搜索结果: 1-4 共查到“光学工程 条锈病”相关记录4条 . 查询时间(0.088 秒)
近日，中国农业大学植物保护学院植病流行与智慧植保实验室马占鸿教授团队在农业综合领域国际权威期刊《农业中的计算机和电子产品》(Computers and Electronics in Agriculture)（中科院一区TOP期刊，IF=8.3）上发表了题为《基于深度学习像素级回归算法和无人机高光谱影像定量反演小麦条锈病病情指数》（Pixel-level regression for UAV hyp...
通过人工田间诱发不同等级条锈病，在不同生育期测定感染不同严重程度条锈病的冬小麦冠层光谱与冠层叶绿素密度(canopy chlorophyll density, CCD)。把CCD与高光谱指数进行相关性分析，选取相关系数大于0.7的指数构建反演模型，并对模型进行检验，结果表明微分指数(D750-D550)/(D750+D550)反演精度以及稳定性最好，其次是微分指数(D725-D702)/(D725...
研究的目的是利用高光谱遥感尽可能早地识别出健康与遭受条锈病胁迫的小麦。通过人工田间诱发不同等级条锈病，在不同生育期测定感染不同严重程度条锈病的冬小麦冠层光谱及病情指数(disease index，DI)。对测定的光谱进行平滑并计算一阶微分值，并用两种方法分别提取光谱红边位置(red edge position，REP)与黄边位置(yellow edge position，YEP)：(1)一阶微分最...
基于高光谱信息的冬小麦条锈病严重度反演模型通常不能直接应用在宽波段卫星影像上，而拥有高光谱波段信息的航空遥感影像又因数据尺度小、成本高难以应用于大规模监测。文章提出一种通过构建冬小麦条锈病光谱知识库，利用TM影像实现病情识别和监测的方法。该方法以包含各种不同病情严重度的试验田的三幅小麦关键生育期PHI航空遥感影像为媒介，利用病情指数DI的经验反演模型和基于波谱响应函数的TM波段模拟，建立DI和TM...