[發明專利]基于高光譜分析的麥草畏除草劑對作物傷害的評價方法

在審

• 申請號: 201910339056.2
• 申請日: 2019-04-25
• 公開（公告）號: CN110146451A
• 公開（公告）日: 2019-08-20
• 發明（設計）人: 張競成;何宇航;楊娉婷;閆莉婕;王晨冬;范姍慧;袁琳;吳開華
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25;G16C20/70;G06Q10/06;G06Q50/02
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 黃前澤

1.基于高光譜分析的麥草畏除草劑對作物傷害的評價方法，其特征在于：步驟一、麥草畏作物傷害模擬試驗；

設定n種麥草畏試驗濃度，3≤n≤10；設置n·m個種植有目標作物的試驗小區和m個種植有目標作物的空白小區，m≥2；將n·m個試驗小區等分為n個試驗組；m個空白小區組成空白對照組；對n個試驗組內的目標作物分別噴灑n種試驗濃度的麥草畏除草劑；對空白對照組內的目標作物噴灑清水；在全部噴灑完成后，對所有試驗組和空白對照組時隔一周、三周分別進行一次生長調查，并根據目標作物在噴灑完成后一周、三周的生長情況區分損傷可恢復和不可恢復的情況；將各麥草畏試驗濃度分為可恢復濃度和不可恢復濃度兩組；可恢復濃度對應的試驗小區作為有效小區；對所有試驗小區和空白小區在全部噴灑完成后，時隔一周進行冠層高光譜測量與植物株高測量；

步驟二、麥草畏傷害的可恢復性評價；

2-1.提取步驟一中測得的光譜波段中的495nm、679nm、752nm波段的反射率，計算各試驗小區對應的反射率比或其中，λ依次取495nm、679nm、752nm；RatioRef_λ,i為第i個試驗小區在λ波段下對應的反射率比；A_λ為空白對照組在λ波段下的反射率；B_λ,i為第i個試驗小區在λ波段下的反射率；i＝1,2,…,n·m；

2-2.將計算得到的RatioRef₄₉₅，RatioRef₆₇₉，RatioRef₇₅₂代入到可恢復性指數HDNI_i表達式如下，i＝1,2,…,n·m；

其中，a、b分別為第一影響因子、第二影響因子，其值由擬合fisher判別函數來確定；

2-3.以所得的m·n個可恢復性指數的最小值到最大值作為可恢復性特征區間；將可恢復性特征區間等分為z+1份，得到z個間隔點數值，z≥30；

2-4.分別計算z個間隔點對應的判別精度其中，S_j為可恢復濃度對應的試驗小區所得可恢復性指數落在區間[H_min，H_j)內的個數；S′_j為不可恢復濃度對應的試驗小區所得可恢復性指數落在區間[H_j，H_max]內的個數；H_min為m·n個可恢復性指數中的最小值；H_j為第j個間隔點數值；H_max為m·n個可恢復性指數中的最大值；

2-5.取z個分類精度中的最大值對應的間隔點數值大小作為可恢復閾值HDNI_tv；

步驟三、可恢復情況下的損傷程度的評估；

根據步驟一中冠層高光譜測量得到的高光譜數據，建立各有效小區各自對應的敏感特征子集；敏感特征子集內包含對應特征小區的R₄₀₉、R₄₈₅、R₆₆₀、R₆₈₄、WID_550-750、GI、TCARI、PSRI；WID_550-750為550-750nm波段連續統去除光譜處理的波段寬度；GI為綠度植被指數，表達式是為R_554/R₆₇₇；TCARI為改進型葉綠素吸收植被指數，表達式是為PSRI為植物衰老反射指數，表達式是為R₄₀₉、R₄₈₅、R₅₅₀、R₅₅₄、R₆₆₀、R₆₇₀、R₆₇₇、R₆₇₈、R₆₈₄R₇₀₀R₇₅₀分別為對應特征小區的409nm、485nm、550nm、554nm、660nm、670nm、677nm、678nm、684nm、700nm、750nm波段反射率；所有有效小區對應的敏感特征子集組成敏感特征集SFs；

利用隨機森林算法建立可恢復傷害下的初始損傷評估模型；以敏感特征集SFs和步驟一中測得的h個有效小區內的平均株高共同作為輸入，以h個有效小區各自對應的麥草畏除草劑濃度作為輸出，對初始損傷評估模型進行訓練，得到最終損傷評估模型；

步驟四、評價種植有目標作物的被測農田的農藥噴灑情況；

4-1.對被測農田進行冠層高光譜測量，獲取高光譜參數；并對被測農田內的目標作物進行株高測量；

4-2.提取被測農田的光譜波段中的495nm、679nm、752nm波段的反射率，計算被測農田的反射率比或其中，B′_λ為被測農田在λ波段下的反射率；λ依次取495nm、679nm、752nm，求出RatioRef′₄₉₅、RatioRef′₆₇₉、RatioRef′₇₅₂；

4-3.根據RatioRef′₄₉₅、RatioRef′₆₇₉、RatioRef′₇₅₂求出被測農田內目標作物的可恢復性指數

4-4.若HDNI′小于HDNI_tv，則判定被測農田中的目標作物可恢復，進入步驟4-5；否則，判定被測農田中的目標作物不可恢復，結束檢測；

4-5.將步驟4-1所得的高光譜參數及株高參數輸入最終損傷評估模型；最終損傷評估模型輸出被測農田的使用的麥草畏除草劑濃度范圍。