基于遙感影像融合技術(shù)的水稻種植面積提取及稻曲病估測(cè)研究.pdf

1、江蘇省是我國(guó)水稻主產(chǎn)地區(qū)之一，水稻種植面積和產(chǎn)量位居國(guó)內(nèi)前列，近年來，伴隨著水稻的高產(chǎn)豐收，水稻稻曲病的發(fā)生愈加普遍和嚴(yán)重。因此，需要對(duì)水稻種植面積和稻曲病病情做出有效估測(cè)，而作物病蟲害遙感監(jiān)測(cè)通常面臨兩個(gè)問題，“同譜異物”、“異譜同物”和模型適用性不足，本文針對(duì)上述兩個(gè)問題分別做出了以下研究闡述:
　　1.為提高江蘇省水稻種植面積觀測(cè)精度，針對(duì)“同譜異物”“異物同譜”問題，本研究利用ENVI和ERDAS軟件，選用中國(guó)自主研發(fā)的遙

2、感衛(wèi)星GF-1/PMS全色影像和HJ-1B/CCD多光譜影像，選擇PCA、Brovey、HPF、Wavelet四種融合方法進(jìn)行融合，并通過目視效果、融合效果評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)融合影像的光譜信息豐富程度、紋理特征、保真度等進(jìn)行評(píng)價(jià)，再利用RVI和NDVI比較融合影像和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的光譜特征，選出最佳融合影像，利用非監(jiān)督分類制作水稻分布圖，最后利用3個(gè)實(shí)驗(yàn)樣方對(duì)融合影像進(jìn)行精度驗(yàn)證。結(jié)果表明，HPF融合影像光譜信息豐富、空間紋理特征清晰、保真度最佳，且

3、具有與實(shí)測(cè)值最接近的RVI和NDVI值，近似率分別為87.71％和98.63％，對(duì)HPF融合影像做樣方驗(yàn)證，平均驗(yàn)證精度為94.55％。
　　2.為提高模型的適用性，本研究從稻曲病發(fā)病機(jī)理、發(fā)生規(guī)律等角度出發(fā)，結(jié)合氣象、農(nóng)學(xué)、遙感要素，綜合考慮了影響稻曲病病菌侵染和傳播的氣象因子、田間管理、水稻品種、氮肥的施用等情況，針對(duì)江蘇省主要水稻品種淮稻5號(hào)和連粳7號(hào)，選擇溫度、降水、葉面積指數(shù)、生物量、葉片氮素含量等5個(gè)指標(biāo)，根據(jù)2012