农业机械学报

作者：竞霞，叶启星，李冰玉，张震华，赵天昊

单位：西安科技大学,西安科技大学,西安科技大学,西安科技大学,西安科技大学,

关键词：小麦条锈病;日光诱导叶绿素荧光（SIF）;全波段SIF;形状特征

基金：国家自然科学基金项目（42171394）

小麦条锈病是影响小麦产量的主要病害之一，提高小麦条锈病的遥感监测精度对病害的防控具有重要意义。本文在利用F-SFM算法反演全波段SIF光谱的基础上提取了形状特征，分析了条锈病胁迫下全波段SIF光谱及其形状特征的响应特性。基于随机森林算法构建了小麦条锈病的遥感监测模型，并将其与单波段SIF模型进行对比分析。结果表明：条锈病胁迫下，小麦叶片和冠层尺度SIF光谱曲线及其形状特征均有不同的响应特性。叶片尺度下，随着小麦条锈病严重度的增加，远红光波段SIF峰值（CFR）、偏度（SFR）以及发射峰面积（AFR）减小，红光和远红光波段SIF峰值波长（λR、λFR）以及远红光波段峰度（KFR）增大。冠层尺度下，CFR、λR、λFR、AFR随小麦条锈病严重度的增加而减小。此外，以AFR、λFR、全波段SIF峰度（K）、红光波段SIF偏度（SR）、λR形状特征为自变量的小麦条锈病遥感监测模型精度较以红光波段SIF峰值（CR）和CFR为自变量的模型在训练集中精度（R2）提高27.59%，RMSE降低19.83%，测试集中R2提高96.43%，RMSE降低17.01%。利用全波段SIF提取的形状特征能够更全面、更精准地反映病害胁迫信息。

来源：2025年第6期

《农业机械学报》期刊编辑部

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