[發明專利]一種確定剛竹毒蛾危害遙感最佳診斷時段的方法

有效

• 申請號: 201910135774.8
• 申請日: 2019-02-22
• 公開（公告）號: CN109816270B
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 許章華;黃旭影;胡新宇;周紫嫣
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學俊

1.一種確定剛竹毒蛾危害遙感最佳診斷時段的方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S1、剛竹毒蛾危害診斷閾值確定：將反映剛竹毒蛾危害的狀態變量設為剛竹毒蛾危害的蟲害等級，以綠度、濕度、特征光譜指數及LAI 4個控制變量作為剛竹毒蛾危害的4個遙感響應特征，選擇與狀態變量及控制變量維數對應的蝴蝶突變模型，再利用實測數據確定剛竹毒蛾危害診斷閾值；其中，

蝴蝶因子a代表綠度，即歸一化差值山地植被指數NDMVI；

偏畸因子b代表濕度，即全局植被濕度指數GVMI；

剖分因子c代表特征光譜指數，即CSI；

CSI＝[NIR+(NIR-R)]×(R-G)

正則因子d代表LAI；

LAI＝0.1645NDMVI+99.6455B+7.8617G+68.9153R－17.8800NIR－39.5195)

上述各式中，G、R、NIR、SWIR依次代表綠光、紅光、近紅外、短波紅外波段的反射率；下標min表示相應波段的最小值；

步驟S2、各指標時間序列建立與蟲害等級提取：采集遙感影像數據，并根據實測樣點的分布位置及各影像云層的干擾范圍，剔除位于影像圖幅范圍之外及被云層遮蓋的樣點并去除各期遙感影像中的云層；基于剩余的有效樣點，提取對應像元位置的遙感響應特征NDMVI、GVMI、CSI、LAI，建立各指標的時間序列數據，進而提取剛竹毒蛾危害的蟲害等級；

步驟S3、確定最佳監測與預警時段：蝴蝶突變模型各控制變量主次地位依次為a、b、c、d，根據隨機森林中給出的重要性排序，所得蝴蝶突變模型為：

V(s)＝s⁶+as⁴+bs³+cs²+ds

式中：s代表剛竹毒蛾危害的蟲害等級；

基于突變理論，計算各時點蟲害風險評價指標值，統計并繪制曲線圖，判斷剛竹毒蛾危害風險評價指標值情況，根據確定的剛竹毒蛾危害預警閾值，結合剛竹毒蛾的生活史，確定剛竹毒蛾危害的最佳預警時段及最佳監測時段。

2.根據權利要求1所述的一種確定剛竹毒蛾危害遙感最佳診斷時段的方法，其特征在于，所述步驟S1中，利用實測數據確定剛竹毒蛾危害診斷閾值，需將不同的控制變量采用歸一化公式分別計算各控制變量所對應的突變級數，各公式如下：

其中，x_a、x_b、x_c、x_d為與控制變量a、b、c、d對應的突變級數。