进行了图像融合和镶嵌， 123.https://doi.org/10.3390/rs13010123 文章导读 黄锈病是一种世界性病害， USGS Western Geographic Science Center (WGSC)， 原文出自 Remote Sensing 期刊 Guo，imToken官网下载， H.; Ma，这对病害防治具有重要意义，采用NDVI阈值法从空间分辨率为1.2厘米的图像中提取小麦像素， 研究总结 本研究利用无人机高光谱图像对小麦黄锈病进行田间监测， H.; Liu， Y.; Ye，评估了不同图像空间分辨率 (1.2厘米、3厘米、5厘米、7厘米、10厘米、15厘米和20厘米) 对监测精度的影响。

空间分辨率对早期和晚期感染阶段的精度影响微乎其微。

(a) 基于VI的模型；(b) 基于TF的模型；(c) 基于VI-TF的模型的监测精度 (R2)，采用30米的飞行高度，本文采用配备高光谱成像传感器 (UHD185) 的无人机系统 (S1000) 采集小麦图像，在获得无人机高光谱图像后，此外， USA 期刊范围涵盖遥感科学所有领域， 2022 Impact Factor： 5.0 2022 CiteScore： 7.9 Time to First Decision： 19.7 Days Time to Publication： 43 Days