1、農(nóng)作物病害一直是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的天敵，制約著糧食的增產(chǎn)。如何科學(xué)診斷農(nóng)作物病害嚴(yán)重度、準(zhǔn)確區(qū)分不同病害，是遙感技術(shù)農(nóng)業(yè)應(yīng)用的重要方向之一。成像高光譜遙感具有“圖譜合一”的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，在作物病害遙感診斷機(jī)理及促進(jìn)農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)發(fā)展方面具有重要作用。本論文以小麥白粉病和條銹病為研究對(duì)象，在葉片和冠層尺度上識(shí)別病害以及建立相應(yīng)的區(qū)分模型，目的是為早期病害識(shí)別提供參考，為便攜式病害診斷儀器開(kāi)發(fā)提供技術(shù)支持。已取得的主要研究結(jié)果如下:
　　1)利用3

2、nm的成像高光譜數(shù)據(jù)，研究小麥病害葉片的圖譜特征。以條銹病為例，得出概率分析中3×3窗口下的數(shù)據(jù)范圍紋理濾波和二階概率分析中3×3窗口下的相異性紋理濾波結(jié)果最好，細(xì)節(jié)特征最為明顯，能夠最好地反映染病區(qū)域的結(jié)構(gòu)特征，便于后續(xù)對(duì)條銹病和白粉病的圖像進(jìn)行特征解析。選取健康葉片像元、輕度條銹病斑像元、重度條銹病病斑像元，輕度白粉病斑像元、重度白粉病斑像元各110個(gè)構(gòu)建特征空間:求取10個(gè)近紅外波段(706.2～712.1 nm)的光譜反射率的平

3、均值，作為Y軸;求取10個(gè)紅光波段(675.1～681.1 nm)的光譜反射率的平均值，作為X軸。用以對(duì)健康像元和輕度病害像元、健康像元和重度病害像元進(jìn)行區(qū)分，研究結(jié)果顯示，較好地實(shí)現(xiàn)了病害嚴(yán)重度區(qū)分，但健康像元和輕度像元有一定的重合。
　　2)在葉片尺度上，利用主成分分析法對(duì)高光譜影像數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，通過(guò)密度分割法對(duì)病害面積進(jìn)行分割;分析侵染白粉病和條銹病的葉片病斑區(qū)域的光譜特征差異，選擇第二主成分圖像篩選兩種病害的敏感波段，得到

4、識(shí)別白粉病的敏感波段為519nm，643 nm，696 nm，764 nm，795 nm和813nm，條銹病的敏感波段為494 nm，630 nm，637 nm，698 nm，755 nm和805 nm。最后以12個(gè)敏感波段對(duì)訓(xùn)練集的100個(gè)白粉病像元和100個(gè)條銹病像元樣本建立支持向量機(jī)(SVM)判別模型，用預(yù)測(cè)集的50個(gè)樣本進(jìn)行判別驗(yàn)證，兩種病害的區(qū)分精度達(dá)到92％。在葉片尺度較好實(shí)現(xiàn)了兩種病害的區(qū)分，為病害識(shí)別儀器的開(kāi)發(fā)提供了重要

5、的數(shù)據(jù)支持。
　　3)在冠層尺度上，利用高光譜成像光譜儀SOC710-VP檢測(cè)田間不同背景地物對(duì)小麥白粉病診斷的影響。通過(guò)對(duì)比健康葉片、陰影葉片、染病葉片、麥穗的光譜響應(yīng)曲線，篩選得出23個(gè)病害敏感波段來(lái)區(qū)分不同背景地物?；诿舾胁ǘ斡?jì)算得出5個(gè)植被指數(shù)(VIs)和3個(gè)紅邊參數(shù);提取出40種判別特征確定不同背景地物和病害嚴(yán)重度?；谔崛〉呐袆e特征，利用CART決策樹(shù)模型建立白粉病不同嚴(yán)重度識(shí)別模型，識(shí)別精度通過(guò)交叉驗(yàn)證進(jìn)行評(píng)估。研