تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی

تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی

تشخیص مزارع آلوده به بیماری زنگ گندم با استفاده از تصاویر لندست

نویسندگان
1 استاد گروه مهندسی سنجش‌ازدور دانشگاه خاوران مشهد
2 دانشجوی کارشناسی ارشد سنجش ازدور دانشگاه خواجه نصیر
چکیده
هدف این پژوهش تشخیص مزارع آلوده به بیماری زنگ گندم می­باشد. برای این منظور از داده­های سنجندهETM+ ماهواره لندست 7 در سال زراعی 92-93 و داده­های آزمایشگاهی مربوط به طیف بازتابندگی برگ و درجه سلامت برگ در مراحل مختلف بیماری استفاده شده است. مقادیر بازتابندگی برگ در محدوده طیفی قرمز و مادون‌قرمز نزدیک را از طیف اسپکترورادیومتر استخراج نموده و با استفاده از تابع پاسخ طیفی لندست 7 داده‌ها برای باندهای این سنجنده شبیه‌سازی گردید. سپس با استفاده از شاخص DVI و داده­های مربوط به کسر سلامت برگ شاخصی به نام شاخص سلامت گندم ایجاد گردید. در این رابطه مقدار همبستگی این شاخص با کسر سلامت برگ 82/0 به دست آمد. در ارزیابی شاخص WHI مقدار RMSE برابر 089/0 به دست آمد. نتایج این تحقیق نشان داد که این شاخص در مراحل سبزینگی گیاه عملکرد خوبی از خود نشان می­دهد و می‌تواند مناطق سالم، بیمار و مشکوک به بیماری را تشخیص دهد. ازآنجاکه شاخص به‌دست‌آمده یک شاخص طیفی است و به رنگ برگ حساس می­باشد هرچه تصاویر به زمان برداشت محصول نزدیک­تر ­شوند این شاخص ضعیف­تر عمل می­کند. منطقه مورد آزمون در این تحقیق در شهرستان سعادت شهر استان فارس واقع است.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Detection of the wheat rust disease infected farms using Landsat images

نویسندگان English

Mohamad Reza Mobasheri: 1
Samira Ranjbar 2
چکیده English

The goal of this study is to identify farms which are affected by wheat rust disease. For this, the sensor data of Landsat 7 satellites in growing season of 2013 and 2014 along with some laboratorial data containing reflectance spectrum of leaf and leaf health degree in different levels of disease are used. The reflectance values of leaf are collected by an ASD spectroradiometer in the range of red and near infrared spectrum. The spectral are simulated for Landsat sensor bands using their spectral response functions. Then with the index of DVI and data obtained for leaf health, the Wheat Health Index was introduced. The correlation coefficient obtained is 0.82 and the relevant RMSE is 0.089 which is really good result for diagnosing highly advanced disease. The results show that, this index has a good performance in wheat high growing season when the greenness is high. It can diagnose regions that are healthy from those whom are blighted. Because the WHI index is a spectral index and is sensitive to leaf color, if the acquired images are close to the harvesting time, its performance will be weakened. The selected region in this survey is located in Fars, province, Saadatshahr city.

کلیدواژه‌ها English

Wheat Rust Disease
Spectral Index
DVI index
Landsat image
Remote Sensing
Amani, M., & Mobasheri, M.R. (2015). A Parametric method for estimation of leaf area index using landsat ETM+ data. GIScience & Remote Sensing 52(4), 475-497.

Ashourloo, D., Mobasheri, M.R., & Huete, A. (2014). Developing Two Spectral Disease Indices for Detection of Wheat Leaf Rust (Pucciniatriticina). Remote Sens, 6, 4723-4740.

Ashourloo, D., Mobasheri, M.R., & Huete, A. (2014). Evaluating the Effect of Different Wheat Rust Disease Symptoms on Vegetation Indices Using Hyperspectral Measurements. Remote Sens, 6, 5107-5123.

Devadas, R., Lamb, D. W., Simpfendorfer, S., & Backhouse ,D. (2009). Evaluating ten spectral vegetation indices for identifying rust infection in individual wheat leaves. Precision Agric, 10, 459-470.

Jordan, C. F., (1969). Derivation of leaf-area index from quality of light on forest floor. Ecological Society of America, 50, 663-666.

Rouse, J.W., Haas, R.H., Schell, J.A., & Eering, D.W D. (1973). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. In 3rd ERTS Symposium, NASA SP-351 I, 309–317.

Soudani, K., Francois, C., Maire, G., Dantec, V., & Dufrene ,E. (2006). Comparative analysis of IKONOS, SPOT, and ETM+ data for leaf area index estimation in temperate coniferous and deciduous forest stands. Remote Sensing of Environment, 161-175.
Tucker, J. (1979). Red and Photographic Infrared Linear Combinations for Monitoring Vegetation. Remote Sensing of Environment, 8, 127-150.

Zhang, J., Pu, R., Huang, W., Yuan, L., Luo,J., & Wang ,J. (2012). Using in – situ hyperspectral data for detecting and discriminating yellow rust disease from nutrient stresses. Field Crops Research, 134, 165-174.