基于概率模型的冬小麦白粉病监测研究

【目的】利用多源数据对白粉病易发区进行病害发生监测研究能够提供大面积、快速、客观的病害发生信息,为农业植保部门开展科学防控提供有效的指导。研究以结合遥感与气象数据监测冬小麦白粉病并获取其精细空间信息为目的。【方法】利用中国高分辨率对地观测系统高分一号卫星(GF-1/WFV)遥感影像提取了研究区小麦种植区及归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI),通过气候灾害组站点红外雨量数据(climate hazards group infra Red precipitation with station data,CHIRPS)及美国中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)获取了研究区气象相关数据。采用基于概率模型的方法筛选并定量化表达了特征因子与小麦患病情况间的关系,生成了研究区小麦患病概率分布数据、研究区小麦白粉病监测结果、监测结果错分概率分布数据。【结果】基于概率模型的白粉病监测方法总体精度为81.25%,与目前较为流行的分类与回归树(classification and regression tree,CART)和随机森林(random forests,RFs)2种分类监测方法相比具有较高的监测精度;小麦患病概率分布数据能够详细地展现研究区小麦患病概率的空间分布及高患病概率麦区向低患病概率麦区的过渡情况;监测结果的错分概率分布数据与实际错分情况具有较好的一致性。【结论】基于概率模型的白粉病监测方法能够应用于区域尺度冬小麦白粉病发生发展状况监测研究。     

作物病虫害遥感监测研究进展与展望

病虫害是农业生产过程中影响粮食产量和质量的重要生物灾害。目前,我国的作物病虫害监测方式以点状的地面调查为主,无法大面积、快速获取作物病虫害发生状况和空间分布信息,难以满足作物病虫害的大尺度科学监测和防控的需求。近年来,随着国内外卫星光谱、时间和空间分辨率的不断提升,利用遥感手段开展高效、无损的病虫害监测成为有效提升我国病虫害测报水平的重要手段。与此同时,多平台、多种方式的作物病虫害遥感监测也为病虫害的有效防治和管理提供了重要科技支撑。本文从作物病虫害光谱特征、遥感监测方法和遥感监测系统等方面阐述了作物病虫害遥感监测研究的进展,分析了当前面临的挑战,并对未来发展趋势进行了展望。