DB23∕T 3229-2022 基于无人机多光谱影像的水稻叶瘟病病情诊断技术规程.pdf
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1、ICS 65.020.01 CCS B01 DB23 黑龙江省地方标准 DB23/T 32292022 基于无人机多光谱影像的水稻叶瘟病 病情诊断技术规程 2022-05-25 发布 2022-06-24 实施 黑龙江省市场监督管理局 发 布 学兔兔 标准下载DB23/T 32292022 I 前 言 本文件按照GB/T 1.12020标准化工作导则 第1部分:标准化文件的结构和起草规则的规定起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由黑龙江省农业农村厅提出。 本文件起草单位:黑龙江省农业科学院农业遥感与信息研究所。 本文件主要起草人:刘克宝、陆
2、忠军、毕洪文、郑妍妍、李杨、付斌、黄楠、吕志群、张宇、刘艳霞、辛蕊。 学兔兔 标准下载DB23/T 32292022 1 基于无人机多光谱影像的水稻叶瘟病病情诊断技术规程 1 范围 本文件规定了基于无人机多光谱影像诊断水稻叶瘟病病情的范围、规范性引用文件、术语和定义、基本要求、诊断处理流程、数据获取预处理、发生程度识别、面积量算和专题产品制作。 本文件适用于水稻叶瘟病病情的无人机多光谱影像诊断。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。 其中, 注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于
3、本文件。 GB/T 149502009摄影测量与遥感术语 GB/T 157902009稻瘟病测报调查规范 GB/T 168202009地学术语 GB/T 20257(所有部分)国家基本比例尺地图图式 GB/T 30115卫星遥感影像植被指数产品规范 NY/T 35272019农作物种植面积遥感监测规范 3 术语和定义 GB/T 149502009、NY/T 35272019界定的以及下列术语和定义适用于本文件。 3.1 多光谱影像 将物体发射或辐射的电磁波信息分成若干波谱段进行接收或记录的图像。 3.2 增强型植被指数(EVI) 利用近红外波段反射率、 可见光红光波段反射率和蓝光波段反射率,
4、引入土壤背景与大气等因子综合计算得到的植被指数。 3.3 病情指数 调查田块中水稻叶瘟病各级发病数与其代表值乘积占调查总数与发病最高代表值乘积的百分比例。 3.4 发生程度 病情指数及其发生面积占稻田面积的百分比例。 学兔兔 标准下载DB23/T 32292022 2 4 基本要求 4.1 空间基准 4.1.1大地基准:2000国家大地坐标系(CGCS2000)。 4.1.2高程基准:1985国家高程基准。 4.2 投影方式 高斯克吕格投影。 4.3 监测时间 水稻移栽后至孕穗末期。 5 诊断处理流程 基于无人机多光谱影像的水稻叶瘟病病情诊断处理流程主要包括: 数据获取与处理、 病情分级诊断、
5、精度检验、病情指数分级、发生程度分级、面积量算和统计、专题产品制作7个步骤,见图1。 图1基于无人机多光谱影像的水稻叶瘟病病情诊断处理流程 无人机多光谱数据 样本数据 其他数据 影像获取与处理 参数的选择 构建模型 病情分级反演 面积量算和统计 专题产品制作 病情分级诊断 精度检验 水稻空间分布 病情指数分级 总体精度85% 模型相关性评价R20.6 是 否 是 否 发生程度分级 学兔兔 标准下载DB23/T 32292022 3 6 数据获取与处理 6.1 无人机多光谱影像 6.1.1 影像的选择 无人机多光谱影像的选择要求如下: a)应选择至少具有绿光波段(520nm570nm) 、红光波
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