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申请/专利权人：天津市农业发展服务中心

摘要：本发明提出了一种基于遥感气象数据协同的病虫害监测方法，涉及病虫害监测技术领域，获取目标区域多个子区域的遥感图像，并对遥感图像进行图像预处理；根据预处理后的多个子区域的遥感图像，利用像素单元匹配算法识别有病虫害的子区域；获取病虫害子区域在病虫害发生前的固定时间段内的历史气象数据以及病虫害子区域对应的遥感图像光谱特征波长；根据历史气象数据以及遥感图像光谱特征波长建立病虫害爆发预测模型，将预测的气象数据和待测子区域的遥感图像光谱特征波长输入病虫害爆发预测模型，进行病虫害监测。

主权项：1.一种基于遥感气象数据协同的病虫害监测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取目标区域多个子区域的遥感图像，并对所述遥感图像进行图像预处理；S2、根据预处理后的多个子区域的遥感图像，利用像素单元匹配算法识别有病虫害的子区域；S3、获取病虫害子区域在病虫害发生前的固定时间段内的历史气象数据以及病虫害子区域对应的遥感图像光谱特征波长；S4、根据所述历史气象数据以及遥感图像光谱特征波长建立病虫害爆发预测模型，将预测的气象数据和待测子区域的遥感图像光谱特征波长输入病虫害爆发预测模型，进行病虫害监测；从历史数据中病虫害爆发前固定的一个时间段的气象数据集中抽取k个时间点对应的气象数据作为气象数据训练集样本，设遥感图像中第J个病虫害子区域对应的光谱特征波长为xJ，则对应遥感图像光谱特征波长xJ的输入数据序列为，代表从病虫害爆发前固定时间段的k个气象数据训练样本，则满足该固定时间段之后病虫害爆发预测值的表达式为： ；其中，为第i个气象数据训练样本，WJ代表第J个病虫害子区域对应的光谱特征波长的权重,YJ代表第J个病虫害子区域的病虫害的覆盖率训练样本，YJ与第J个病虫害子区域对应的光谱特征波长xJ相关，代表第j个气象数据训练样本的权重；计算病虫害的覆盖率Y： ；其中A和B分别为病虫害子区域的面积和周长；c和a分别为目标区域的边界长轴距离和短轴距离，长轴是指目标区域边界上距离最远的两点连线；目标区域边界上与长轴垂直的连线中最长的线段称为短轴；将病虫害子区域的历史气象数据和病虫害子区域对应的光谱特征波长带入爆发预测值的表达式进行训练，得到病虫害爆发预测值随不同的遥感图像光谱特征波长变化的基准曲线；在实际监测过程中，按照时间周期，针对不同待监测子区域，输入预测时间周期内的每个待监测子区域的预测气象数据以及光谱特征波长，从而得到不同光谱特征波长区间的判断曲线，将得到的不同光谱特征波长区间的判断曲线与基准曲线进行对比，若光谱特征波长区间对应的判断曲线段超过判断基准曲线中相同光谱特征波长区间对应的基准曲线段，则进行预警，并输出该异常的光谱特征波长区间，从而得到该异常的光谱特征波长区间所对应的子区间。

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