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申请/专利权人：宁波大学
摘要：本发明涉及哨兵2号的水稻白叶枯病大范围遥感监测方法与装置，包括：获取哨兵2号多光谱影像并预处理；选取研究区地物样本点，计算区域内归一化差值植被指数NDVI；确定光谱差异最优波段构建水稻白叶枯病指数；计算白叶枯病指数，通过样本箱线图确定最佳阈值范围，构建决策树进行白叶枯病危害水稻面积提取；对提取结果结合地物样本点进行校核。本发明的有益效果是：本发明所需的样本数量较少，降低了处理高光谱数据的时间，并构建了差异最大化指数，能够快速、准确地提取水稻白叶枯病区域，精准反映水稻白叶枯病的空间分布范围，相较于基于分类思想的方法，更加具有实践应用意义。
主权项：1.基于哨兵2号的水稻白叶枯病大范围遥感监测方法，其特征在于，包括：S1、获取哨兵2号多光谱影像，并对所述哨兵2号多光谱影像进行预处理；S2、选取研究区地物样本点，计算区域内归一化差值植被指数NDVI，并设置阈值来剔除非植被地物，所述非植被地物包括道路、水体和建筑；S3、计算健康水稻、白叶枯危害水稻和林地的光谱曲线均值，分析白叶枯病危害水稻与健康水稻和林地光谱曲线的差异，确定光谱差异最优波段构建水稻白叶枯病指数；S3中，所述水稻白叶枯病提取指数用以下公式进行表示： 其中，BIB为水稻白叶枯病指数，B8表示中心波长为835.1nm的近红外波段值，B12表示中心波长为2202.4nm的短波红外波段值，B4表示中心波长为664.5nm的红波段值；S4、计算白叶枯病指数，通过样本箱线图确定最佳阈值范围，构建决策树进行白叶枯病危害水稻面积提取；S5、对S4的提取结果结合地物样本点进行校核，并将校核通过的提取结果作为最终的白叶枯病危害水稻提取结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁波大学 基于哨兵2号的水稻白叶枯病大范围遥感监测方法与装置
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