研究背景
松树枯萎病（PWD）是由松材线虫引发的毁灭性森林病害，具有传播快、致死率高和防控难度大的特点。当前防控多依赖病后治理，存在明显滞后性，难以满足早期预警需求。研究表明，PWD的发生发展与树体水分和叶绿素含量变化密切相关，二者可作为判断病害侵染程度的重要生理指标。然而，传统地面检测成本高、效率低，难以实现大范围、无损监测。近年来，随着光谱遥感技术的成熟，如何在病害无症状阶段实现早期识别，已成为防控研究的重点。然而，早期松树枯萎病的动态演变规律尚不明确，遥感监测的最佳时间窗口也缺乏系统性研究。
近期，中国科学院空天信息创新研究院黄文江老师团队在《Ecological Informatics》发表了一项研究，研究通过构建“高光谱—色度—病理”多维监测框架，揭示了早期松树枯萎病的时间响应序列，并确定了遥感指标的最佳检测时机。
图1.研究区域概述。
研究方法
研究以安徽省宣城市麻姑山林场为研究区，选取马尾松及PWD为研究对象。通过人工接种设置24株样本，其中12株为健康对照，并分两批接种以模拟自然异步侵染过程；接种后每3天开展一次连续观测，持续约4个月；
测量指标：
（1）病理指标：PCR检测线虫传播距离；
（2）光谱指标：ASD FieldSpec 4 Hi-Res NG 地物光谱仪获取针叶反射率，计算20种植被胁迫指数；
光谱参数：
波长范围：350~2500 nm；
光谱通道数：2151个；
光谱分辨率：3 nm@700 nm；6 nm@1400/2100 nm；
（3）色度指标：RGB专业影像获取；
最后，采用时间序列敏感性分析（ATSI）筛选关键监测指标，并结合Mann-Kendall趋势与突变检验确定其显著变化时点；同时，通过HSV颜色空间变换与线性判别分析（LDA）评估病害色度差异，并利用非线性回归和相关分析揭示病害传播动态与光谱指标之间的关系。
图2.ASD地物光谱仪测量的观测位置。(a) 一年生枝条。(b) 成熟枝条。(c) ASD地物光谱仪。(d) 校准后的白色参考面板。
图3.早期动态监测指标的时间敏感性。（a）植被胁迫色素指标。（b）植被胁迫水分指标。
(c)综合植被压力指标。
图4.综合植被胁迫指标（PRI）的时间序列分析。(a) 健康对照组 - 幼枝。(b) 健康对照组 - 成熟枝。(c) 接种组A - 幼枝。(d) 接种组A - 成熟枝。(e) 接种组B - 幼枝。(f) 接种组B - 成熟枝。
表1.代表性时间窗色度指标分类精度。
研究结果
最佳监测指标：PRI（综合类）、WASCOSBNDI（水分类）、CI（色素类）；
最佳检测时间窗口：接种后约27天，PRI出现显著且稳定的下降趋势，比肉眼可见症状提前约一个月；
病害响应时间序列：病理指标（线虫传播速率激增，~20天）→ 光谱指标（PRI突变，~27天）→ 色度指标（HSV可分离，~55天）；
生理机制：PRI的早期变化源于线虫侵染导致的木质部堵塞、水分胁迫和光合效率下降，且一年生幼嫩针叶比多年生老叶更早响应；
结语
研究基于光谱时间序列分析，明确了松材线虫病早期监测的关键时间窗口，并证实PRI可在视觉症状出现前约一个月捕捉病害信号。该结果揭示了病害生理响应与遥感观测之间的关联，为松树枯萎病由病后处置向早期预警转变提供了科学依据。未来，可进一步结合地面光谱观测、无人机遥感和卫星遥感数据，构建多尺度森林病害监测体系。结合机器学习与多源数据融合，有望实现病虫害的快速识别、动态监测和早期预警，为森林健康管理与精准防控提供技术支撑。
发表期刊：Ecological Informatics【影响因子：7.3】
研究单位：中国科学院航天信息研究所、中国科学院大学、北京市林业和园林科学研究院等
研究地点：安徽省宣城市宣州区
使用设备：ASD FieldSpec 4 Hi-Res NG地物光谱仪
DOI：https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2026.103802