农业大学教授团队在遥感作物病害监测领域取得创新成果

近日，中国农业大学的曾也鲁教授及其课题组在利用无人机多光谱遥感技术监测作物病害方面取得了显著成就。他们的研究成果题为《Integrating UAV-derived enhanced disease detection index and texture features for monitoring southern corn rust severity》，已发表在国际知名期刊《Computers and Electronics in Agriculture》上。文章的第一作者是23级博士生魏亚楠，曾教授担任通讯作者。

南方锈病是影响玉米生产的主要病害之一，快速、精准地评估病害程度对于抗病育种和精准农业管理至关重要。传统的人工调查方式效率低下，无法满足大范围病害监测的需要。针对这一挑战，研究团队运用无人机的多光谱遥感技术，结合不同病害程度下玉米叶片的光谱响应特征，提出了一种增强病害监测指数（EDDI）。该方法还融入了纹理特征信息，从而构建了一种评估玉米南方锈病严重度的遥感方法。

研究结果表明，EDDI能够有效反映南方锈病的严重程度，与病害等级之间存在显著相关性（Pearson相关系数达到−0.90）。将EDDI与纹理特征结合的模型在病害严重度分类中展现了最高的准确率（0.733）和F1分数（0.724），并成功实现了田间尺度的病害空间分布制图。此项研究为无人机遥感技术在作物病害的快速监测和抗病育种材料的高通量表型识别提供了新方法。 pg电子赏金女王

研究中还探讨了植被指数与玉米南方锈病严重度之间的相关性。提出的方法结合了病害敏感的光谱数据与冠层空间结构的特征，显著提升了无人机多光谱遥感在作物病害严重度识别方面的能力，为智慧农业和精准育种提供了重要的技术支持。