[發明專利]基于二波段組合指數的冠層尺度小麥赤霉病病情指數評估方法

在審

• 申請號: 202110607814.1
• 申請日: 2021-06-01
• 公開（公告）號: CN113340815A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 黃林生;張寒蘇;黃文江;陳鑫雨;汪靖;陳月;徐云蕾;劉勇;吳康
• 申請（專利權）人: 安徽大學
• 主分類號: G01N21/17
• 分類號: G01N21/17;G01N21/31;G01N21/55;G06K9/00;G06K9/52;G06K9/62;G06F17/16;G06F17/18
• 代理公司: 合肥國和專利代理事務所(普通合伙) 34131
• 代理人: 張祥騫

1.一種基于二波段組合指數的冠層尺度小麥赤霉病病情指數評估方法，其特征在于，包括以下步驟：

11)光譜數據的獲取和預處理：獲取原始光譜反射率數據，并對其進行多元散射校正光譜預處理；

12)傳統植被指數的選取以及二波段組合指數的構建：在預處理光譜數據的基礎上，基于植被指數法選擇常用傳統植被指數，探討其對小麥赤霉病不同發病程度的適用性；構建二波段組合指數；

13)二波段組合指數的優選：對構建的六類二波段組合指數與小麥病情指數進行相關性分析，以等高線圖的方式清晰顯示每個指數與病情指數之間的相關性大小，篩選與小麥赤霉病病情指數相關性最高的前6個二波段組合指數，即篩選后的二波段組合指數；

14)單變量回歸模型的構建：將經過篩選的二波段組合指數通過線性回歸的方式構建回歸模型，將所有傳統植被指數采用相同方法進行模型構建，生成基于傳統植被指數的單變量回歸模型，對所有單變量回歸模型結果進行評價并比較分析；

15)多元回歸模型的構建：將篩選后的二波段組合指數全部作為輸入變量，基于偏最小二乘回歸算法進行模型構建，根據模型反演結果評價二波段組合指數在小麥赤霉病病情指數反演中的整體適用性。

2.根據權利要求1所述的基于二波段組合指數的冠層尺度小麥赤霉病病情指數評估方法，其特征在于，所述傳統植被指數的選取以及二波段組合指數的構建包括以下步驟：

21)傳統植被指數的選?。涸谙闰炛R的基礎上，參考不同植被指數在作物病蟲害監測預測中的應用，選取18個常用的基于高光譜數據的植被指數，探討其對赤霉病不同發病程度的適用性；

22)二波段組合指數的構建：設定采用三種類型的光譜指數SI方法，包括歸一化差分光譜指數NDSI/DNDVI、比值光譜指數RSI/DRSI和差值光譜指數DSI/DDSI；對350-900nm范圍內的冠層樣本光譜反射率數據以及處理后的一階導數數據構建任意兩波段組合的歸一化、比值和差值光譜指數，計算公式如下：

NDSI(x₁，x₂)＝(R_x1-R_x2)/(R_x1+R_x2)

RSI(x₁，x₂)＝R_x1/R_x2

DSI(x₁，x₂)＝R_x1-R_x2

DNDSI(x₁，x₂)＝(D_x1-D_x2)/(D_x1+D_x2)

DRSI(x₁，x₂)＝D_x1/D_x2

DDSI(x₁，x₂)＝D_x1-D_x2

其中，R_x1、R_x2分別為350-900nm波段范圍內任意點波段的光譜反射率，D_x1、D_x2分別為350-900nm波段范圍內任意點波段光譜反射率的一階導數值，x₁、x₂分別為任意兩波段的波長值。