基于高光谱分析的麦草畏除草剂对作物伤害的评价方法技术

本发明专利技术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。本发明专利技术的具体步骤如下：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。本发明专利技术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。本发明专利技术在可恢复的情况下，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。

Evaluation method of crop damage caused by wheat straw phoxim Herbicide Based on Hyperspectral analysis

【技术实现步骤摘要】
基于高光谱分析的麦草畏除草剂对作物伤害的评价方法
本专利技术属于农业监测
，具体涉及一种基于高光谱分析的麦草畏除草剂对作物伤害的评价方法。
技术介绍
农田杂草是作物种植生产的一大危害，在作物杂草控制方面目前主要通过施用各类除草剂实现。目前麦草畏作为替代草甘膦的一种广泛使用的强力除草剂，适用于具有相应抗性的作物，但一旦将该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。在田间对作物受除草剂麦草畏的伤害进行有效的评价，特别是伤害的可恢复性和程度，对杂草管理以及在早期采取补救措施均具有重要意义。目前，作物受除草剂伤害主要通过对一些植物性状(如叶面积、叶色、株高、产量等)的人工调查确定，但这种耗时费力且存在主观误差的方式无法适应大范围杂草管理的需求。高光谱技术作为一种非接触式探测技术在植物生理生化特性定量测定和胁迫诊断等方面均具有很强的应用潜力。一些专利技术方法应用高光谱技术进行植物病虫害，如胡耀华等提出一种应用高光谱进行植物叶片病虫害诊断的方法(CN201310373679.4)，李少昆等提出一种基于高光谱的小麦氮素含量与籽粒蛋白品质的田间快速监测方法(CN200510085469.0)。但目前尚未有应用高光谱技术进行除草剂麦草畏伤害的检测方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于高光谱分析的麦草畏除草剂对作物伤害的评价方法。本专利技术的具体步骤如下：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j＝1,2,…,z，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。进一步地，步骤一中，区分损伤可恢复和不可恢复的情况的具体方法如下：调查者记录各试验小区、空白小区内目标作物的生长状况；对比各目标作物喷洒完成三周后的长势与喷洒完成一周后的长势；若第三周的生长调查中，一个试验组内有两个以上的试验小区或空白对照组内有两个以上的空白小区出现半数以上的目标作物叶片发黄萎蔫，则判定该试验组或空白对照组内的目标作物损伤不可恢复；否则，判定该试验组或空白对照组内的目标作物损伤可恢复。进一步地，步骤一中，所述的作物冠层高光谱和株高测量均选择长势均匀的位置进行，冠层高光谱测量要求光谱仪波段范围覆盖400-900nm的光谱区间，光谱分辨率小于3nm，光谱测量在晴朗无云的天气下进行，并进行严格的校正和定标。进一步地，在步骤一的株高测量中，各试验小区和空白小区均随机测量10株作物的高度并取平均值，作为该试验小区或空白小区的目标作物平均株高。进一步地，步骤一中，n＝6；6种麦草畏试验浓度分为0.05X，0.1X，0.2X，0.3X，0.5X，1X；X为麦草畏除草剂针对目标作物的出厂推荐喷洒浓度。进一步地，步骤一中，所有试验小区和空白小区均为条件完全相同的目标作物田地。进一步地，步骤一中喷洒麦草畏除草剂或清水的次数和时间点，根据麦草畏除草剂的推荐喷洒时期确定。本专利技术具有的有益效果是：1、本专利技术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本文档来自技高网...

【技术保护点】
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

【技术特征摘要】
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...

【专利技术属性】
技术研发人员：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，
类型：发明
国别省市：浙江,33