Xue bowen, Universidad Agrícola de nanjing: la tecnología hiperespectral de imágenes ayuda a la visualización de lesiones tempranas de la explosión de arroz

Título del informe:Visualización de lesiones tempranas de explosión de arroz y cartografía de la gravedad de la enfermedad del campo basada en hiperespectrales de imágenes

Tiempo de transmisión en vivo:25 de diciembre de 10: 00 a 11: 00 horas

Invitados de este número:Universidad Agrícola de Nanjing - Xue Bowen (joven investigador de zhongshan)

Formas de participación:

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Introducción del profesor

Xue bowen, doctor de la Universidad Agrícola de nanjing, se centra en el monitoreo de teledetección de enfermedades del arroz. Se han llevado a cabo investigaciones en profundidad y sistemáticas sobre cuestiones clave y necesidades de la industria, como la identificación de enfermedades sensibles, la estimación de enfermedades, la aplicación precisa de medicamentos y la estimación de la producción; Entre ellos, el modelado de transmisión de radiación de cultivos sensibles, el análisis del mecanismo de monitoreo de enfermedades y la construcción de un modelo general de monitoreo de enfermedades son las principales características de investigación, superando algunas limitaciones teóricas y metodológicas del monitoreo de teleobservación de enfermedades en esta etapa. Ha publicado 11 artículos (* 4 artículos por autor) en revistas conocidas en el país y en el extranjero, como Remote Sensing of environment, Computers and Electrical Systems in Agriculture y Journal of Remote sensing.

Contenido del informe

El informe presenta principalmente que en la escala de las hojas, en respuesta al problema de que las placas presintomáticas no se pueden marcar y las señales espectrales son débiles, sobre la base del espectro de imágenes temporales y el análisis de puntos calientes espaciales de resolución espectral de elementos multiterminales, se propone un conjunto de métodos de purificación y visualización de señales de Enfermedades asintomáticas messpot basados en la plataforma espectral de imágenes de extremo cercano, que realiza la visualización de las placas potenciales y la clasificación de alta precisión de las hojas de enfermedades asintomáticas. En la escala de la corona, en respuesta a los problemas de la pobre capacidad de generalización y baja precisión del modelo de estimación de la enfermedad en la etapa multifenológica, basado en el análisis de sensibilidad de los parámetros, el desacoplamiento de los factores de confusión y la normalización del índice de vegetación, se analizan los principales factores del mecanismo de Acción de La influencia fenológica en la estimación de la enfermedad, se construye un modelo general de estimación de la enfermedad de alta precisión basado en el índice de explosión de arroz modificado, y se utiliza una plataforma espectral de imágenes de drones para lograr un mapeo preciso de la gravedad de la explosión de arroz a escala de campo.