[00894106]作物病虫害遥感监测关键技术研究与应用

病虫害是引起粮食产量损失的重要因素之一，每年由其造成的损失约占全球粮食总产量的10-20%。然而，中国病虫害监测还主要依赖于人工目测手查，易造成测报信息滞后、防控不及时和籽粒品质降低等问题。该项目基于遥感快速、宏观、高效、无损等突出优势，结合大数据、机器学习等人工智能技术，构建星-天-地一体化病虫害智能监管平台，提高病虫害监测预警效率，为病虫害绿色防控提供信息支撑。主要技术内容包括： （1）明晰作物病虫害遥感监测光谱响应机理。从叶片和冠层尺度，利用统计分析、神经网络、支持向量机等技术方法，筛选小麦白粉病、蚜虫、全蚀病、赤霉病等病虫害敏感波段，明晰对应病虫害的光谱响应机理，构建病虫为害程度与光谱的关系模型，为无损监测提供理论基础； （2）建立“星-天-地”病虫害遥感监测技术体系。根据病虫害发生流行机理，结合气象因子，利用地面观测架、无人机和卫星等遥感平台获取多源、时序遥感数据，综合植保知识，提取病害发生关键因子的空间信息和时序特征，建立病害发生因子空间信息库与光谱知识库，构建“星-天-地”病虫害遥感监测技术体系，实现省域/区域尺度空间连续的小麦病虫害监测预警； （3）研发病虫害遥感监测系统和装置。利用相关向量机、支持向量机和反向传播神经网络等技术方法和计算机图像处理技术，提取病害叶片的颜色、纹理和形状等特征，建立病虫害无损诊断模型；研发作物病害识别与病情评估装置、作物病情鉴定辅助装置、小麦赤霉病病害等级分级装置和小麦叶部病害手机智能诊断系统等系统及装置，为病虫害的快速、准确调查提供支持。同时，也为及时制定防治措施提供技术保障； （4）构建作物病虫害遥感监测大数据监管平台。采用移动计算、Web Services等技术，建立了基于智能手机的叶部病害诊断系统、小麦赤霉病诊断系统等APP，为植保人员、种粮大户、家庭农场等提供病虫害监测信息服务。 该项目共获国家专利5项、软件著作权5项，发表学术论文23篇（其中，SCI 6篇），出版学术专著2部，研制病虫害遥感监测设备5套，测定病虫害光谱反射率数据22000余条，地面、无人机、卫星等各类监测数据和专题图16.5T，培养硕士研究生15人。在河南原阳县、淮阳县和安徽省定远县、蒙城县应用推广面积达156.3万亩,新增经济效益1.341亿元，显著提高了作物病虫害监测预警的信息化和智能化水平。