[发明专利]基于遥感影像红边波段的区域尺度小麦条锈病监测方法

摘要

本发明涉及基于遥感影像红边波段的区域尺度小麦条锈病监测方法，与现有技术相比解决了对小麦条锈病利用遥感监测精度差的缺陷。本发明包括以下步骤：遥感影像的获取及预处理；初选特征因子的筛选；构建小麦条锈病严重度监测模型；小麦条锈病严重度监测模型的训练；区域尺度小麦条锈病严重度的判定。本发明利用Sentine‑2遥感影像反演得到与病害相关的宽波段植被指数特征及红边植被指数特征，再通过ReliefF和K‑means算法筛选与病害相关性较大且冗余性较小的宽波段植被指数特征集和加入红边植被指数的特征集，分别与BPNN算法建立小麦条锈病严重度监测模型，以实现区域尺度上小麦条锈病严重度的监测。

主权项

1.一种基于遥感影像红边波段的区域尺度小麦条锈病监测方法，其特征在于，包括以下步骤：11)遥感影像的获取及预处理：获取Sentinel‑2遥感影像数据，对Sentinel‑2遥感影像数据进行辐射定标、大气校正及裁剪预处理，提取Sentine‑2的波段反射率、红边波段反射率、宽波段植被指数和红边植被指数作为初选特征因子；12)初选特征因子的筛选：利用RelifeF算法和K‑Means算法对初选特征因子进行筛选，得到筛选后的特征因子；13)构建小麦条锈病严重度监测模型：基于BP神经网络构建小麦条锈病严重度监测模型；14)小麦条锈病严重度监测模型的训练：采用交叉验证法获取有标签数据作为训练样本，利用有标签数据训练小麦条锈病严重度监测模型，将小麦条锈病分为健康、轻发、重发；15)区域尺度小麦条锈病严重度的判定：将筛选后的特征因子输入训练后的小麦条锈病严重度监测模型，得到此区域尺度上小麦条锈病的病害等级。