報(bào)告題目：基于成像高光譜的稻瘟病早期病灶可視化與田塊病情嚴(yán)重度制圖

直播時(shí)間：12月25日上午10:00—11:00

本期嘉賓 ：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)—薛博文（鐘山青年研究員）

參與方式 ：

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講師介紹

薛博文，南京農(nóng)業(yè)大學(xué)博士，研究方向?yàn)樗静『b感監(jiān)測(cè)。針對(duì)感病識(shí)別、病情估算、精準(zhǔn)施藥和產(chǎn)量估損等關(guān)鍵問題與行業(yè)需求開展了深入系統(tǒng)的研究；其中，感病作物輻射傳輸建模、病害監(jiān)測(cè)機(jī)制解析、病害監(jiān)測(cè)通用模型構(gòu)建為主要研究特色，克服了現(xiàn)階段病害遙感監(jiān)測(cè)在理論和方法上的部分限制。在《Remote Sensing of Environment》、《Computers and Electronics in Agriculture》、《遙感學(xué)報(bào)》等國內(nèi)外知*期刊上發(fā)表論文11篇（*一作者4篇），申請(qǐng)/授*國家發(fā)明專*2項(xiàng)。

報(bào)告內(nèi)容

報(bào)告主要介紹在葉片尺度，針對(duì)顯征前病斑無法標(biāo)記且光譜信號(hào)弱的問題，基于時(shí)序成像光譜、多端元光譜解混和空間熱點(diǎn)分析，提出了一套基于近端成像光譜平臺(tái)的無癥狀期病害信號(hào)純化及可視化方法MESPOT，實(shí)現(xiàn)了潛在病斑的可視化及無癥狀期感病葉片的高精度分類。在冠層尺度，針對(duì)多物候階段病情估算模型泛化能力差和精度低的問題，基于參數(shù)敏感性分析、混雜因子解耦和植被指數(shù)歸一化，解析了物候影響對(duì)病情估算作用機(jī)制的首要因素，構(gòu)建了基于改進(jìn)型稻瘟病指數(shù)的高精度病情估算通用模型，使用無人機(jī)成像光譜平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了田塊尺度稻瘟病嚴(yán)重度的準(zhǔn)確繪制。