【技术实现步骤摘要】
综合多源遥感信息的网格化水稻纹枯病生境评价方法
本专利技术属于多源卫星遥感数据分析处理和农学
，具体涉及一种综合多源遥感信息的空间网格化水稻纹枯病生境评价方法。
技术介绍
农作物病害是我国乃至全球粮食减产的一个重要原因。随着全球气候变化，病害发生频度近年来不断增加，对我国的粮食安全构成严重威胁。因此，病害的发生、蔓延进行有效预测能够对防控工作起到积极的指导作用，并减少农药用量，对我国粮食生产意义重大。目前对于病虫害的预测主要基于点状气象数据进行，但作物病害的发生和发展与不同农田环境、植被营养状况均有密切关系，因此，仅仅依靠气象数据预测较为粗放且无法提供连续面状预测结果。目前利用遥感技术在作物病害生境监测方面具有潜力，本专利技术提出一种综合运用多源遥感技术和空间网格化分析的作物病害生境监测及适宜性评价方法，能够给出区域尺度作物病害易发生范围的空间分布，为大范围病害预测及防控工作提供重要依据。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种综合光学遥感、微波遥感和热红外遥感空间网格化的水稻纹枯病生境评价方法...
【技术保护点】
1.综合多源遥感信息的网格化水稻纹枯病生境评价方法，其特征在于：步骤一、选取调查网格并获取其多源遥感数据和调查其病害严重度；/n1-1.选取调查网格，并进行病害严重度地面调查/n针对被测的水稻田生成n个500m×500m的调查网格，n≥20；在每个调查网格内选取多个样点；/n1-2.获取各调查网格的多源遥感数据并进行预处理/n采集各调查网格多时相的光学遥感数据、微波遥感数据和热红外遥感地表温度产品数据，并对各调查网格的样点进行病害严重度信息地面调查；病害严重度信息分为健康、轻度、中度、重度，分别对应0级、1级、2级、3级；对光学遥感影像进行光学遥感影像预处理，得到反射率数据...
【技术特征摘要】
1.综合多源遥感信息的网格化水稻纹枯病生境评价方法，其特征在于：步骤一、选取调查网格并获取其多源遥感数据和调查其病害严重度；
1-1.选取调查网格，并进行病害严重度地面调查
针对被测的水稻田生成n个500m×500m的调查网格，n≥20；在每个调查网格内选取多个样点；
1-2.获取各调查网格的多源遥感数据并进行预处理
采集各调查网格多时相的光学遥感数据、微波遥感数据和热红外遥感地表温度产品数据，并对各调查网格的样点进行病害严重度信息地面调查；病害严重度信息分为健康、轻度、中度、重度，分别对应0级、1级、2级、3级；对光学遥感影像进行光学遥感影像预处理，得到反射率数据；对微波遥感数据进行微波遥感影像预处理，得到VV、VH极化后向散射系数；对热红外遥感地表温度产品数据进行坐标系转化至与光学遥感数据和微波遥感数据坐标系一致；
步骤二、根据归一化植被指数、比值植被指数、光学遥感数据绿色波段进行地物分类，确定晚稻位置和面积；
步骤三、基于多源遥感影像的水稻纹枯病生境特征提取；
3-1.利用穗帽变换对光学遥感影像反射率数据进行处理，获取调查网格的亮度指数、绿度指数、湿度指数；亮度指数、绿度指数、湿度指数作为作物生长状态参数；
3-2.利用微波遥感影像预处理后得到的VV、VH极化后向散射系数作为稻田水层状态参数；
3-3.使用被调查网格晚稻分蘖期至抽穗期连续四个时间段的日间地表温度数据，作为地表温度参数；
3-4.用晚稻种植面积作为模板对作物生长状态参数、稻田水层状态、地表温度参数分别进行掩膜，得到调查网格内晚稻部分对应的各个像元的作物生长状态参数、稻田水层状态、地表温度参数；
3-5分别计算各调查网格内不同像元的作物生长状态参数、稻田水层状态、地表温度参数均值，组成训练用生境因子数组；取各调查网格内各个样点的病害严重度均值，分别作为该调查网格的生境适宜性程度；
步骤四、通过PLS回归方法分别对各调查网格对应的训练生境因子数组与生境适宜性程度之间的关系进行分析，得到病害生境适宜性模型；
步骤五、对被测田地进行网格划分，得到多个监测网格；每个监测网格的大小均为500m×500m；分别提取被测田地的每个监测网格进行多时相的光学遥感数据、微波遥感数据、热红外遥感地表温度产品数据，并对所得数据进行预处理...
【专利技术属性】
技术研发人员：张竞成，田洋洋，张静文，沈艳艳，陈冬梅，黄然，周贤锋，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
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