作物病虫害监测方法，通过得到近地面高光谱数据，以近地面高光谱数据建立农作物病虫害反演模型；进一步获取农作物病虫害发生区域的卫星遥感数据，提取卫星遥感数据宽波段函数，并计算农作物病虫害发生区域相应于卫星遥感数据宽波段的多光谱反射率，进而构建多光谱指数；将多光谱指数替代反演模型中相应的高光谱数据，获得星地遥感数据协同的农作物病虫害监测模型；能够实现对于农作物患病虫害情况进行大面积多时相检测，同时提供给工作人员重要病虫害的蔓延趋势，从而有利于工作人员及时采取治理措施，减少农作物产量损失。

为了解决上述技术问题，本申请有如下技术方案：

一种基于星地遥感数据协同的农作物病虫害监测方法，包括：

采集农作物病虫害发生区域的原始近地面高光谱数据，并获取所述农作物病虫害发生区域地面样点的经纬度坐标；

对采集的所述原始近地面高光谱数据进行光谱变换分析，包括对所述高光谱数据进行异常值剔除、光谱曲线平滑、光谱微分变换和连续统去除变换，从备选光谱特征中选择对农作物病虫害响应的敏感光谱区域和谱段，得到近地面高光谱数据；

根据所述近地面高光谱数据建立农作物病虫害反演模型；

获取农作物病虫害发生区域的卫星遥感数据；

对所述卫星遥感数据进行预处理；

以所述近地面高光谱数据为基础，提取所述卫星遥感数据宽波段响应函数，利用所述卫星遥感数据宽波段响应函数计算所述农作物病虫害发生区域相应于卫星遥感数据宽波段的多光谱反射率，基于所述多光谱反射率，采用波段组合的方法构建多光谱指数；

将根据所述近地面高光谱数据建立的所述农作物病虫害反演模型与所述多光谱指数进行协同分析，获得星地遥感数据协同的农作物病虫害监测模型。

可选地，其中：

根据所述近地面高光谱数据建立农作物病虫害反演模型，进一步为：

基于所述近地面高光谱数据，分析所述高光谱数据的每个波段或几个波段的组合，获取对所述农作物健康和患病区分度最高的高光谱数据波段。

可选地，其中：

所述高光谱数据包括健康农作物植株和害病虫害农作物植株的冠层光谱数据。