[发明专利]棉花蕾期蚜害棉花冠层光谱特征提取及等级估测方法

说明书

本发明公开了棉花蕾期蚜害棉花冠层光谱特征提取及等级估测方法，包括以下步骤：一、以低空无人机搭载成像高光谱仪获取棉花蕾期蚜害棉花冠层高光谱影像；二、分析不同受蚜害等级胁迫棉花的冠层光谱响应差异；三、根据棉花蕾期蚜害棉花冠层高光谱影像，利用比值导数法筛选出棉花蕾期蚜害棉花冠层敏感光谱波段；四、构建基于敏感光谱比值导数光谱值的偏最小二乘法的蚜害等级估测模型；五、将该模型应用于成像高光谱影像，获取田块尺度的蚜害等级分布图；本发明棉花蕾期蚜害棉花冠层光谱特征提取及等级估测方法，用于田块尺度蚜害等级分布快速监测，便于棉花蚜害施药与监测，可以辅助精准定量施药，减少环境污染，对实际生产有着十分重要的意义。

技术领域

本发明属于棉花种植养护技术领域，具体涉及棉花蕾期蚜害棉花冠层光谱特征提取及等级估测方法。

背景技术

棉蚜是影响棉花产量的主要虫害之一，危害程度大，发生范围广，是世界性棉花虫害，在国内外各大棉区均有分布。棉蚜通过直接刺吸棉株汁液造成植株枯萎、蚜虫分泌的蜜露则影响棉花正常的光合作用和生理作用，污染棉花纤维和诱发霉菌寄生。棉蚜大面积发生会造成棉田严重减产。

传统的作物病虫害野外调查方式虽然能取得较好的调查效果，但费时、费力，时效性较差，不适用于大区域。利用遥感技术快速、动态、无损的特点对作物病虫害监测已经成为当前农业遥感领域的研究热点。一些学者利用近地高光谱数据在叶片尺度和冠层尺度监测棉花生长受到胁迫后的生长情况，研究结果表明受不同胁迫程度的棉花光谱特征有所不同，为棉花虫害等级监测奠定了基础。但近地高光谱数据虽然准确，但具有空间上的随机性，不能反映病虫害发生的空间特征。

近年来，无人机因其数据测量时间灵活机动、时空分辨率高、观测范围大等优势，许多学者开始将其应用于农田生态环境信息监测与获取。目前农业无人机搭载的传感器分为两类:一类是普通数码相机和多光谱相机为主要传感器，所获取的影像数据空间分辨率高，处理快速，但是波段少、光谱信息有限，这些不足限制了遥感技术在农作物病虫害监测中的应用；另一类为成像高光谱仪，所获取的数据具有空间分辨率，光谱分辨率都高的优势，可以很好的弥补普通数码相机和多光谱相机的不足，在提取病虫害空间分布范围有着非常强的优势，但是数据量过大，处理时间长且对处理数据所使用的计算机硬件要求高，难以适用于实际生产。因此选取少量但对植株胁迫信息最为敏感的波段，构建虫害等级估测模型，对提高无人机成像高光谱数据处理效率，应用于实际生产有着十分重要的意义。

发明内容

本发明的首要目的在于解决现有技术的不足，提取蕾期蚜害棉花冠层敏感光谱波段，构建基于敏感光谱的蚜害等级估测模型，本发明以低空无人机搭载高光谱分辨率成像光谱仪作为遥感平台，以感染蚜虫的棉株为研究对象，采用比值导数算法，构建的模型、获取田块尺度的蚜害等级分布图。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：棉花蕾期蚜害棉花冠层光谱特征提取及等级估测方法，包括以下步骤：一、以低空无人机搭载成像高光谱仪获取棉花蕾期蚜害棉花冠层高光谱影像；二、分析不同受蚜害等级胁迫棉花的冠层光谱响应差异；三、根据棉花蕾期蚜害棉花冠层高光谱影像，利用比值导数法筛选出棉花蕾期蚜害棉花冠层敏感光谱波段；四、构建基于敏感光谱比值导数光谱值的偏最小二乘法的蚜害等级估测模型；五、将该模型应用于成像高光谱影像，获取田块尺度的蚜害等级分布图。

进一步地，采用比值导数法筛选蚜害棉花冠层的若干个敏感光谱波段。

棉花蕾期蚜害棉花冠层光谱特征提取及等级估测方法的用途，用于棉花蕾期蚜害的辅助精准定量施药。

本发明的有益效果如下：

本发明棉花蕾期蚜害棉花冠层光谱特征提取及等级估测方法，提取蕾期蚜害棉花冠层敏感光谱波段，构建基于敏感光谱的蚜害等级估测模型，用于田块尺度蚜害等级分布快速监测，便于棉花蚜害施药与监测，可以辅助精准定量施药，减少环境污染，对实际生产有着十分重要的意义。

附图说明