【摘 要】
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白粉病主要侵染小麦叶部，可利用卫星遥感技术进行大范围监测和评估。本研究利用多源多时相卫星遥感影像监测小麦白粉病并提升分类精度。使用四景Landat-8的热红外传感器数据（Thermal Infrared Sensor,TIRS）和20景MODIS影像的MOD11A1温度产品反演地表温度（Land Surface Temperature,LST），使用4景国产高分一号（GF-1）宽幅相机数据（Wid
【机 构】
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安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心
【基金项目】
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The Natural Science Foundation of China （31971789）； The Natural Science Foundation of Anhui Province （2008085MF184）；
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白粉病主要侵染小麦叶部，可利用卫星遥感技术进行大范围监测和评估。本研究利用多源多时相卫星遥感影像监测小麦白粉病并提升分类精度。使用四景Landat-8的热红外传感器数据（Thermal Infrared Sensor,TIRS）和20景MODIS影像的MOD11A1温度产品反演地表温度（Land Surface Temperature,LST），使用4景国产高分一号（GF-1）宽幅相机数据（Wide Field of View,WFV）提取小麦种植区和计算植被指数。首先，利用ReliefF算法优选对小麦白粉病敏感的植被指数，然后利用时空自适应反射率融合模型（Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,STARFM）对Landsat-8 LST和MOD11A1数据进行时空融合。利用Z-score标准化方法对植被指数和温度数据统一量度。最后，将处理和融合后的单一时项Landsat-8LST、多时相Landsat-8 LST、累加MODIS LST和多时相Landsat-8 LST与累加MODIS LST结合的数据分别输入支持向量机（Support Vector Machine,SVM）构建了四个分类模型，即LST-SVM、SLST-SVM、MLSTSVM和SMLST-SVM，利用用户精度、生产者精度、总体精度和Kappa系数对比四个模型的分类精度。结果显示，本研究构建的SMLST-SVM取得了最高分类精度，总体精度和Kappa系数分别为81.2%和0.67，而SLST-SVM则为76.8%和0.59。表明多源多时相的LST联合SVM能够提升小麦白粉病的识别精度。
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