【摘 要】
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锈病是威胁我国林业生产的主要病害之一,该病发生在杨柳科植物的冠层,会寄生并破坏叶片细胞,阻碍光合作用,严重影响植物生长发育,导致提前落叶甚至死亡。由于杨树冠层高大,树叶密集,且缺乏能大面积快速响应的检测手段,由此导致了锈病的检测困难。无人机凭借其响应迅速,覆盖面大,操作方便等优点,在森林病虫害检测和病情预报等方向有广阔的应用前景。本文通过无人机多光谱遥感和地面光谱检测结合,研究了杨树锈病早期检测方
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锈病是威胁我国林业生产的主要病害之一,该病发生在杨柳科植物的冠层,会寄生并破坏叶片细胞,阻碍光合作用,严重影响植物生长发育,导致提前落叶甚至死亡。由于杨树冠层高大,树叶密集,且缺乏能大面积快速响应的检测手段,由此导致了锈病的检测困难。无人机凭借其响应迅速,覆盖面大,操作方便等优点,在森林病虫害检测和病情预报等方向有广阔的应用前景。本文通过无人机多光谱遥感和地面光谱检测结合,研究了杨树锈病早期检测方法,为高大林木病虫害的遥感早期检测提供思路。本文以杨树人工林为研究对象,创新地提出了一种利用无人机,基于杨树锈病叶片与冠层的光谱特征,实现杨树锈病早期快速、大面积检测的方法。通过地面光谱检测技术、低空遥感光谱技术,树木茎流检测技术,对杨树锈病进行了为期七个月的田间与室内检测,建立杨树锈病早期遥感检测试验。论文首先研究了杨树叶片反射光谱,分析提取了敏感波段,筛选了适合检测锈病的归一化植被指数、绿波段归一化植被指数、红绿波段比值植被指数和蓝绿波段比值植被指数。用统计学方法根据该指数构建了检测模型,同时引入杨树茎流参数,将检测模型的正确率提升到90%以上。根据地面检测试验结果,搭建自主导航遥感无人机,并设计了可以搭载光谱相机的无人机云台。以田间杨树林为对象进行遥感检测试验,通过遥感图像处理的方法采集了杨树冠层的植被指数,利用主成份分析算法得到了杨树锈病的检测模型。最后根据以上试验数据分析,以地面茎流数据与光谱遥感数据为基础,利用K最近邻分类算法、Fisher判别分析和系统聚类算法分析得到杨树锈病的早期检测模型,并验证了该检测模型的正确率在95%以上。试验结果表明,归一化植被指数、绿波段归一化植被指数、红绿波段比值植被指数和蓝绿波段比值植被指数相结合,对于杨树锈病有很好的检测效果。同时茎流指数可以提高该检测模型的准确性。利用K最近邻分类算法、Fisher判别分析和系统聚类分类算法,可以对田间杨树做到早期检测,利用无人机搭载光谱设备的方法,可以有效地解决发生在杨树冠层的锈病检测难题。
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