公开(公告)号：CN116124710A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202211239481.2

申请日：2022-10-11

Applicant: 福建农林大学

Inventor： 张飞萍 ,  吴松青 ,  郭丹 ,  翁明清

IPC: G01N21/27 ,  G01N21/55 ,  G06V10/58 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V20/10

Abstract: 本发明提供一种松材线虫病感病早期松树识别方法，包括以下步骤：S1，利用光谱相机拍摄不同时段松树样本的遥感图像，对光谱图像进行处理，得到每颗松树的光谱曲线；S2，利用一阶导数对光谱曲线的波段特征进行度量，筛选出对松材线虫病敏感的三个特征波段λ1、λ2和λ3；S3，根据特征波段的光谱反射率值按如下公式计算松材线虫病植被衰退病情指数(PWDERI)；S4，利用ENVI结合松材线虫病植被衰退病情指数PWDERI建立早期松材线虫病监测的决策树分析模型，对松树样本进行判别。该方法的算法简单、所需波段少、通量高，能够有效识别感染了松材线虫病的早期无症状感染松树。同时，该方法属于光学仪器无损检测，无需破坏松树形态结构，具有非常好的应用推广价值。