田间小麦白粉病发病程度的快速监测方法及其监测模型的构建方法

摘要

本发明公开了一种普适性好、准确度高且实用性强的田间小麦白粉病发病程度的快速监测方法及其监测模型的构建方法。包括下列步骤：（1）信息采集；（2）确立修正型病情指数mDI；（3）确立敏感波段区域；（4）构建绿光双波段指数；（5）确定最优波段组合；（6）建立监测模型；（7）检验模型。本发明构建了精度高、普适性好的小麦白粉病发生程度监测模型，该监测模型的扩展性和稳定性得到增强，对不同试验系统、不同品种、不同感病水平下小麦白粉病监测具有较高的精度和准确性，促进了基于光谱分析技术的作物病害精确防控的广泛应用，为遥感技术在精确农业中的直接应用奠定技术基础。

主权项

一种田间小麦白粉病发病程度监测模型的构建方法，其特征在于，包括下列步骤：（1）信息采集：按常规方法分别采集小麦白粉病不同发病区域内的不同生长时期小麦冠层高光谱信息，再采用常规的五步平滑方法对光谱曲线进行平滑处理；与光谱信息采集同步，对应的按照常规方法调查该区域的小麦白粉病严重度以及叶面积，得到传统病情指数cDI和叶面积指数LAI；（2）确立修正型病情指数mDI：传统病情指数cDI除以对应调查区域的叶面积指数LAI，得到单位叶面积下病情指数的大小，用修正型病情指数mDI来表示：mDI=cDI/LAI；（3）确立敏感波段区域：分析随着修正型病情指数mDI的增加，在可见光波段350～710 nm内光谱反射率随之变化的情况，得到敏感波段区域在500～600 nm之间；（4）构建绿光双波段指数：由下式计算得出绿光双波段指数GRVI: ，其中，R_ref λ1和R_ref λ2分别为健康小麦冠层光谱λ1nm和λ2nm波段处反射率，R_dis λ1和R_dis λ2分别为白粉病菌侵染小麦的冠层光谱λ1nm和λ2nm波段处反射率，λ1和λ2位于敏感波段区域500～600 nm内；（5）确定最优波段组合：将绿光双波段指数GRVI与步骤（2）所得的对应的小麦白粉病修正型病情指数mDI进行相关性分析，采用高光谱数据减量精细采样算法，取相关性最高时的两个波段，确定为λ1nm和λ2nm；（6）建立监测模型：根据不同生长时期的小麦白粉病修正型病情指数mDI与绿光双波段指数GRVI之间的定量关系，构建出如下对应的小麦白粉病发生程度监测模型：Y=a×GRVI ^b，其中，Y为小麦白粉病严重度，GRVI为绿光双波段指数，a为系数，b为常数项，且a、b的值经由回归方式求得。