1. 本选题研究的目的及意义
小麦籽粒赤霉病是由镰刀菌引起的一种毁灭性真菌病害，严重影响小麦产量和品质，对我国粮食安全构成严重威胁。
传统的田间调查方法费时费力，且无法及时准确地获取大面积病害信息。
高光谱遥感技术具有光谱分辨率高、波段范围广等特点，能够无损、快速地获取作物信息，为小麦籽粒赤霉病的早期识别和精准防控提供了新的技术手段。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者利用高光谱遥感技术对小麦赤霉病开展了大量研究，并取得了一定进展。
1. 国内研究现状
国内学者在利用高光谱技术识别小麦赤霉病方面取得了重要进展，例如：赵春江等[1]利用地面高光谱数据，分析了不同程度赤霉病小麦冠层光谱特征，构建了基于支持向量机的赤霉病识别模型。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.小麦籽粒赤霉病的光谱特征分析：分析健康小麦和感染赤霉病小麦的光谱差异，提取敏感波段和特征参数，为后续识别模型的构建提供依据。
2.小麦籽粒赤霉病高光谱识别模型构建：探讨不同机器学习算法（如支持向量机、随机森林、深度学习等）在小麦籽粒赤霉病识别中的应用，并比较其识别精度和效率。
3.小麦籽粒赤霉病遥感识别精度评价：采用多种精度评价指标，对所构建的识别模型进行精度评价，并分析影响识别精度的主要因素。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.数据采集：收集小麦不同生育期、不同品种、不同感染程度的高光谱数据，并进行预处理，包括辐射校正、几何校正、噪声去除等。
2.光谱特征分析：利用光谱分析技术，分析健康小麦和感染赤霉病小麦的光谱差异，提取敏感波段和特征参数，如光谱反射率、植被指数等。
3.识别模型构建：选择合适的机器学习算法，如支持向量机、随机森林、深度学习等，构建小麦籽粒赤霉病高光谱识别模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.结合小麦籽粒赤霉病的发病机理和光谱特征，构建基于高光谱遥感的病害识别模型，实现对小麦籽粒赤霉病的早期、快速、准确识别。
2.探索不同机器学习算法在小麦籽粒赤霉病识别中的应用，并比较其识别精度和效率，为选择合适的识别算法提供依据。
3.结合无人机遥感平台，构建小麦籽粒赤霉病遥感监测系统，并在田间尺度上进行应用示范，为该病害的精准防控提供技术支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘艳霞,王秀珍,于振文,等.小麦条锈病高光谱遥感监测敏感波段选择[J].麦类作物学报,2020,40(06):801-809.
[2] 黄双萍,黄文江,彭彦昆,等.基于无人机高光谱的稻瘟病严重度分级识别[J].农业工程学报,2020,36(19):158-166.
[3] 薛利红,赵春江,牛瑞雪,等.基于无人机高光谱遥感的冬小麦条锈病监测[J].麦类作物学报,2020,40(02):260-268.
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