松材线虫病无人机高光谱监测现状与展望
发布时间:2024-01-06


松材线虫病是一种由松材线虫引起的毁灭性森林疾病,1982年由原产地北美洲入侵到我国的南京山陵,被人们称为松树的癌症。它与松墨天牛共寄生于松类树中,常出现在一年生嫩枝、二三年枝皮部。该虫害具有极大的破坏性,在无人为干扰情况下,染病树株会快速死亡,从早期感染到晚期死亡,最快只需40d。松材线虫在我国的媒介昆虫至少8种,寄主感染的松树至少17种,其中马尾松、华山松、云南松、油松、红松等都是中国重要生态区域造林栽培的主要树种。无人机遥感在我国森林病虫害监测中使用最频繁,具有低耗材、地面分辨率高和数据收集更精确的优点。无人机遥感具有数据采集灵活、空间分辨率高等特点。

image.png 

1、松材线虫病无人机遥感监测研究现状

无人机遥感技术减少了固有的空间和时间限制,可实现大尺度野外监测,森林病虫害的监测中大大提高了工作效率。传感器类型的选择是实现松材线虫病害监测的必要条件,在传感器数据融合方法中,通过判别分析可以对病原体进行早期检测。为了监测到植物病害,遥感技术分为RGB摄像机、多光谱成像、高光谱成像、非成像高光谱、热成像和荧光成像方法。在众多传感器中RGB摄像机和多光谱成像价格便宜,在监测研究中使用最频繁,但它们的监测尺度大多数只能满足识别受害区域或枯死木。高光谱可以监测到松木在感染松材线虫病后的体内生化含量的微妙变化,可以做到更精准的监测。

2、松材线虫病监测传感器类型的选择

传感器类型的选择是实现松材线虫病害监测的必要条件,松木在受到松材线虫病侵害后,树木体内的生理参数会发生相应的变化,基于这些生理参数的变化的监测选择相应传感器可以提高监测效果。在当前的研究中高光谱和多光谱都是研究热点。多光谱由多个光谱段组成,可以定量反演差异较大的生化含量值。高光谱是一条连续而完整的光谱曲线,在不同的病害阶段中高光谱波段的差异表现的更细微,提取到的光谱变化特征信息更丰富,定量反演的生化含量精度更高,从而使松材线虫病的监测效率更高。

3、无人机遥感高光谱数据应用

该研究的技术难点可分野外光谱数据的采集与处理、敏感参数的选择、模型的应用三个阶段,每一个阶段的处理结果都会直接影响到最后的分类精度。

3.1野外光谱数据的采集与处理

野外光谱图像采集会受到很多因素的影响,其中最重要的因素是光照强度。太阳光是光谱成像的一个很好的光源,并且涵盖了广泛的波长范围。太阳光的光强度无法控制,通常情况下,云层会在不同程度上覆盖太阳,造成光强度的不确定性。在测量参考模板和样品之间,光强度的变化会导致不准确的测量。光强度受到影响,入射光线的角度在每个时刻都会发生变化,入射光、植物和高光谱传感器之间的角度对样本植物的光谱图像采集有一定影响。这种不准确的信息在后续的信息处理中会逐渐放大,从而难以获得真实信息。因此,原始光谱数据的预处理仍是当前技术难点。在野外进行数据采集时应与地面样本数据采集的时间保持同步,减小在时间差上导致样本数据与光谱数据的不匹配,监测区的飞行应在同一时间内进行连续采集。需在正午无风或微风,天气晴朗无云或少云的情况下飞行,减少阴影的数据对光谱的干扰。

4、松材线虫病高光谱数据敏感参数的选择

高光谱数据可以捕捉物体微妙的信息,形成一条完整而连续的光谱曲线,能监测到叶子色素、细胞结构和含水量之间细微的变化。病害敏感波段绿光区(510~580nm)、红边(680~760nm)、近红外(780~1000nm)、短波红外(1400~1420nm)(1925~1965nm),可根据这些波段之间的计算形成新的参数指标用于早期受害松木的识别。红外波段的反射光谱曲线可能指示病害的早期阶段,近红外内的最大一阶微分、红边内一阶微分总和与蓝边一阶微分总和比值可以指示病害的发生,叶绿素含量随着受害程度的增加而降低,受害最严重的阶段叶绿素含量为零,红边位置、红边波长、绿峰高度和红带吸收深度均与叶绿素含量密切相关,叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素和水分含量,在感病早期和中期、中期和晚期之间都显示出统计学上的显著差异。因此,红边参数(REPs)、植被指数(VIs)、水分指数(MIs)、综合指数和生理参数(叶绿素、含水率),可以反映松材线虫的感染状。但是,通过波段计算和导数处理能将这些细微的差异放大,用于检测早期受害松木冠层针叶在松材线虫感染引起变色过程中光谱和生理特征变化。

红边参数是红边边缘的变化参数,是植物光谱曲线最明显的主要特征。植被反射率在近红外波段接近红光交界处的变化最快,植被生长状态越好红边斜率越大就会出现红移现象。作为植物胁迫的指标,它通常用于研究植物的生长和健康,在松材线虫病检测方面也得到了广泛研究。近红外波段对细胞结构很敏感,整个感染过程中会出现很大的变化,健康和早期之间变化很小,红边波段对阶段感染灵敏性比近红外波段好。原始波段数据量大容易造成模型过拟合现象,通常不会作为模型参数直接输入。如表1所示,对不同敏感区的波段进行函数计算和导数处理可以加大不同感病阶段的差异性。

image.png 

植被指数(VIs)是不同遥感光谱带的组合,可以视为绿色植被相对丰度和活动的标志,被广泛应用于提取植物生化特征的敏感估计值。高光谱数据应用的敏感植被指数如表2所示。

image.png 

松材线虫在松树木质部活动会影响管胞对水分的输送,从而导致松树失水萎蔫,松针含水量随着感染程度的加重而减少,并且在健康和早期之间有明显的差异,所以与水分相关的光谱吸收参数对早期识别有最大的潜力。因此,水分指数(MIs)可以用来检测松树是否感染病害。高光谱数据应用的敏感水分指数表3所示。

image.png 

 

推荐

便携式高光谱成像系统 iSpecHyper-VS1000

专门用于公安刑侦、物证鉴定、医学医疗、精准农业、矿物地质勘探等领域的最新产品,主要优势具有体积小、帧率高、高光谱分辨率高、高像质等性价比特点采用了透射光栅内推扫原理高光谱成像,系统集成高性能数据采集与分析处理系统,高速USB3.0接口传输,全靶面高成像质量光学设计,物镜接口为标准C-Mount,可根据用户需求更换物镜。

image.png