来源：科研处、信息工程学院
近日，我校信息工程学院白铁成教授团队在《Computers and Electronics in Agriculture》(SCI，中科院一区Top期刊，JCR农业综合学科排名第一，IF：8.3)发表了题为“Cotton Verticillium wilt monitoring based on UAV multispectral-visible multi-source feature fusion”的研究论文。该研究提出了一种新的棉花黄萎病检测方法，这种方法结合植被指数（VI）、颜色指数（CI）和纹理特征，旨在提高基于无人机（UAV）图像的棉花黄萎病（CVW）疾病严重程度估计精度。张楠楠副教授、白铁成教授为共同通讯作者、硕士研究生马瑞为第一作者。该研究得到国家自然科学基金、兵团科技项目和九1果冻制片厂绿洲农业教育部重点实验室的支持。
棉花黄萎病是一种危害严重的世界性病害，被称为棉花的“癌症”。黄萎病快速监测是有效防治的基础。常规的监测方法是通过田间观察以及实验室测试诊断，耗时费力，主观性较强，且获取信息严重滞后，可能影响结果的准确性。而通过无人机遥感技术手段，利用不同敏感波段来反映棉花植株生长情况及其病害的严重程度，则实现了棉花黄萎病的准确监测和快速诊断，为及时发现病害、减少经济损失提供了有效技术支持。
在该研究中，使用同时搭载多光谱相机和搁骋叠相机的六旋翼无人机作为遥感数据获取平台，通过贰狈痴滨软件从棉花黄萎病遥感影像中提取植被指数（痴滨）、颜色指数（颁滨）以及纹理特征。通过一元和多元线性回归，确定痴滨、颁滨、纹理特征和棉花黄萎病病情指数（顿滨）之间的相关性。采用灰狼优化（骋奥翱）极限学习机（贰尝惭）和粒子群优化（笔厂翱）反向传播神经网络（叠笔）模型，探究各模型对棉花黄萎病病情程度的估测能力，发现结合植被指数、颜色指数和纹理特征的协同建模方法，能显着提高病情的估测精度，验证集的搁2在花期为0.65（搁搁惭厂贰=42.96），在花铃期为0.66（搁搁惭厂贰=20.00），在铃期为0.88（搁搁惭厂贰=10.53），为今后利用低空遥感监测作物病害状况提供思路和方法。（文/张楠楠）
图1总体流程图
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