试析棉花病害的高光谱特性分析及其田间药效试验的研究

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1、学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学位保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权江苏大学可以将本学位论文的全部内容或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于保不保学位论文作者签名:’诗书卅年6月(匹日密后适用本授权书。指导教师签名:毛坪干zo-,,7年6月胗日J■■●■ll√II产k爹独创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果

2、。除文中已注明引用的内容以外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:稿书目期:卅年6月g日气0,、●‘√◆^踌卜棉花病害的高光谱特性分析及其田间药效试验的研究ResearchonAnalysisofHyperspectralCharacterandExperimentofPesticideControlEffectforCottonDisease姓2007年4月^彩^hr江苏大学硕

3、士学位论文摘要本文于2005、2006年在江苏大学设施农业实验室进行棉花样本培育后,使用便携式光谱仪对不同程度病害前后的叶片与冠层光谱分别进行了测量和分析,并针对采用化学防治时不同病情各自所需的施药量进行了ffl问试验。主要结果如下:(1)以棉田中常见的两种危害比较严重的病害(炭疽病、轮纹病)棉花和正常棉花为研究对象,利用穴盘和营养钵育苗后移栽的方法在塑料大棚中进行样本培育工作。通过人工诱导致病的方法进行接种实验,得到了病害棉花样本。(2)利用光谱仪分别在室内和田问自然环境下测定病害前后的叶片和冠层光谱,分析了棉花光谱在3

4、50.2500hm范围内的变化规律,经过相关分析找出了各自的敏感波段区域,并通过选择敏感波段及波段组合与病情严重程度进行回归分析,建立了棉花炭疽病和轮纹病的病情预测模型。p)通过研究表明,单叶水平下,在可见光与近红外波段,光谱反射率同病情严重程度呈J下相关性,而中红外波段内则呈负相关性。在敏感波段范围内,选择560nm波段的反射率和980nm与560nm波段组合成比值植被指数作为参数,分别采用二次和指数曲线拟合炭疽病情,可以取得较好的效果,校正方程的相关系数分别为0.9862和0.9900。选择980hm波段的反射率和98

5、0nto与560nm波段组合成比值植被指数作为参数,分别采用二次和幂型曲线拟合轮纹病情同样可以取得较好的效果,校正方程的相关系数分别为0.9919和0.9956。冠层水平下,可见光与近红外波段内的光谱反射率同病情分别呈正相关性和负相关性。通过多元逐步回归分析,对于炭疽病和轮纹病均采用前5个波长点为变量,建立5元回归方程,并能取得较好的预测效果,校J下方程的相关系数分别为0.9976和0.9981。(4)采用速克灵药剂防治棉花炭疽病和轮纹病的阳间药效试验中,利用随机区组单因素试验统计方法,获得了5个病害等级各自所需的施药量。

6、试验结果表明,与传统的大田施药方法相比,通过先对病情严重程度的划分,然后根据实际病情进行施药,可以缩减农药的使用量,减少农药对环境的污染。本文为实现棉花炭疽病和轮纹病的高光谱遥感预测以及为实现棉田的精确喷药技术提供了理论基础,具有重要的学术意义和实用价值。关键词:棉花高光谱相关分析模型农药^_^▲广江苏大学硕士学位论文ABSTRACTThisarticledealswiththemeasurementandanalysisthehyperspectralcharacterofcottondiseases(anthracno

7、seandringrotdisease)underthelevelofsingleleafandcanopyusingASDFieldSpecinstrumentatagriculturallaboratoryofJiangsuUniversityinyear2005,2006.Theexperimentisalsocardedoutinordertogainthequantityofpesticideofdifferentstateoftwodiseases.Theresultsareasfollows:(1)Cotto

8、ncultivationisdoneintheexperiment.First,cultivateseedlingbothinpitplateandinnutritionplateplug.Aftersometendays,cottonseedlingsaretransplantedinsoil.Ino

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