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南京农业大学博士生第一作者在顶级期刊（IF=14.3）发表研究成果，取得稻瘟病遥感监测领域的重要突破

Ad植物微生物 2025-10-19 23:59
文章摘要
本研究针对稻瘟病这一严重危害水稻产量的真菌病害，传统监测方法存在时效性和准确性不足的问题。研究目的旨在通过扩展PROSAIL模型，解决物候变化与病害光谱响应混杂的难题，提升遥感监测精度。研究通过构建PROSPECT-RBE模型显著降低病叶光谱模拟误差，并发现叶绿素含量是影响病情估算的关键因素。最终提出改进型指数nRIBInir，有效提升病情估算准确性并适用于多平台传感器，为作物病害智能监测提供重要理论支撑。
南京农业大学博士生第一作者在顶级期刊（IF=14.3）发表研究成果，取得稻瘟病遥感监测领域的重要突破
查看文献： Mitigating the phenological influence on spectroscopic quantification of rice blast disease severity with extended PROSAIL simulations
查看期刊： Remote Sensing of Environment
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