文献类型：期刊文章

作　　者：刘琦[1,2] 谷医林[2] 王翠翠[2] 王睿[3] 李薇[2] 马占鸿[2]

机构地区：[1]新疆农业大学农学院植物病理学系农林有害生物监测与安全防控重点实验室,乌鲁木齐830052 [2]中国农业大学植物保护学院植物病理学系农业部作物有害生物监测与绿色防控重点实验室,北京100193 [3]中国农业大学开封实验站,河南开封475004

出　　处：《植物保护学报》

基　　金：国家重点研发计划(2017YFD0200400;2017YFD0201700);新疆农业大学作物学重点学科项目

年　　份：2018

卷　　号：45

期　　号：1

起止页码：138-145

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、JST、RCCSE、WOS、ZGKJHX、ZR、核心刊

摘　　要：为能够找到更快速、高效的监测早期小麦条锈病的方法,通过获得在0.2、0.1、0.05 mg/m L三种不同浓度小麦条锈菌胁迫下的潜育期小麦冠层光谱数据,利用定性偏最小二乘法建立小麦条锈病潜育期小麦叶片冠层光谱识别模型并分析在3类不同光谱特征(波段、变量、建模比)下的模型准确性及适应性。结果表明,在325~1 075 nm波段内,以伪吸收系数二阶导数[log10(1/R)_2nd.dv]为光谱特征所建模型的平均准确率最高,训练集为97.89%,测试集为92.98%,可优先作为建模时备选的变量参数;在不同波段范围所建模型中,在925~1 075 nm波段内,以伪吸收系数的一阶导数[log10(1/R)]为光谱特征所建模型的平均准确率最高,训练集为98.27%,测试集为94.33%,可优先作为建模时备选的波段范围。表明利用冠层高光谱特征可以实现对小麦条锈病潜育期的定性分析,是一种能早期监测小麦条锈病的无损高效方法。

关 键 词：小麦条锈病 潜育期 高光谱遥感 冠层光谱 定性偏最小二乘法  

分 类 号：S435.121.42]