基于遥感技术的不同施氮水平下小麦条锈病病情反演研究

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为构建不同施氮条件下,小麦条锈病病情光谱反演模型,设置了在不同氮素水平条件下接种小麦条锈病,将菌情指数与植被指数、一阶微分参数进行回归分析,构建抽穗期、开花期、灌浆期、乳熟期共5个模型。为了评估施氮量对病情反演模型的影响,在模型中加入氮素因子,模型病情反演预测效果表明,抽穗期模型加入氮素因子后预测效果有所提高,抽穗期的模型1-1(R2=0.392 8,P=0.005 4)、1-2(R2=0.449 8,P=0.011 3)、2-2(R2=0.573 3,P=0.001 7)预测效果较好且较稳定,开花期、灌浆期、乳熟期模型预测效果不理想。本研究结果表明,可以利用植被指数、一阶微分参数较好反演抽穗期小麦条锈病病情,加入氮素因子后预测效果有所提高,说明氮素因子对病情反演有影响。 In order to build a spectral inversion model of wheat stripe rust under different nitrogen application conditions, the wheat stripe rust was inoculated under different nitrogen levels. Regression analysis was conducted on the germ-line index, the vegetation index and the first-order differential parameters to establish the heading date , Flowering stage, filling stage, milk stage a total of five models. In order to evaluate the effect of nitrogen application on disease inversion model, the nitrogen factor was added into the model, and the prediction results of the model disease inversion showed that the forecasting effect was improved after the nitrogen factor was added into the heading date model. The model 1-1 (R2 = 0.392 8, P = 0.005 4), 1-2 (R2 = 0.449 8, P = 0.011 3), 2-2 (R2 = 0.573 3, P = 0.001 7) Period, filling, milky maturity model prediction effect is not satisfactory. The results of this study indicate that the vegetation index and the first-order differential parameters can be used to retrieve the stripe rust of wheat heading at heading stage. The predicted effect of nitrogen factor is increased, which shows that the nitrogen factor has an effect on disease inversion.
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