基于GF-1/WFV数据的冬小麦条锈病遥感监测

摘要：

条锈病是冬小麦常见病害,利用遥感影像对条锈病病害区域进行准确监测具有重要意义.该文利用GF-1/WFV影像,结合条锈病地面光谱数据分析,采用冬小麦条锈病遥感监测指数(wheat stripe rust index,WSRI)对河南西华县冬小麦条锈病发病范围进行了估测.首先,利用冬小麦NDVI加权指数(weighted NDVI index,WNDVI)获取冬小麦种植区域.其次,利用影像4个波段反射率之和提取不同冬小麦品种的分布范围,值较高的为条锈病高抗品种(郑麦系列),较低的则是条锈病易感品种(矮壮系列).再次,构建冬小麦条锈病指数(wheat stripe rust index,WSRI),结合地面实地调查的条锈病分布数据,通过设定合理的WSRI指数划分阈值,提取条锈病染病区域并进行精度验证.结果表明,研究区内小麦条锈病空间分布识别的总体精度在84.0%以上,具有区域监测应用的潜力.该方法简单,可操作性强,表明宽波段GF-1影像结合WSRI指数的技术,是一种比较可行的小麦条锈病遥感监测方案.

关键词：遥感、监测、作物、GF-1/WFV、小麦条锈病、WSRI、识别

所属期刊栏目：33

分类号：S252+.9(农业航空)

资助基金：国家重点研发计划"粮食作物生长监测诊断与精确栽培技术"课题"作物生长与生产力卫星遥感监测预测"2016YFD0300603

在线出版日期：2017-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：153-160