基于高光谱遥感的水稻褐飞虱危害等级多方位监测

更新时间：2025-07-03 点击次数：41

摘要：本研究聚焦于水稻褐飞虱（Brown Planthopper, BPH）危害等级的精准分类难题，基于高光谱遥感技术开展系统性研究。通过构建水稻冠层光谱反射率、茎秆光谱反射率以及二者融合光谱反射率三个数据集，针对性选取敏感波长构建特征空间，突破传统单一冠层光谱分析的局限性。

研究中引入 Savitzky-golay（S-G）平滑算法，利用其滑动窗口卷积特性有效抑制光谱数据中的随机噪声；结合主成分分析（PCA）算法，通过降维操作提取累计贡献率达 95% 以上的主成分波段，解决高光谱数据的 “维度灾难" 问题；采用宽度学习算法（BLS）构建分类模型，该算法基于增量式学习框架，通过特征节点和增强节点的快速映射实现高效建模。

在算法评估环节，综合运用混淆矩阵衍生的准确度、精密度、召回率、F1 值，以及 Cohen's kappa 系数（k 值）等指标进行全面评价。准确度反映整体分类正确性，精密度衡量阳性预测的可靠性，召回率评估真实阳性样本的捕捉能力，F1 值为精密度与召回率的调和均值，k 值则在考虑随机一致性基础上量化分类一致性。实验结果表明，水稻冠层与茎秆光谱融合数据集在敏感波长特征空间下表现，分类准确度达 99.08%，精密度 99.31%，召回率 98.83%，F1 值 0.99，k 值 0.99，相较于单一数据集，显著提升了对不同危害等级细微光谱差异的分辨能力。算法组合 S-G+PCA+BLS 在冠层图像光谱分类中同样取得理想效果，准确度 80.63%、精密度 80.28%、召回率 77.03%、F1 值 0.79、k 值 0.74，为复杂田间环境下的实时监测提供了技术支撑。

本研究创新性地将水稻茎秆光谱信息纳入分析体系，揭示了冠层 - 茎秆光谱融合在 BPH 危害等级分类中的协同增效机制，为高光谱遥感技术在作物病虫害监测领域提供了新方法，对推动农业精准防控技术的发展具有重要理论与实践价值。

关键词：褐飞虱；危害等级分类；高光谱遥感；水稻冠层光谱；水稻茎秆光谱；数据融合；机器学习算法

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