基于无人机数码影像的棉叶螨严重度监测

来源：中国农机化学报杂志2022年第8期北京时间：

作者：郭伟, 高春凤, 乔红波, 李成伟, 张枫, 张慧

单位：河南农业大学信息与管理科学学院，郑州市，450046

摘要：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。

关键词：无人机,数码影像,遥感,棉叶螨,随机森林

基金资助：国家“十三五”重点研发计划项目(2017YFD0201900)；河南省科技攻关项目(212102110028)