基于改進(jìn)最小二乘支持向量機(jī)的小麥病蟲(chóng)害遙感監(jiān)測(cè)研究.pdf

1、中國(guó)作為一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)，農(nóng)作物病蟲(chóng)害發(fā)生種類(lèi)多且影響范圍廣，給我國(guó)糧食生產(chǎn)造成了巨大的損失。區(qū)域尺度上準(zhǔn)確、及時(shí)地監(jiān)測(cè)農(nóng)作物病蟲(chóng)害的發(fā)生情況有利于高效地指導(dǎo)防治工作，利用遙感技術(shù)對(duì)農(nóng)作物病蟲(chóng)害信息進(jìn)行提取以及區(qū)域尺度上的作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)已經(jīng)成為了熱門(mén)的研究課題。然而，如何選取合適有效的方法以及最大限度地挖掘遙感影像數(shù)據(jù)中有效的信息是研究者面臨的主要問(wèn)題。本文以小麥的常見(jiàn)病蟲(chóng)害—小麥白粉病和小麥蚜蟲(chóng)為研究對(duì)象，以小麥白粉病和小麥蚜蟲(chóng)在區(qū)域尺度

2、上的監(jiān)測(cè)為研究主線(xiàn)，分別利用Landsat-8遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)和環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)小衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)開(kāi)展小麥病蟲(chóng)害遙感監(jiān)測(cè)模型以及方法研究，具體研究?jī)?nèi)容和成果如下:
　　(1)給出一種粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的小麥白粉病監(jiān)測(cè)算法。以陜西省關(guān)中平原部分地區(qū)2014年發(fā)生的小麥白粉病為研究對(duì)象，利用Landsat-8衛(wèi)星OLI和TIRS數(shù)據(jù)，提取出對(duì)小麥白粉病病情影響較大的小麥長(zhǎng)勢(shì)因子和田間環(huán)境因子共5項(xiàng)，包括歸一化植被指數(shù)(NDVI

3、)、比例植被指數(shù)(RVI)、綠度（GREENNESS）、濕度(WETNESS)和地表溫度(LST)，利用最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)對(duì)小麥白粉病進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并用粒子群優(yōu)化算法(PSO)優(yōu)化模型參數(shù)，將監(jiān)測(cè)結(jié)果與傳統(tǒng)最小二乘支持向量機(jī)和支持向量機(jī)(SVM)的監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明:經(jīng)過(guò)粒子群算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)模型(PSO-LSSVM)的總體監(jiān)測(cè)精度達(dá)到92.8％，優(yōu)于傳統(tǒng)LSSVM的85.7％和SVM的71.4％，取得

4、了較好的監(jiān)測(cè)效果。
　　(2)給出一種基于最小二乘孿生支持向量機(jī)的小麥蚜蟲(chóng)遙感監(jiān)測(cè)算法。以北京市通州區(qū)和順義區(qū)2010年發(fā)生的小麥蚜蟲(chóng)為研究對(duì)象，基于環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)小衛(wèi)星HJ-CCD和HJ-IRS數(shù)據(jù)，在區(qū)域尺度上對(duì)小麥蚜蟲(chóng)的發(fā)生情況進(jìn)行遙感監(jiān)測(cè)。在小麥蚜蟲(chóng)發(fā)生的關(guān)鍵生育期（灌漿期），提取對(duì)蚜蟲(chóng)病情影響較大的小麥長(zhǎng)勢(shì)因子和生境因子。通過(guò)獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的方法并結(jié)合地面調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)提取的特征因子進(jìn)行篩選，最終選取置信度達(dá)到0.999

5、水平的特征因子:紅波段反射率、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、綠度歸一化植被指數(shù)(GNDVI)、表征土壤水分含量的垂直干旱指數(shù)(PDI)以及表征小麥生長(zhǎng)過(guò)程中田間溫度狀況的地表溫度(LST)作為監(jiān)測(cè)模型的輸入變量，最后利用最小二乘孿生支持向量機(jī)建立研究區(qū)域的小麥蚜蟲(chóng)監(jiān)測(cè)模型，并與傳統(tǒng)支持向量機(jī)、Fisher線(xiàn)性判別分析和LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。最后的研究結(jié)果表明:最小二乘孿生支持向量機(jī)模型的總體監(jiān)測(cè)精度達(dá)到86.4％，優(yōu)于傳統(tǒng)