Nanjing Agraruniversität: Hochspektrale Bildgebungstechnologie hilft bei der Visualisierung der frühen Reispest

Berichtsthema:Bildgebungsbasierte hochspektrale Visualisierung früher Reispest-Plagen und Karte der Schwere von Feldkrankheiten

Live-Zeit:25. Dezember 10:00–11:00 Uhr

Aktuelle Gäste:Nanjing Agraruniversität - Xue Bowen (Jungforscher von Zhongshan)

Teilnahme:

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Präsentation des Dozenten

Xue Baowen, PhD, Nanjing Agricultural University, Forschungsrichtung für die Fernerkundung von Reiskrankheiten. Eine umfassende und systematische Untersuchung der Schlüsselfragen und Anforderungen der Branche wie Sensitivitätserkennung, Zustandsschätzung, Präzisionsverabreichung und Ertragsschätzung; Unter ihnen wurden die Modellierung der Strahlungsübertragung von krankheitsempfindlichen Pflanzen, die Analyse des Krankheitsüberwachungsmechanismus und das allgemeine Modell der Krankheitsüberwachung als Hauptmerkmale der Forschung aufgebaut, um die theoretischen und methodischen Einschränkungen der Fernerkundung von Krankheiten in dieser Phase zu überwinden. Veröffentlichung von 11 Artikeln (* 1 Autor 4 Artikel) in inländischen und ausländischen Fachzeitschriften wie "Remote Sensing of Environment", "Computers and Electronics in Agriculture" und "Telesensing Journal", Antrag / Vergabe von * 2 nationalen Erfindungspatenten.

Inhalt des Berichts

Der Bericht beschreibt hauptsächlich die Blattskala, um das Problem der nicht markierbaren und schwachen spektralen Signale der präsymptomatischen Plaken zu behandeln, basierend auf der Zeitreihenbildgebungsspektrum, der Multi-End-Spektral-Demischung und der räumlichen Hotspot-Analyse, und schlägt einen Satz von asymptomatischen Signalreinigungs- und Visualisierungsmethoden MESPOT vor, die auf der Near-End-Bildgebungsspektrumplattform basieren, um die Visualisierung potenzieller Plaken und die hohe Genauigkeit der Klassifizierung der asymptomatischen Blatten zu erreichen Auf der Koronarskala wurden die wichtigsten Faktoren der Klimaauswirkungen auf den Mechanismus der Krankheitsschätzung auf der Grundlage der parametrischen Empfindlichkeitsanalyse, der Entkopplung von Mischfaktoren und der Normalisierung des Vegetationsindices analysiert, um die Probleme der schlechten Generalisierungskapazität und der niedrigen Genauigkeit des Multiklima-Stadium-Krankheitsschätzungsmodells anzugehen. Ein allgemeines Modell der hochpräzisen Krankheitsschätzung wurde auf der Grundlage des verbesserten Reispegel-Index aufgebaut. Die Spektralplattform für Drohnenbildgebung wurde verwendet, um die Schwere der Reispegel auf Feldskala genau zu zeichnen.