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申请/专利权人：河南农业大学

摘要：本发明涉及一种光谱指数数据重构的棉花蚜害严重度分级方法，包括：步骤一，获取棉花蚜害的棉花冠层光谱数据并进行样本划分；步骤二，对冠层光谱数据进行初始光谱指数计算；步骤三，对初始光谱指数进行数据重构；步骤四，选取最优波段组合并计算相邻病害级间阈值，步骤五，对棉花蚜害严重度级别进行判定；本发明用距离表征棉蚜病害严重程度级别差异，将全波段下复杂的光谱指数优选问题转化为与健康样本的距离排序问题，容易解读和判断，而且光谱指数的优选及病害严重度分级不受参数影响，对棉花蚜害严重度分级检测精度高。该方法可为病虫害检测的探究提供技术参考，对精准定量施药有重要的指示意义。

主权项：1.一种光谱指数数据重构的棉花蚜害严重度分级方法，其特征在于，该方法的具体操作步骤如下：步骤一：数据获取与样本划分；步骤二：初始光谱指数构建；步骤三：光谱指数数据重构；步骤四：最优波长组合选取与相邻级间阈值计算；步骤五：棉花蚜害严重度判定；所述初始光谱指数构建包括以下步骤：选取6种典型的光谱指数，3种两波段组合DSI、RSI和NDSI，3种三波段组合IDSI、IRSI和PSI，在325-1075nm全光谱波长范围内，对两波段组合的光谱指数两两组合计算光谱谱指数，对三波段组合的光谱指数三三组合计算光谱指数；所述光谱指数数据重构的具体操作步骤如下：从训练样本XL中选取gi＝0，1≤i≤m的样本，构建健康样本集HL；对XL中每一训练样本的初始光谱指数进行数据重构，计算初始光谱指数与HL中的所有样本光谱指数的L1距离均值，形成光谱指数的数据重构SI′，包括DSI′、RSI′、NDSI′、IDSI′、IRSI′和PSI′；所述最优波长组合选取与相邻级间阈值计算包括以下步骤：S1、依据光谱指数的数据重构，构建训练样本上的病情级别序列，依据光谱指数的数据重构SI′，分别对DSI′、RSI′、NDSI′、IDSI′、IRSI′和PSI′的每一波段组合，在训练样本上按数值由小到大排序，设SI′排序序列为s1，s2，…，sm，其中si1≤i≤m为训练样本i的光谱指数数据重构，训练样本i的蚜害严重度级别为gi，则s1，s2，…，sm的病情级别序列为g1,g2，…，gm，gi∈{0,1,2,3,4}；S2、构建理想病情级别序列，光谱指数的数据重构SI′为训练样本中不同病情级别的样本与健康样本的差异，设m0、m1、m2、m3、m4分别为训练样本中级别0、1、2、3、4的样本数目，构建理想病情级别序列0，0，…，0，1，1，…，1，2，2，…，2，3，3，…，3，4，4，…，4，即理想病情级别序列为m0个健康的级别0，接着是m1个病情1级别的1，然后是m2个病情2级别的2，再是m3个病情3级别的3，最后是m4个病情4级别的4；S3、计算不同波段组合的病情级别序列相较于理想病情级别序列的Kappa系数，不同光谱指数数据重构中任一波段组合的病情级别序列为g1,g2，…，gm，理想序列为0，0，…，0，1，1，…，1，2，2，…，2，3，3，…，3，4，4，…，4，包含m0个0，m1个1，m2个2，m3个3，m4个4，计算g1,g2，…，gm相较于理想序列0，0，…，0，1，1，…，1，2，2，…，2，3，3，…，3，4，4，…，4的Kappa系数；S4、最优波段组合的选取，分别在DSI′、RSI′、NDSI′、IDSI′、IRSI′和PSI′中，从每一波段组合中选择最大Kappa系数对应的组合，即最接近理想病情级别序列的组合，作为SI′的优选数据重构波段组合，若Kappa系数最大值有多个波段组合，从这多个组合中，选择级间级内差异比最大的波段组合作为最优波段组合；S5、计算最优数据重构波段组合的病情级别划分阈值，最优数据重构波段组合的排序序列s1，s2，…，sm，第r级1≤r≤4病情级别的光谱指数数据重构最小值αr，第r-1级病情级别的最大值βr-1，计算得到第r-1级与第r级病情级别的划分阈值θr。

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百度查询： 河南农业大学 一种光谱指数数据重构的棉花蚜害严重度分级方法