[an error occurred while processing this directive] 世界地质 2021, 40(1) 154-160 DOI:     ISSN: 1004-5589 CN: 22-1111/P

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内蒙古
开鲁县
GF - 1 影像
玉米
虫害
RDVI
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陆百慧
陈圣波
PubMed
Article by Lu B
Article by Chen S
 基于GF - 1 影像的内蒙开鲁县玉米虫害程度划分
及成因分析
 
 吉林大学地球探测科学与技术学院,长春130026
摘要:  为监测2018 年内蒙古开鲁县玉米虫害发生程度,利用虫害爆发一周后的GF - 1 遥感影像提取
玉米种植范围,结合对植被茂密稀疏变化敏感的重归一化植被指数( RDVI) ,采用RDVI 均值和标准
差来反映玉米受虫害胁迫后生长变化情况,通过设置标准化阈值,利用决策树方法对玉米所受虫害胁
迫程度进行划分。结果表明,基于RDVI 划分玉米受害程度总体精度可达75%,说明RDVI 可作为监
测玉米受虫害迫害程度的指标。此外,通过分析开鲁地区生境因素,发现高温干旱的气象条件及较大
的虫源基数是该地区玉米受虫害严重的重要原因。
关键词     内蒙古   开鲁县   GF - 1 影像   玉米   虫害   RDVI  
 Division of corn pest degree and analysis of its causes based on GF - 1 image in Kailu County,Inner Mongolia
 
 College of Geo-exploration Science and Technology,Jilin University,Changchun 130026,China
Abstract:  In order to monitor the incidence of corn pests in Kailu County,Inner Mongolia in 2018,the GF -
1 remote sensing image was used to extract the corn planting area one week after the pest outbreak,combined with the Renormalized Difference Vegetation Index ( RDVI) ,which is sensitive to changes in dense and sparse vegetation,and the average RDVI value and standard deviation were used to reflect the growth changes of corn after being affected by pests. Furthermore,by setting standardized thresholds,the decision tree method was used to classify the degree of corn pest infestation. The results show that the overall accuracy of dividing corn damage based on RDVI can reach 75%,indicating that RDVI can be used as an indicator for monitoring corn damage. In addition,by analyzing the habitat factors in the Kailu area,it was found that high temperature and drought weather conditions and a large number of pest sources are important reasons for the serious damage to corn in this area.
Keywords:  Inner Mongolia   Kailu County   GF - 1 image   corn   pest   RDVI  
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