2020基于無人機(jī)多光譜影像的水稻葉瘟病病情診斷技術(shù)規(guī)程

IIPAGEPAGE6基于無人機(jī)多光譜影像的水稻葉瘟病病情診斷技術(shù)規(guī)程本文件規(guī)定了基于無人機(jī)多光譜影像診斷水稻葉瘟病病情的范圍、規(guī)范性引用文件、術(shù)語和定義、基本要求、診斷處理流程、數(shù)據(jù)獲取預(yù)處理、發(fā)生程度識(shí)別、面積量算和專題產(chǎn)品制作。本文件適用于水稻葉瘟病病情的無人機(jī)多光譜影像診斷。（GB/T14950—2009攝影測(cè)量與遙感術(shù)語GB/T15790—2009稻瘟病測(cè)報(bào)調(diào)查規(guī)范GB/T16820—2009地學(xué)術(shù)語GB/T20257（所有部分）國家基本比例尺地圖圖式GB/T30115衛(wèi)星遙感影像植被指數(shù)產(chǎn)品規(guī)范NY/T3527—2019農(nóng)作物種植面積遙感監(jiān)測(cè)規(guī)范GB/T14950—2009、NY/T3527—2019界定的以及下列術(shù)語和定義適用于本文件。3.1多光譜影像將物體發(fā)射或輻射的電磁波信息分成若干波譜段進(jìn)行接收或記錄的圖像。3.2增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI)利用近紅外波段反射率、可見光紅光波段反射率和藍(lán)光波段反射率，引入土壤背景與大氣等因子綜合計(jì)算得到的植被指數(shù)。3.3病情指數(shù)調(diào)查田塊中水稻葉瘟病各級(jí)發(fā)病數(shù)與其代表值乘積占調(diào)查總數(shù)與發(fā)病最高代表值乘積的百分比例。3.4發(fā)生程度病情指數(shù)及其發(fā)生面積占稻田面積的百分比例。2000（CGCS2000）。1985高斯—克呂格投影。水稻移栽后至孕穗末期。否病情分級(jí)診斷模型相關(guān)性評(píng)價(jià)R≥0.6否病情分級(jí)診斷模型相關(guān)性評(píng)價(jià)R≥0.6是精度檢驗(yàn)總體精度≥85%否是水稻空間分布病情指數(shù)分級(jí)病情分級(jí)反演構(gòu)建模型參數(shù)的選擇影像獲取與處理其他數(shù)據(jù)樣本數(shù)據(jù)無人機(jī)多光譜數(shù)據(jù)面積量算和統(tǒng)計(jì)專題產(chǎn)品制作面積量算和統(tǒng)計(jì)專題產(chǎn)品制作發(fā)生程度分級(jí)圖1基于無人機(jī)多光譜影像的水稻葉瘟病病情診斷處理流程發(fā)生程度分級(jí)無人機(jī)多光譜影像的選擇要求如下：520m～70n（60n～76n（70nm～11000.110:00～14:00；d）淡積云量，無卷云、濃積云等，光照穩(wěn)定；e）垂直能見度應(yīng)大于500米；3無人機(jī)多光譜影像的預(yù)處理要求如下：a）利用標(biāo)準(zhǔn)值灰板或地面典型地物光譜值對(duì)無人機(jī)多光譜影像進(jìn)行輻射校正；b）影像應(yīng)進(jìn)行幾何校正，誤差應(yīng)小于1個(gè)像元；c）植被指數(shù)的計(jì)算與合成按照GB/T30115的規(guī)定執(zhí)行。GB/T15790—2009中4.1.2NY/T3527—2019中7.2.2根據(jù)NY/T3527—2019提取水稻空間分布數(shù)據(jù)。a）b）c）（NDVI）（EVI）a）一元回歸分析推薦使用植被指數(shù)特征；b）多元回歸分析推薦使用光譜反射率特征。利用相關(guān)指數(shù)R2對(duì)模型的擬合效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。按照式（1）計(jì)算，相關(guān)指數(shù)不低于0.6?！??

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（1）∑????????2式中：R2——相關(guān)指數(shù)；n——建模樣本數(shù)；yi——第i個(gè)建模樣本值；??i

??=1（2）85%。式中：??c——總體精度，%；

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（2）k——水稻葉瘟病病情分級(jí)的級(jí)別數(shù)量；??——樣本的總數(shù)；??ii——診斷為i程度而實(shí)際調(diào)查也為i的樣本數(shù)目。GB/T15790—20098GB/T15790—2009D5GB/