冬小麦条锈病害与常规胁迫的定量化识别研究——高光谱应用

通过对人工田间诱发条锈病与常规的水胁迫及肥水协同胁迫的处理,分析获取的地物光谱数据及提取的归一化植被指数(NDVI)和光化学植被指数(PRI),定性地研究了条锈病害胁迫与常规胁迫条件下冬小麦冠层光谱特征的差异和规律,并进一步利用高光谱对冬小麦条锈病与常规胁迫进行了定量化的识别研究。选用NDVI和PRI建立二维空间坐标,形成病害胁迫、常规的水胁迫及肥水协同胁迫植被指数的空间分布散点图,结果表明NDVI值大于4.324×PRI 0.976的区域即为条锈病胁迫发生区域。经验证,上述定量化表达的分类识别精度达到了70%以上。     

面向作物病害识别的高光谱波谱库设计与开发

自20世纪70年代以来,国内外波谱数据库发展迅速,但都存在着针对性不强的缺陷,不能满足我国现阶段遥感应用的需要。该文通过以小麦条锈病为案例的高光谱波谱库的设计与开发,实现了波谱查询、影像管理、用户管理、数据管理、反演模型等功能,可供其它面向病害识别的高光谱波谱库的建立参考。     

基于WebGIS的作物病虫害监测预报系统构建

基于WebGIS的主要农作物病虫害预测预报系统,是综合遥感、气象与病虫害模型知识,集成WEBGIS、数据库、ASP.NET等技术建立的全国县级尺度的主要作物病虫害预测预报系统。系统采用B/S(浏览器/服务器)体系结构,达到了在网络平台对空间数据的发布与共享,实现了病虫害预报模型网络化运行和大面积实时的遥感病虫害专题图发布,提高了用户对作物病虫害信息化预测与管理水平,以期达到高效、大面积防治病虫害的目的。