基于无人机数码影像的棉叶螨严重度监测

作者：郭伟; 高春凤; 乔红波; 李成伟; 张枫; 张慧^*

来源：中国农机化学报, 2022, 43(08): 143-150.

DOI：10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2022.08.020

• 无人机
• 数码影像
• 遥感
• 棉叶螨
• 随机森林

棉叶螨是影响棉花产量和品质的主要虫害之一。为快速、准确、有效地监测棉叶螨发生情况，利用无人机搭载数码相机获取数码影像，并计算多种可见光植被指数作为初选特征因子，然后采用ReliefF-Pearson特征降维方法选取最佳建模特征，分别构建偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BPNN)、随机森林(RF)的棉花冠层叶片叶绿素相对含量(SPAD)值遥感估测模型和棉叶螨严重度遥感估测模型。结果表明，棉叶螨严重度与棉花冠层叶片SPAD值呈显著负相关关系。经过精度评价，确定RF模型具有最佳性能，模型验证的决定系数和均方根误差为0.74、2.13。该研究结果表明利用棉花冠层叶片SPAD值遥感估测模型可准确估测棉叶螨为害情况，为棉叶螨的无损监测和病虫害防治提供参考依据。

• 单位
  河南农业大学