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當(dāng)前位置:首頁(yè)新聞中心南京農(nóng)業(yè)大學(xué)薛博文:成像高光譜技術(shù)助力稻瘟病早期病灶可視化研究

南京農(nóng)業(yè)大學(xué)薛博文:成像高光譜技術(shù)助力稻瘟病早期病灶可視化研究

更新時(shí)間:2025-12-24點(diǎn)擊次數(shù):149

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 :

1.關(guān)注“雙利合譜"視頻號(hào),即刻預(yù)約直播。

2.掃描下方二維碼,預(yù)約本場(chǎng)直播。

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(wèn)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(guó)內(nèi)外知*期刊上發(fā)表論文11篇(*一作者4篇),申請(qǐng)/授*國(guó)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(wú)法標(biāo)記且光譜信號(hào)弱的問(wèn)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(wú)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(wú)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(wèn)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(wú)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。