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Resonon+LR1601 | 利用光谱特征时间序列进行松材线虫病早期监测

日期: 2022-12-30
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Resonon+LR1601 | 利用光谱特征时间序列进行松材线虫病早期监测

松材线虫病(PWD),是由松材线虫(Bursaphelenchus xylophilus)引起的具有毁灭性的国际森林病害之一,可以在几个月内对松林造成快速、大面积的危害,已对我国造成了巨大的生态和经济损失。因此,及时的监测措施非常必要。高光谱遥感可以获取数百个波段和连续波长的数据来捕获受危害树木的生理变化,有助于检测早期病虫害。而基于无人机的高光谱成像仪可以准确观测树木冠层的变化,成为评估森林健康情况的有效工具。然而,以往的研究大多使用单日的无人机高光谱数据,难以监测病害发生的时间变化并确定最佳的监测时期。

基于此,在本研究中,来自北京林业大学的研究团队于2021年5-10月使用多时态的数据在中国辽宁省抚顺市东洲区(124°12′36′′ -124°13′48′′ E,41°56′53′′ -41°57′46′′)进行了研究。在PWD爆发期间,作者于2021年5月9日、6月9日、7月11日、8月11日、9月13日和10月21日对红松林进行了地面调查(通过形态和分子鉴定确定59棵树携带松材线虫,另外选择59棵未被感染的树木作为对照)。于2021年5月11日、6月10日、7月12日、8月18日、9月15日和10月23日晴朗无云的天气条件下利用DJI Matrice 600 Pro无人机搭载Resonon Pika L高光谱相机以及LR1601-IRIS雷达系统(北京理加联合科技有限公司—北京依锐思)获取高光谱数据和雷达数据。在相同条件下同时获取UAV RGB图像。作者分析了每个树冠的光谱特征,如光谱反射率、一阶和二阶光谱导数以及植被指数(VIs),以筛选最适用于早期监测PWD的敏感特征。使用随机森林(RF)分类算法来评估两组树木(对照和受危害树木)之间的可分离性

Resonon+LR1601 | 利用光谱特征时间序列进行松材线虫病早期监测

数据获取和处理流程图。

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无人机高光谱和雷达系统(A)以及研究区位置和10月23日获取的高光谱图像(B)。地面、UAV RGB和高光谱图像的变色过程示例(C)以及不同日期采样树木的高光谱曲线示例(D)。

【结果】

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5月(A),6月(B),7月(C),8月(D),9月(E)和10月(F)受危害树木和对照树木的平均光谱。

Resonon+LR1601 | 利用光谱特征时间序列进行松材线虫病早期监测

利用不同类型特征识别受危害和对照树木的分类精度。

Resonon+LR1601 | 利用光谱特征时间序列进行松材线虫病早期监测

树冠变化和人类观测范围有限示意图。

【结论】

本研究中,基于无人机的遥感数据可以成功检测感染PWD树木的光谱变化。(1)7月和8月,可以从RGB数据和野外调查中发现树木发生明显的症状,而在6月,树冠光谱特征对PWD危害的响应已经被监测到,说明6月可能是PWD最佳监测时期;(2)光谱导数是对感病松树最具识别能力的参数,其次是光谱反射率和VIs;(3)基于7-10月高光谱数据,利用RF分类器可以将两组树成功分离,整体分类精度为0.75~0.95。

请点击下方链接,阅读原文:

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjE1ODg2NA==&mid=2650315958&idx=1&sn=def0f04e679361f20661748762692a89&chksm=bee1b0498996395f45a3af038ba3f8709dff8f0c7dcd3127f0b2fe7d670908d3679e5fb9375f&token=712896399&lang=zh_CN#rd

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