[发明专利]大田冬小麦拔节期纹枯病遥感监测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种冬小麦病害监测方法，具体是一种大田冬小麦拔节期纹枯病遥感监测方法，属于农作物生长监测技术领域。

背景技术

冬小麦纹枯病又称冬小麦尖眼斑病，是一种世界性分布的土传真菌病害，近年来在我国长江中下游和黄淮平原麦区呈加重态势，并成为造成冬小麦倒伏、早衰的主要因素之一。冬小麦纹枯病发病越早，损失越重，严重时会导致20％～40％减产，甚至造成枯孕穗、枯白穗，颗粒无收。冬小麦拔节期是冬小麦一生中生长最快的时期，也是纹枯病菌迅速滋生侵茎为害的关键时期。做好拔节期冬小麦纹枯病监测预报工作对防倒伏以及产量的形成至关重要。

以往对冬小麦纹枯病的预测研究，多集中在对历年气象数据与病情指数的拟合关系的分析方面来预测当年病发情况。然而，影响冬小麦纹枯病的发病因子是多方面的，气象资料仅能代表某一站点的气象信息，仅通过这一站点的气象信息与病情指数的拟合关系来预测出的病情指数不能代表全县、市级区域纹枯病的病发情况。遥感监测技术利用病害光谱响应机制，借助于植被指数，可对作物的病害信息进行大面积、连续、无损、快速监测，能在很大程度上提高监测的精确度，利于植保防治措施的准确实施。

发明内容

本发明提供了一种大田冬小麦拔节期纹枯病遥感监测方法，该方法可以大面积、连续、无损、快速的监测大田冬小麦纹枯病的发生情况。

解决其技术问题所采用的技术方案是：一种大田冬小麦拔节期纹枯病遥感监测方法，它是综合利用遥感植被指数、麦田冠层相对湿度和麦田环境温度3类信息进行大田冬小麦纹枯病发生情况的监测，主要算法为，DI＝a×NDVI+b×RVI+c×RH+d×Tem+e×T₁₅+f。其中，DI为冬小麦纹枯病病情指数，NDVI、RVI为遥感植被指数，RH为麦田冠层相对湿度，Tem为麦田日均气温，T₁₅为麦田15天有效积温，a、b、c、d、e、f和g均为算法系数。

遥感植被指数NDVI，是卫星遥感影像的近红外反射率和红光反射率之差与近红外反射率和红光反射率之和的比值，取值范围0.23～0.71。本发明使用的卫星遥感数据均为价格较低、可共享的卫星遥感数据，包括环境星数据、TM遥感数据和北京星1号数据。

遥感植被指数RVI为卫星遥感影像的近红外反射率与红光反射率的比值，取值范围1.60～8.00。

麦田冠层相对湿度RH的计算单位为％，是遥感卫星过境前5天(包含遥感卫星过境当天)的麦田冠层相对湿度的平均值，取值范围43.8％～94.2％。

麦田日均气温Tem的计算单位为℃，是遥感卫星过境前5天(包含遥感卫星过境当天)的麦田日平均气温的平均值，取值范围3.6℃～25.6℃。

麦田15天有效积温T₁₅的计算单位为℃，是遥感卫星过境前15天(包含遥感卫星过境当天)中高于或等于纹枯病病菌发生下限温度(5℃)的麦田日平均气温，与纹枯病病菌发生下限温度(5℃)之差的累加值，取值范围4.0℃～167.5℃。

本发明中a、b、c、d、e和f算法系数的取值分别为-739.82、111.19、0.27、0.62、-0.07和20.95。

在遥感数据处理软件ERDAS IMAGINE中，运行Modeler模块，分别输入拔节期卫星遥感影像和本发明中的大田冬小麦拔节期纹枯病病情指数算法，影像中的冬小麦种植区经过病情分级运算即可得到区域大田冬小麦纹枯病病情遥感监测信息1。病情分级依据病情指数等级划分，DI在0％～5％之间为轻度病害，在5％～15％之间为中度病害，在15～25％之间为重度病害，在25％～35％之间为严重病害，在35％～100％之间为极严重病害。

在地理信息系统软件ArcGIS中，将区域大田冬小麦纹枯病病情遥感监测信息1制作成冬小麦纹枯病病情遥感监测专题信息图，如图1所示，并添加图题2、图例3标识。方便使用者领会和应用大田冬小麦纹枯病发生状况遥感监测信息，并可统计得到冬小麦纹枯病不同危害等级的分布与面积信息。