[发明专利]基于高光谱分析的麦草畏除草剂对作物伤害的评价方法在审
申请号: | 201910339056.2 | 申请日: | 2019-04-25 |
公开(公告)号: | CN110146451A | 公开(公告)日: | 2019-08-20 |
发明(设计)人: | 张竞成;何宇航;杨娉婷;闫莉婕;王晨冬;范姗慧;袁琳;吴开华 | 申请(专利权)人: | 杭州电子科技大学 |
主分类号: | G01N21/25 | 分类号: | G01N21/25;G16C20/70;G06Q10/06;G06Q50/02 |
代理公司: | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人: | 黄前泽 |
地址: | 310018 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了基于高光谱分析的麦草畏除草剂对作物伤害的评价方法。将麦草畏除草剂误喷至某些无麦草畏抗性的作物上,则会给作物造成严重伤害。本发明的具体步骤如下:一、麦草畏作物伤害模拟试验。二、麦草畏伤害的可恢复性评价。三、可恢复情况下的损伤程度的评估。四、评价种植有目标作物的被测农田的农药喷洒情况。本发明利用高光谱技术对作物光谱进行了提取和分析处理,利用可恢复性指数HDNI作为标准对除草剂伤害的可恢复性情况进行评价。本发明在可恢复的情况下,结合敏感特征集和作物株高对损伤程度进行了评估。对麦草畏伤害的可恢复性和程度的有效评价对农田杂草管理和在早期采取补救措施均具有重要意义。 | ||
搜索关键词: | 麦草畏 除草剂 作物伤害 伤害 光谱分析 可恢复 损伤 补救措施 分析处理 模拟试验 目标作物 农田杂草 农药喷洒 有效评价 重要意义 高光谱 特征集 抗性 评估 光谱 敏感 农田 种植 管理 | ||
【主权项】:
1.基于高光谱分析的麦草畏除草剂对作物伤害的评价方法,其特征在于:步骤一、麦草畏作物伤害模拟试验;设定n种麦草畏试验浓度,3≤n≤10;设置n·m个种植有目标作物的试验小区和m个种植有目标作物的空白小区,m≥2;将n·m个试验小区等分为n个试验组;m个空白小区组成空白对照组;对n个试验组内的目标作物分别喷洒n种试验浓度的麦草畏除草剂;对空白对照组内的目标作物喷洒清水;在全部喷洒完成后,对所有试验组和空白对照组时隔一周、三周分别进行一次生长调查,并根据目标作物在喷洒完成后一周、三周的生长情况区分损伤可恢复和不可恢复的情况;将各麦草畏试验浓度分为可恢复浓度和不可恢复浓度两组;可恢复浓度对应的试验小区作为有效小区;对所有试验小区和空白小区在全部喷洒完成后,时隔一周进行冠层高光谱测量与植物株高测量;步骤二、麦草畏伤害的可恢复性评价;2‑1.提取步骤一中测得的光谱波段中的495nm、679nm、752nm波段的反射率,计算各试验小区对应的反射率比或其中,λ依次取495nm、679nm、752nm;RatioRefλ,i为第i个试验小区在λ波段下对应的反射率比;Aλ为空白对照组在λ波段下的反射率;Bλ,i为第i个试验小区在λ波段下的反射率;i=1,2,…,n·m;2‑2.将计算得到的RatioRef495,RatioRef679,RatioRef752代入到可恢复性指数HDNIi表达式如下,i=1,2,…,n·m;其中,a、b分别为第一影响因子、第二影响因子,其值由拟合fisher判别函数来确定;2‑3.以所得的m·n个可恢复性指数的最小值到最大值作为可恢复性特征区间;将可恢复性特征区间等分为z+1份,得到z个间隔点数值,z≥30;2‑4.分别计算z个间隔点对应的判别精度其中,Sj为可恢复浓度对应的试验小区所得可恢复性指数落在区间[Hmin,Hj)内的个数;S′j为不可恢复浓度对应的试验小区所得可恢复性指数落在区间[Hj,Hmax]内的个数;Hmin为m·n个可恢复性指数中的最小值;Hj为第j个间隔点数值;Hmax为m·n个可恢复性指数中的最大值;2‑5.取z个分类精度中的最大值对应的间隔点数值大小作为可恢复阈值HDNItv;步骤三、可恢复情况下的损伤程度的评估;根据步骤一中冠层高光谱测量得到的高光谱数据,建立各有效小区各自对应的敏感特征子集;敏感特征子集内包含对应特征小区的R409、R485、R660、R684、WID550‑750、GI、TCARI、PSRI;WID550‑750为550‑750nm波段连续统去除光谱处理的波段宽度;GI为绿度植被指数,表达式是为R554/R677;TCARI为改进型叶绿素吸收植被指数,表达式是为PSRI为植物衰老反射指数,表达式是为R409、R485、R550、R554、R660、R670、R677、R678、R684R700R750分别为对应特征小区的409nm、485nm、550nm、554nm、660nm、670nm、677nm、678nm、684nm、700nm、750nm波段反射率;所有有效小区对应的敏感特征子集组成敏感特征集SFs;利用随机森林算法建立可恢复伤害下的初始损伤评估模型;以敏感特征集SFs和步骤一中测得的h个有效小区内的平均株高共同作为输入,以h个有效小区各自对应的麦草畏除草剂浓度作为输出,对初始损伤评估模型进行训练,得到最终损伤评估模型;步骤四、评价种植有目标作物的被测农田的农药喷洒情况;4‑1.对被测农田进行冠层高光谱测量,获取高光谱参数;并对被测农田内的目标作物进行株高测量;4‑2.提取被测农田的光谱波段中的495nm、679nm、752nm波段的反射率,计算被测农田的反射率比或其中,B′λ为被测农田在λ波段下的反射率;λ依次取495nm、679nm、752nm,求出RatioRef′495、RatioRef′679、RatioRef′752;4‑3.根据RatioRef′495、RatioRef′679、RatioRef′752求出被测农田内目标作物的可恢复性指数4‑4.若HDNI′小于HDNItv,则判定被测农田中的目标作物可恢复,进入步骤4‑5;否则,判定被测农田中的目标作物不可恢复,结束检测;4‑5.将步骤4‑1所得的高光谱参数及株高参数输入最终损伤评估模型;最终损伤评估模型输出被测农田的使用的麦草畏除草剂浓度范围。
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