融合SIF和反射光谱的小麦条锈病遥感监测

来源 :光谱学与光谱分析 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ziquan33071033
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日光诱导叶绿素荧光(SIF)能够敏感反映作物病害胁迫信息,然而冠层几何结构等因素严重影响了SIF对植被光合功能变化及其受胁迫状况的捕捉能力.为此,将能够敏感反映作物群体生物量的归一化差值植被指数(NDVI)和MERIS陆地叶绿素指数(MTCI)与SIFP相融合(SIFP-NDVI,SIFP-MTCI,SIFP-NDVI M TCI),对比分析融合前后SIF对小麦条锈病的遥感监测精度.结果表明:(1)融合反射率光谱指数的SIFP-NDVI,SIFP-M TCI和SIFP-NDVI M TCI较融合前的SIFP与病情指数(DI)相关性均有不同程度的提高,其中O2-B波段提高最为明显,分别提高了23.48%,33.61% 和36.49%,O2-A波段提高量最小,分别提高了2.39%,2.14% 和1.51%;(2)以SIFP-NDVI和SIFP-MTCI为自变量,基于随机森林回归(RFR)算法构建的小麦条锈病遥感监测模型预测DI值和实测DI值间的R2较SIFP分别平均提高了1.15% 和4.02%,RMSE分别平均降低了2.7% 和14.41%;(3)综合利用NDVI和MTCI处理后的SIFP-NDVI MT-CI为自变量构建的小麦条锈病遥感监测模型精度最优,其预测DI值和实测DI值间的R2较SIFP平均提高了5.74%,RMSE平均降低了22.52%.研究结果对提高小麦条锈病遥感监测精度具有重要意义,同时亦对其他作物的病害监测具有一定的参考价值.
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