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摘要
【目的】提出植被指数非相似性的计算方法以及利用植被指数非相似性监测水稻病虫害。【方法】首先将具有空间特性的植被指数影像假设成为具有概率统计特性的信息量,并基于信息理论和SID模型推导出两个不同区域相同大小影像的植被指数非相似性(VID)计算方法;然后根据VID计算方法,计算出无水稻病虫害的参考区域与有水稻病虫害的试验区域的10种植被指数VID;之后利用计算出的10种植被指数VID与实测水稻病虫害等级数据进行回归分析,判断VID与水稻病虫害等级数据的相关性;最后选择相关程度较高的几种植被指数VID进行K-fold交叉验证,判断植被指数非相似性监测水稻病虫害的精度。【结果】10种植被指数VID与地面实测水稻病虫害等级数据进行回归分析后,R2的范围在0.63～0.95之间。3种相关程度较高的植被指数VID与地面实测水稻病虫害等级数据进行交叉验证后,R2的范围在0.91～0.97之间,RMSE在0.16～0.24之间,广义监测精度在97.62%～100%之间。【结论】植被指数非相似性与水稻病虫害等级数据具有较强的相关性,利用3种相关程度较高的植被指数VID监测水稻病虫害等级具有很高的精度。
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单位农业部; 遥感科学国家重点实验室; 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所; 中国科学院
