DB23 T 3229—2022 基于无人机多光谱影像的水稻叶瘟病病情诊断技术规程.pdf

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1、ICS 65.020.01 CCS B01 DB23 黑龙江省地方标准 DB23/T 3229 2022 基于无人机多光谱影像 的 水稻叶瘟病 病情诊断技术规程 2022-05-25 发布 2022-06-24 实施 黑 龙 江 省 市 场 监 督 管 理 局 发布 DB23/T 3229 2022 I 前 言 本文件 按照GB/T 1.1 2020 标 准化 工作 导则 第1 部 分：标准 化文件 的结 构和 起草规 则 的规 定起草。请注意 本文 件的 某些 内容 可能涉 及专 利。本文 件的 发布机 构不 承担 识别 专利 的责任。本文件 由黑 龙江 省农 业农 村厅提 出。本文件 起草

2、 单位：黑 龙江 省农业 科学 院农 业遥 感 与 信息研 究所。本文件 主要 起草 人：刘克 宝、陆 忠军、毕 洪文、郑 妍妍、李杨、付斌、黄楠、吕志 群、张宇、刘艳霞、辛蕊。DB23/T 3229 2022 1 基于 无人 机多光谱 影像 的 水稻 叶瘟病 病情 诊断技术 规程 1 范围 本 文件 规定了 基于 无人机 多光谱 影像诊断 水 稻叶瘟 病 病情 的范围、规 范性引 用文件、术语 和定 义、基本要 求、诊断 处理 流程、数据 获取 预处 理、发生 程度识 别、面积 量算 和专 题产品 制作。本 文件 适用 于 水 稻叶 瘟病 病情的 无人 机多 光谱 影像 诊断。2 规 范性

3、引用 文件 下列文 件中 的内 容通 过文 中的规 范性 引用 而构 成本 文件必 不可 少的 条款。其 中，注日 期的 引用 文件，仅该日 期对 应的 版本 适用 于本文 件；不注 日期 的引 用文件，其 最新 版本（包 括所有 的修 改单）适 用 于 本文件。GB/T 14950 2009 摄 影测 量 与遥 感术语 GB/T 15790 2009 稻 瘟病 测报调 查规 范 GB/T 16820 2009 地 学术 语 GB/T 20257（所 有部 分）国家基 本 比 例尺 地图 图式 GB/T 30115 卫星 遥感 影像 植被指 数产 品规 范 NY/T 3527 2019 农 作

4、物 种 植面积 遥感 监测 规范 3 术 语 和 定义 GB/T 14950 2009、NY/T 3527 2019 界定 的以 及下 列术语 和定 义适 用于 本文 件。3.1 多光谱 影像 将物体 发射 或辐 射的 电磁 波信息 分成 若干 波谱 段进 行接收 或记 录的 图像。3.2 增强 型 植被 指数(EVI)利用 近 红外 波段 反射 率、可见光 红光 波段 反射 率和 蓝光波 段反 射率，引 入土 壤背景 与大 气 等 因子 综合计算 得到 的植 被指 数。3.3 病情指 数 调查田 块中 水稻 叶瘟 病各级 发病 数 与 其代 表值 乘积 占调查 总数 与发 病 最 高代 表值

5、乘积 的 百分 比例。3.4 发生程度 病情指 数及 其发 生面 积 占 稻田面 积的 百分 比例。DB23/T 3229 2022 2 4 基 本要 求 4.1 空间 基准 4.1.1 大地 基准：2000 国 家 大地坐 标系（CGCS2000）。4.1.2 高程 基准：1985 国 家 高程基 准。4.2 投影 方式 高斯 克吕 格投 影。4.3 监测 时间 水稻 移 栽后 至孕 穗末 期。5 诊断 处理 流程 基于 无 人机 多光 谱影 像 的 水稻叶 瘟病 病情 诊断 处理 流程主 要包 括：数据 获取 与 处理、病情 分级 诊断、精度检 验、病情 指数 分级、发生 程度 分级、面

6、积量 算和统 计、专题 产品 制作7 个步骤，见 图1。图1基于 无 人机 多光 谱影 像 的水 稻 叶瘟病 病情 诊断 处理 流程 无人机 多光 谱数 据 样本数 据 其他数 据 影像获 取与 处理 参数的 选择 构建模 型 病情分 级反 演 面积量 算和 统计 专题产 品制 作 病情分级诊断 精度检验 水稻空 间分 布 病情指 数分 级 总体精 度 85%模型相 关性 评 价R20.6 是 否 是 否 发生程 度分 级 DB23/T 3229 2022 3 6 数据 获取 与 处理 6.1 无人 机 多 光谱 影像 6.1.1 影 像的 选择 无人机 多光 谱影像 的 选择 要求 如 下：

7、a）应选 择至 少具 有 绿光 波 段（520nm570nm）、红光 波段（620nm 760nm）、近 红外波 段（760 nm 1100 nm）范围 的无 人机 多 光谱影 像数 据；b）影 像空 间分 辨率 宜优于 0.1 米；c）影 像获 取时 间应为 10:00 14:00；d）淡 积云 量，无卷 云、浓 积云等，光 照稳 定；e）垂直 能 见度 应大 于 500 米；f）影 像获 取 时 间内 风力 应 小于3 级；g）影像 应 图面 清晰，定 位 准确，无明 显条 纹、点状 和块状 噪声，无 数据 丢失，无严 重畸 变。6.1.2 影 像预 处理 无人机 多光 谱影 像的 预处

8、理 要求 如下：a）利 用 标 准值 灰板 或地 面 典型地 物光 谱值 对无 人机 多光谱 影像 进行 辐射 校正；b）影 像应 进行 几何 校正，误差 应小于1 个像元；c）植被 指 数的 计算 与合 成按照GB/T 30115 的 规定 执行。6.2 样本 数据 6.2.1 数量 与 布局 a）在 影 像范 围内 选 择若 干 抽样区 域 作为 样本 数据。样本 的 类别应 包含 影像内 水稻叶 瘟病病情 分级数据和 地物 类型；b）样 本 应 均匀 分布，数 量 应满足 统计 学 的 基本 要求；c）样 本 数 据的 采集 时间 与 多光谱 影像 的采 集时 间 宜 一致。6.2.2

9、获 取方 式 a）病情 分级 训 练样 本数据和验证 样本 数据 根据GB/T15790 2009 中4.1.2 获取，并记录 采样 点经 纬度；b）地 物类型 训 练样 本数据 和验证 样本 数据 根据NY/T3527 2019 中7.2.2 获 取，并 记录采 样点 经纬 度。6.3 水稻 空间 分布 数据 根据NY/T 3527 2019 提 取 水稻空 间分 布数 据。6.4 其他 数据 a）水 稻生 育期 数据；b）水 稻品 种数 据；c）气 象数 据。DB23/T 3229 2022 4 7 病情 诊断 7.1 病情 分级 诊断 参数 的 选择 病情分级 诊断 参 数应 包括 光谱

10、反 射率 特征，也 可以 包括由 光谱 反射 率衍 生计 算 的植 被指 数特 征，如归一化 植被 指数（NDVI）、增强 型植 被指 数（EVI）等。7.2病情 分级 诊断 模型 的构建 基于 训 练样 本 数 据与 病情 分级诊断 参数，选择 一元 回归分 析、多元 回归 分析 或 机器 学习 等方法构建病情分级 诊断 模型。推荐 的回归 分析 方法 如下：a）一 元回 归分 析推 荐使 用 植被指 数特 征；b）多 元回 归分 析推 荐使 用 光谱反 射率 特征。7.3模 型相 关性 评价 利用 相 关指 数 R2对 模型 的 拟合效 果进 行评 价。按照 式（1）计 算，相关 指数 不

11、 低于 0.6。2=(=1)()2=1（1）式中：R2 相关 指数；n 建模 样本 数；yi 第 i 个建 模样 本值；建 模样 本平 均值；第 i 个建 模样 本值 对 应的模 型理 论 值。7.4病情 分级 反演 利用病 情分级 诊断 模型，对 监测 区内 的 水 稻叶 瘟病 病情分级 进 行定 量 反 演，得到 监 测区 内水稻叶瘟病病情 分级 空间 分布 数据。7.5精 度检 验 基于 验 证样 本采 用混 淆矩 阵中的 总体 精度，作为 水稻 叶瘟病 病情 分级 识别 精度 验证指 标。按 照 式（2）计算总 体精 度，总体 精度 不低 于 85%。=1 100（2）式 中：c 总

12、体精 度，%；k 水稻 叶瘟 病病情 分级 的级别 数量；样本 的 总数；ii 诊断 为 i 程 度而 实 际调查 也为 i 的样 本数目。7.6病 情指 数分级 利用水 稻 空 间分 布数据 和 病情分级 空 间分 布数据，根 据GB/T15790 2009 中8 计算 各田 块 病 情指 数，根据GB/T15790 2009 附录 D 分为 5 级。DB23/T 3229 2022 5 7.7发 生程 度分级 利用水 稻 空 间分 布数据 和 病情指 数分 级数 据，根据 GB/T15790 2009 中9 对 监 测区 水 稻叶 瘟病 发生程度进行 分级。8面积 量算 采用GIS 软 件

13、对 诊断 的各 等级 水 稻叶 瘟病 病情 分级 及病情 指数 进行 面积 量算。9专题 产品 制作 9.1专 题图 制作 基于 无 人机 多光 谱 的 水稻 叶瘟病 病情 诊断 专题 图 包 括图名、图 例、比例 尺、制 图单位、制 图时 间等，内容包括 水 稻叶 瘟病 病情 指数等 级、行 政区划 等 信 息。其中，基本 地图 要素 制 作方式 按 GB/T20257 的规定执行。9.2报 告编 写 基于 无 人机 多光 谱 的 水稻 叶瘟病 诊断 报告 内容 包括 采用的 无人 机多 光谱 相机、影像 获取 时间、样 本信息、模型 选择、精 度评 价、面 积统 计等 信息。DB23/T 3229 2022 6 参考文献 1 GB/T 33673 2017 水平 能 见度等 级 2 CH/Z3005 2010 中 华人 民 共和国 测绘 行业 标准 化指 导性技 术文 件