[发明专利]基于小波分析的区域病虫害检测诊断判别方法

摘要

本发明涉及数据遥感分析技术领域，是一种基于小波分析的区域病虫害检测诊断判别方法，包括以下步骤：第一步对获取胡杨虫害的试验数据进行抽取采样分析；第二步采用小波变换对采样数据进行初步分析；第三步定义并构建NDVI时间波谱曲线；第四步对NDVI时间波谱曲线进行滤噪处理；第五步对胡杨虫害进行增强和分离分析；第六步建立胡杨食叶害虫的信号检测模型；第七步对检测出的虫害信号进行实时动态检测。本发明基于森林病虫害遥感监测的原理与物理基础，借助NDVI时间序列数据，定义并构建含有虫害信息的胡杨NDVI时间波谱曲线，得到NDVI随时间变化的演变特性与规律，有效的对植物长势以及病虫害进行监测，避免胡杨长势逐渐衰弱。

主权项

1.一种基于小波分析的区域病虫害检测诊断判别方法，其特征在于包括以下步骤：第一步，获取胡杨尺蠖虫害的试验数据，对试验数据进行抽取采样分析，之后进入第二步；第二步，采用小波变换对采样数据进行初步分析，之后进入第三步；第三步，定义并构建NDVI时间波谱曲线，包括如下步骤：(1)设周期为T，f(t)表示NDVI时间波谱曲线，则f(t)表示为：f(t)＝f(t+n₁T) n₁＝0,1,2,…N‑1  (4)若NDVI时间波谱曲线满足条件则说明该时间波谱绝对可积，能够进行傅里叶分析和小波分析；(2)对NDVI时间波谱曲线进行特征分析得到NDVI生长曲线波形为接近正弦或者余弦的周期性曲线；(3)对NDVI时间波谱曲线解构采用Mallat算法，运用db6小波函数对时间波谱进行多层次的小波分析，具体包括以下过程：(a)采用Mallat算法，运用db6小波函数对时间波谱进行小波分析；(b)采用DB小波基再次对时间波普进行多尺度分析；(c)根据小波变换信号的高频信息和低频信息确定分解尺度；(d)利用以下公式选择消失距：小波的消失距定义为：若则小波具有N阶消失距；(4)对NDVI时间波谱曲线成分进行分析，包括以下过程：(a)借助小波分析工具对NDVI时间波谱曲线进行成分分析，提取其趋势成分；(b)将周期成分确认是NDVI时间波谱曲线的基波，代表胡杨正常生长的规律；(c)确认NDVI时间波谱曲线中出现的明显锯齿现象是否由随机成分对NDVI时间波谱曲线造成干扰；之后进入第四步；第四步，对NDVI时间波谱曲线进行滤噪处理，之后进入第五步；第五步，对胡杨尺蠖虫害进行增强和分离分析，之后进入第六步；第六步，建立胡杨食叶害虫的信号检测模型，包括以下步骤：(1)建立判别模型，其判别函数的公式如下：y＝b₀+b₁x₁+b₂x₂+…+b_ix_i  (7)式中：y为判别函数值；x_i为判别变量；b_i为相应的判别系数，将所要判别对象的变量代入上述公式(7)的判别函数中，即可求出该对象的y值并判别所属类别；(2)通过使用贝叶斯判别方法进行判别分析，根据自变量x建立判别函数y＝Int(‑6.378+231.149x)  (8)(3)采用Press’s Q标准对判别效果进行检验，表达式为：其中，N₁为样本总量，n₂为被正确分类的样本量，K为组数；(4)采用平均相对误差法对检测结果进行误差分析，平均相对误差计算公式如下：式中，i表示第i个共振点，F_i为第i个共振点发生的日期，O_i为第i个共振点实际发生日期，N₂为共振点的总个数；之后进入第七步；第七步，对检测出的虫害信号进行实时动态检测，提取胡杨尺蠖的危害信息。