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高光谱遥感技术在森林病虫害监测中的应用

高光谱遥感技术在森林病虫害监测中的应用

本文摘要:森林资源是自然界的重要组成部门,在生态系统中 占有举足轻重的职位。森林病虫害是主要的森林灾害 之一,破坏森林资源的同时,还造成了一定的经济损失, 同时给生态情况也带来了严重的负面影响,被人们称之 为“无烟的森林火灾”。近年来,我国森林病虫害发生面 积较大,每年发生面积 达870万 hm2 以 上,造成木料生长量淘汰1700多万 m3,经济损 失 超 过880亿 元[1]。林 业生产的生长和生态情况的建设与森林病虫息息相关, 森林病虫的发生严重制约着林业的可连续生长历程。

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森林资源是自然界的重要组成部门,在生态系统中 占有举足轻重的职位。森林病虫害是主要的森林灾害 之一,破坏森林资源的同时,还造成了一定的经济损失, 同时给生态情况也带来了严重的负面影响,被人们称之 为“无烟的森林火灾”。近年来,我国森林病虫害发生面 积较大,每年发生面积 达870万 hm2 以 上,造成木料生长量淘汰1700多万 m3,经济损 失 超 过880亿 元[1]。林 业生产的生长和生态情况的建设与森林病虫息息相关, 森林病虫的发生严重制约着林业的可连续生长历程。

因此,监测森林病虫害的发生生长对生态文明建设具有 重要的意义。随着森林资源问题的日益凸显,人们也愈 发关注森林病虫害的发生及其影响,遥感技术的生长和 应用已成为森林病虫害监测的一个新的生长偏向和研 究热点。高光谱遥感技术的泛起,使得遥感监测森林病 虫害这一新领域获得了进一步的拓宽,相识和掌握高光 谱遥感技术的原理及其在病虫害早期监测中的可行性, 对实现森林病虫害的早期防治具有重大的意义和价值。

1、高光谱遥感技术观点高光谱遥感是一种使用窄电磁波段获取感兴趣的 地面物体光谱信息的技术,同时也是一门综合科学,它 将信息处置惩罚与盘算机技术相联合,是“高光谱分辨率遥 感”的缩写[2]。在高光谱遥感技术兴起之前,有 许 多 不 可识此外物质,可是自从高光谱遥感泛起以来,除 了 定 性检测之外,在某些领域还可以对物质举行定量检测。高光谱遥感技术具有多波段、高 光 谱 分 辨 率、相 邻 波 段 间高相关 性、高空间分辨率等突出优势[3]。

从 技 术 上 讲,高光谱遥感技术是光谱技术和成像技术的联合。当 使用光谱信息收集波段宽小于10nm 的地面物体时,会 形成完全一连的光谱曲线,这在其他遥感技术中是无法 获得的[4]。普通遥感装备的遥感器一般只有几个波段, 最多十几 个 波 段,而且每个波段的宽度都要大于 100nm,而且在电磁波谱上体现出不一连的特点,无法 探 测 更多的物质特征,而 高 光 谱 遥 感 波 段 窄,弥 补 了 这 一 不 足,可以探测到宽波段遥感无法探测到的物体。

在高分 辨率下,差别的特征之间光谱特性的细微差异是差别 的,加之提高了空间分辨率,让高光谱遥感技术广泛应 用于各个领域中。2、高光谱监测病虫害的原理高光谱遥感监测病虫害主要是通过丈量植物的生 存能力,如植物中叶绿素含量和化学身分的变化[5]。

绿 色植物的光谱反射率有其显著的特征,而且会随着波长 的变化而变化。在可见光波段,植物的反射率在0.5~ 0.7μm 处很低,在近红外波段,在0.7~0.9μm 处显着 增加,这是因为绿色植物可以吸收该波段的辐射能量。当植物受到病虫害侵染后,植物体内的叶绿素会逐渐减 少,吸收光的能力也随之削弱,可见光的反射率会显着 提高,红外区域的反射率会显著降低。病虫害的发生会 严重影响植物在差别波段的光谱值,尤其是近红外波 段[6]。

总之,使用高光谱遥感技术监测森林资源病虫害 主要是分析植物化学身分的变化,从而获取病虫害信,为使用高光谱遥感技术监测植被病虫害提供依据。3、高光谱遥感数据获取方法3.1 卫星高光谱数据高光谱分辨率遥感技术作为当前遥感领域的前沿 技术,其生长是近几十年来人类对地观察技术的重大突 破之一。1983年,第一台航空成像光谱仪 AIS-1 问 世。2000年11月,世界上第一个乐成发射的星载民用 成像光谱仪是由 美 国 发 射 的 Hyperion。

我 国 高 光 谱 遥 感技术起步较晚,可是生长迅速,现在,具有高光谱分辨 率、高精度、高敏捷度 观 测 能 力 的“高 分 五 号”卫 星 是 我 国最先进的高光谱探测卫星,多项指标都到达了国际先 进水平。高光谱遥感技术在提高光谱分辨率的同时,也 在不停地向着高空间分辨率偏向生长齐兴兰等以福建省沙县为研究区,以 Modis遥感数 据为基础,使用红边 参 数、归一化差异指数和比值植被 指数,对马尾松毛虫灾害的规模和水平举行了分析,结 果讲明,归一化差异指数对重灾区比力敏感。

并联合地 面资料,找出了差别害虫危害水平各指标的临界值,确 定差别受灾地域,其中比例植被指数分析马尾松毛虫危 害最准确[7]。3.2 使用地面光谱监测植被病虫害的研究希望地面高光谱数据通常由地面成像光谱仪和室内光 谱仪获取,与星载高光谱探测仪器互助开发的地面高光 谱仪器同时投入使用;地面光谱仪不光提供了小尺度空 间病虫害的信息,与此同时小尺度空间病虫害的治理水 平也获得了提高,在提取小尺度空间病虫害信息方面具 有辽阔的应用前景;现在用于森林病虫害监测所用的高 光谱仪器主要是由美国 ADS公司生产的便携式野外高 光谱仪器。MazenSalman通过室内光谱仪获得可见光 和近红外 光 谱,使用偏最小二乘判别分析(PLS-DA) 和支持向量机(SVM)两种分类方法来确定了橄榄叶斑 病病原体潜伏熏染的严重水平,取得了显著的分类效 果[8]。

张素兰等使用马尾松地面高光谱资料,研 究 了6 种光谱特征参数与害虫危害水平之间的关系,通过线性 回归方程建设害虫危害水平预计模型,为松材线虫病的 早期监测和防治提供技术支持[9]。3.3 无人机遥感技术随着科技的生长,无人机作为一种搭载传感器的遥 感平台,为遥感领域开发了新的思路。与其他遥感技术 相比,它因成本低、操 作 简 单、空 间 分 辨 率 高、获 取 图 像 的时间和地理限制少而逐渐被应用到各行各业。

然而, 现在海内外基于无人机遥感的研究主要集中在地质调 查、自然灾害、数字都会建设等方面。植被病虫害监测 的研究仍处于探索阶段[10]。Nasi等使用基于无人机 的 高光谱图像数据来识别树皮甲虫熏染的每个阶段。

结 果讲明,差别阶段(即基于高光谱无人机成像的机械视 觉技术可以在单棵树的水平上识别康健、熏染和死亡的 树);当检测三种云 杉(健 康、感 染 和 死 亡)时,与 两 种 云 杉(康健和死亡)相比,总体准确 率 为76%,最 佳 总 体 准 确率为90%。基于高分辨率高光谱成像的观察方法对 森林康健治理具有重要的实用价值,可以预测特定时间 小蠹虫的爆 发[11]。

JuanSandino等研究了真菌病害对 茶树的侵染情况,并收集了无人机、高光谱图像传感器、 数据处置惩罚算法等 技 术 的 数 据,共 提 取 了11385个 样 本。效果讲明,康健树种的检出率为97.24%,受 影 响 树 种 的检出率为94.72%[12]。Zhang,Ning等使用无人机高光谱成像技术,通 过 三种波段选择算法对高光谱数据举行降维,并建设最小 二乘回归模型,使用最佳波段对落叶举行定量预计,从 而识别和确定油松林毛虫对树木的危害水平[13]。兰 玉 斌等通过获取柑橘低空病害的高光谱图像,提取并盘算 柑橘黄龙病林冠感兴趣区域的平均光谱,探索出一种快 速高效的柑橘黄龙病害虫识别方法,并建设了柑橘黄龙 病的判别模型,讲明使用低空高光谱遥感监测柑橘黄龙 病林冠的方法是可行的,可以大大提高柑橘治理的效率和政府防控病害的力度[14]。

4、 高光谱遥感技术在森林病虫害监测中 的研究应用植物在生长历程中与情况因素相互作用的综合光 谱信息被称之为植物的光谱特征。基于病虫害光谱响 应的生理机制和光谱数据监测病虫害[15]。

监 测 方 法 主 要包罗以下方面。4.1 基于病虫害光谱响应特征举行监测 差别高光谱波段植物对病虫害的响应差别,病虫害 引起的差别症状和光学特性是病虫害遥感监测的基础。

作物病虫害的光谱响应可以近似为病虫害引起的色素、 水分、形态和结构变化的函数,因此它通常是多效性的, 而且与每种病虫害的特征相关[16~18]。LauschA 等使用决议树的分类方法地面分辨率为 4m 和7m 的高光谱遥感数据的光谱带、植被指数和光 谱波段组合的差异,能有效的估算生命力品级以及云杉 植被的侵袭阶段[19]。刘文雅获得松材线虫病整个发病 周期的冠层高光谱数据和相应时期的生理生化参数,通 过多种方法建设了感病松树叶绿素、类胡萝卜素和含水 量的高光谱估测模型,为松材线虫病的动态监测提供了 一种参考方法[20]。刘文雅通过获取松材线虫病完整发 病周期的松树冠层的高光谱数据与相应时期的生理生 化参数,接纳多种方法建设感病松树叶绿素、类 胡 萝 卜 素和含水量的高光谱估测模型,为松材线虫病的动态监 测提供了一种可借鉴的方法[21]。

王植等研究了高光谱 技术在板栗病虫害监测中的应用,指出受攻击的植物通 常可分为3个 阶 段:绿 色 攻 击、红色攻击和灰色攻击。在绿色攻击阶段,凭据光谱反射率的差异和遥感数字图 像上结构异 常 的 记 录,将其作为高光谱遥感监测的参 数,结 合 地 面 调 查,开展板栗病虫害监测 的应用 研究[22]。为了实现对茶叶病害的准确预测,芦兵等使用荧光 透射光谱技术研究了茶叶红叶病害叶片的荧光透射光 谱特征。

用高光谱仪器收罗叶片的原始荧光透射光谱。通太过析三组叶片样本的平均光谱强度曲线,将特征波 长对应的高光谱图像的荧光光谱信息与相应的纹理信 息融合,验证了使用荧光透射光谱信息对3种病叶举行 分类的可 行 性[23]。Abdullah,Haidi等 通 过 检 测 叶 片 的 生物化学参数和光谱特征,对树皮甲虫的早期绿色攻击 举行了研究。

研究讲明,侵染树皮甲虫的早期不仅使叶 片的生化含量下降,而且在康健和熏染针头的平均反射 光谱上也有显著差异[24]。王克健研究了柑橘黄龙病叶 片与康健叶片的淀粉含量及光谱特征,分析了淀粉含量 与柑橘黄龙病熏染的相关性,筛选出敏感的特征光谱, 建设了柑橘黄龙 病 特 征 光 谱 预 测 模 型[25]。

Niemann,K Ola等使用高光谱遥感技术对山松甲虫举行监测,主 要 对1种色素特征(685nm)和2种 色 素 特 征(970nm 和 1200nm)举行了分析,结 果 发 现,色 素 特 征(685nm)和 吸水特征(1200nm)可 区 分 健 康、早期绿色攻击和红 色 攻击[26]。张衡等在判断马尾松是否熏染松萎蔫病时, 分析了波长593nm 处光谱反射率的一阶导数光谱特征,联合叶绿素的质量分数,在人为发现感病前期即表 现出良好的监测效果[27]。4.2 基于植被指数举行监测基于对植被生长状况和差别波段植物生长曲线变 化的认识,研究者提出了多种反映植被生长状况的特征 指标。

通视察差别病虫害生长条件下的植被特征参数, 建设多种监测森林病虫害的植被指数。Ju,Yunwei等 人使用高光谱遥感技术,通过马尾松的光谱特征和叶绿 素含量,探索松材线虫危害早期检测的可能性,并 将 危 害水平划分为6个品级,得出完全侵染阶段的尺度化差 异植被指数值与叶绿素含量变化显著相关,特定光谱特 征与叶 绿 素 含 量 的 结 合 是 一 种 监 测 病 虫 害 的 可 靠 方法[28]。

彭赞隆等通过研究受差别水平胁迫下的马尾松,分 析其冠层的物理参数(如单簇针叶体积、针叶长度等)与 马尾松林冠层光谱指数之间的关系,找出了适合于差别 染病阶段的高光谱植被指数可用于差别受灾阶段的松 树预报监测[29]。So-RaKim 等研究松材线虫对松树 枯萎病的影响,并用高光谱光谱仪收罗了熏染松材线虫 病的松材线虫的叶片反射光谱。使用现有的10个植被 指数检测松材线虫熏染[30]。邓世晴使用地面非成像的 松针高光谱数据,用光谱数据分析了康健松树和枯死松 树的光谱特征,盘算光谱曲线一阶导数。

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通过欧氏距离 识别枯死松树的最敏感的波段为近红外波段和红波段。用28种光谱指标分析了康健松树和枯死松树之间的光 谱可分性,其中22种光谱指标对差别水平的康健松针 和枯死松针具有较好的光谱可分性[31]。4.3 建模反演植被生理生化参数能很好地反映植被的长势,举行 建模反演是监测森林病虫害的关键,目 前,基 于 高 光 谱 遥感建设的估算植被生理参数的模型较多。

主 要 有 多 元统计方法、人工神经 网 络、小 波 分 析、支 持 向 量 机、随 机森林等。这些方法已应用于植被生理参数的估测,从 而提高了对森林病虫害的监测精度。王小龙等为了快速、准 确、无损伤地判别棉花虫害 种别,接纳便携式光谱分析仪对受蚜虫和红蜘蛛危害的 棉花叶片以及正常棉花叶片的高光谱数据举行收罗和 分析。

接纳 K 近 邻 和 SVM 算法区分受红蜘蛛和蚜虫 侵染 的 叶 片 以 及 正 常叶片。使用主身分分析方法 (PCA)举行 特 征 降 维,并使用网格搜索法举行参数寻 优。

效果讲明,使用高光谱数据可以区分受蚜虫和红蜘 蛛侵害以及正常的棉花叶片[32]。马 菁、张 学 俭 利 用 光 谱辐射仪,对处于盛果期的康健枸杞冠层和熏染了木 虱、瘿螨、负泥虫、白粉病的染病枸杞冠层举行光谱特征 测定。凭据光谱反射率丈量效果,分析了侵染前后枸杞 冠层的光谱特征及其变化纪律,筛选出枸杞病虫害遥感 识此外最佳光谱规模和优化组合,并确定红色波段(680 ~760nm)为枸杞病虫害识此外最敏感波段。通 过 逐 步回归分析,建设病情指数的回归反演模型[33]。

黄 铁 成以春尺蠖为对 象,使 用 MODISNDVI数 据 重 构 基 于 像元的时间序列曲线,分析春尺钱灾害在遥感图像时间 序列 上 的 响 应,构建春尺蠖危害遥感 监测模型[34]。KyleMullen使用高光谱遥感联合卫星图像监测中欧山 松巨细蠹侵染北美西部森林,评 估 了3个 不 同 分 类 器 (逻辑回归,线性判别分析,随机森林)的性能,效果显示,使用8个 WV-2波段作为预测因子的随机森林分类 器,分类准确性到达70.6%[35]。

Heim,RHJ等 为 了检测入侵性致病性真菌对桃金娘科植物的潜在威胁,使用 便携式现场光谱仪获取康健的叶片、感病后经由杀菌剂 处置惩罚和未经处置惩罚的叶片的光谱特征,原始光谱及其一阶 导数的反射光谱都用随机森林分类器举行分类,效果表 明原始光谱的整体精度为78%,对于一阶导数反射光 谱的整体 精 度 为95%,为基于传感器对的桃金娘锈检 测和监视系统提 供 了 基 础[36]。Zhang,Sulan 等 通 过 ASD光谱仪丈量马尾松树木的光谱来确定松树枯萎病 的高光谱特征,从光谱 带 中 提 取 了16个光谱特征建设 偏最小二乘回归模型,最终的效果是能够很好地预测马 尾松枯萎病的发生情况[37]。Foster,AdriannaC等使用 地物光谱仪获取未侵染云杉和新侵染云杉针叶的光谱 反射率,而且通过随 机 森 林 分 析,可区分未受侵染和受侵染的树木,效果也讲明短波红外区域是检测云杉甲虫 侵染早期的关键区域[38]。5、展望由于高光谱遥感图像具有一连光谱、多 波 段、实 效 性好和数据量大的特点,其在林业中的应用研究逐渐成 为现代林业研究的重点。

遥感技术在害虫监测中的应用已经逐渐从理论走向实践,但仍有许多问题需要进一 步探索和研究。大规模害虫发生的实时动态监测和预警是未来的一个重要趋势。以后,高光谱技术在森林病 虫害监测中的生长偏向将集中在以下几个方面。

(1)将多尺度的高光谱遥感相联合。将 大、小 尺 度 成像光谱遥感数据与差别精度的森林病虫害信息相结 合,弥补了传统单一数据源观察方法的不足,可 以 更 好 地实现森林病虫害的监测。(2)综合使用多源遥感数据。

目 前,针 对 森 林 病 虫 害的遥感监测预测研究主要依靠传统的光学遥感手段, 与热红外、荧光、气象卫星数据出现出严重脱节的态势, 需要实验使用多个平台的遥感数据联合使用,富厚数据 源信息,提高病虫害监测预警能力。(3)人们对病害光谱变化特征的差异性认识不足。差别病虫害对植物的胁迫和水肥胁迫往往导致叶片枯 黄萎蔫等相似的外部形态特征,有时引起相类似的光谱 变化,而某些光谱变化特征在差别的胁迫类型中能体现 出显著差异性,如何区分“异物同谱”“同物异谱”以及各 种非病虫害的胁迫所引起光谱变化,是实现大面积森林 病虫害监测的重点与难点。(4)建设健全森林病虫害光谱数据库。

凭据差别森 林病虫害种类、差别危害水平和差别病虫害寄主,利 用 地面光谱仪获取精准的光谱数据,从而建设富厚完整的 森林病虫害光谱数据库。(5)建设健全森林虫害监测和高光谱预警平台,同时联合地面观察数据和高光谱遥感数据,搭建森林病虫 害监测预警平台,实现病虫害的预测、预 警、监 测、决 策等多方面的实时羁系。作者:赵洪莹,舒清态,王柯人,袁梓健,谭德宏泉源 :绿色科技接待大家在评论区交流分享更多精彩资讯,请连续关注数字农业分会官方账号。


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