林木地面光谱采集与分析开题报告

1. 研究目的与意义

在我国人工林面积巨大的背景下，人力监测林木健康及病虫害的工作较为艰难及效率低下，因此，推广光谱微分检测技术是实现大面积监测林木病虫害的前提，光谱分析技术克服了人类工作的缺点，省时省力，并且提高了监测效果的可靠性，即时性，准确性，能够做到最大程度的减灾防灾，对保护国家森林资源和国土生态安全有十分重要的意义。

2. 国内外研究现状分析

近几年国内各科研领域对于光谱分析技术的利用与研究也已取得较多进展，例如刘红玉等提出利用反射光谱技术诊断方法，选用遗传算法优选波段；采用主成分分析方法提取敏感波长下的纹理特征；通过逐步回归、主成分回归、偏最小二乘法回归分别建立基于光谱和图像特征的番茄叶片氮、磷、钾素模型。

针对单一技术不能全面反映叶片营养信息的问题，采用人工神经网络对光谱和图像技术进行特征层的信息融合，建立了多信息融合的诊断模型。

黄双萍等通过采集柑橘树健康叶片的高光谱反射值，以高光谱反射数据或其变换形式作为柑橘树样本多元矢量描述；用凯氏定氮法同期检测出柑橘树叶的真实n素含量值；在用pca 对高维光谱矢量降维的基础上，利用支持矢量回归算法（svr）建立高光谱多元表达和n素含量间的映射关系，以实现任意柑橘树n 素含量的预测分析。

3. 研究的基本内容与计划

选定主要作物，通过使用地物光谱仪定期检测健康、染病林业作物,得到光谱反射图像，通过研究经一阶微分处理的图像和反射频率波段，建立起光谱和植物健康状况的关系模型。

时间规划：12周：文献检索和背景知识储备；34周：实验方案设计；513周：光谱采集，数据分析；1415周：撰写论文。

4. 研究创新点

研究光谱与植物健康状况的关系，并以此推断植物受病虫侵害的程度，以此替代传统人工肉眼及经验检测林木病害的方法。