稻瘟病早期诊断与田块病情评估：成像高光谱技术应用

报告题目：基于成像高光谱的稻瘟病早期病灶可视化与田块病情严重度制图

直播时间：12月25日上午10:00—11:00

本期嘉宾 ：南京农业大学—薛博文（钟山青年研究员）

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讲师介绍

薛博文，南京农业大学博士，研究方向为水稻病害遥感监测。针对感病识别、病情估算、精准施药和产量估损等关键问题与行业需求开展了深入系统的研究；其中，感病作物辐射传输建模、病害监测机制解析、病害监测通用模型构建为主要研究特色，克服了现阶段病害遥感监测在理论和方法上的部分限制。在《Remote Sensing of Environment》、《Computers and Electronics in Agriculture》、《遥感学报》等国内外知名期刊上发表论文11篇（**作者4篇），申请/授权国家发明**2项。

报告内容

报告主要介绍在叶片尺度，针对显征前病斑无法标记且光谱信号弱的问题，基于时序成像光谱、多端元光谱解混和空间热点分析，提出了一套基于近端成像光谱平台的无症状期病害信号纯化及可视化方法MESPOT，实现了潜在病斑的可视化及无症状期感病叶片的高精度分类。在冠层尺度，针对多物候阶段病情估算模型泛化能力差和精度低的问题，基于参数敏感性分析、混杂因子解耦和植被指数归一化，解析了物候影响对病情估算作用机制的首要因素，构建了基于改进型稻瘟病指数的高精度病情估算通用模型，使用无人机成像光谱平台实现了田块尺度稻瘟病严重度的准确绘制。