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骏凌
7 years ago
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1 第卷第期国土资源遥感年月!#!& 引用格式许章华刘健陈崇成等松毛虫危害下的马尾松林冠层光谱特征可辨性分析国土资源遥感 %&2 = :) ::):,*,)---)*-**!*>***.*)**B 8)(.*,-*).!)0).)1)*! 0)*-)* %& 松毛虫危害下的马尾松林冠层光谱特征可辨性分析许章华刘健陈崇成 3 余坤勇黄旭影王美雅福州大学环境与资源学院福州 3 福建农林大学 1 技术应用研究所福州 3 福建农林大学林学院福州 3 三明学院三明 3 3 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心福州 3 摘要深入挖掘寄主光谱响应机制是推进马尾松毛虫害遥感快速监测与预警的必要基础将采集于福建省长汀县南平市建阳区的条马尾松林冠层光谱曲线数据设为规则组利用单因素方差分析法实现不同危害等级可辨性波长的选择研究表明不同危害等级下的马尾松林冠层光谱数据呈现极显著差异 1 其中中度的马尾松林冠层光谱可辨性在和 & &. 位置上有显著差异 13 在 &. 位置上有极显著差异 1 为此以 3.3&.&3. 和 &3. 波段处光谱反射率为组合以健康状态下的马尾松林冠层光谱数据为标准样本基于空间距离法相关系数法及光谱角制图法分别建立松毛虫危害等级的定量化判定规则并利用将乐县南平市延平区华安县的条验证组光谱曲线数据对此规则进行验证结果显示空间距离法的判定效果远优于相关系数法与光谱角制图法无松毛虫危害以及的空间距离判定规则依次为 & 3& 3 及判定精度为 H 准确率达 &H 关键词马尾松毛虫害光谱特征可辨性单因素方差分析空间距离法相关系数法光谱角制图法中图法分类号 & & 文献标志码文章编号 %&2 % %& 引言森林虫害是森林健康与生态安全的重要威胁不同虫害对森林的危害部位亦不相同都会影响林木生长使林木冠层与林相发生变化 % 具体可表现为叶色变化叶片物理结构变化叶与植株变形叶片上产生的残留物及叶绿素含量变化等使受害林木在光谱纹理等特征上发生明显变化 %3 而这也成为虫害遥感监测的重要依据 ) 等通过对遥感影像光谱特征的大量分析获取了病虫危害下的森林面积及危害程度等信息 5B)* & 基于高分辨率遥感影像借助光谱分析与空间分析方法对香液冷杉林冠变化进行监测武红敢等利用 7 与 1; 数据对马尾松毛虫害遥感监测进行了初步探讨得到 73 7 和 7& 7 即短波红外近红外是监测森林病虫害有效参数的重要成果云丽丽等计算了 & 种植被指数和 7 在松毛虫害发生后油松的光谱值得出 %7 7?7 是监测松毛虫害的特征指数等利用多时相 * 与 1; 数据研究了欧洲云杉八齿小蠹的空间特征建立了随机森林模型马尾松毛虫 8).*,-* ) 为食叶性害虫通过危害松针使松林冠层特征发生变化如松针呈被啃食状叶片枯黄枝干干枯等从而使马尾松林冠层产生光谱反射率差异和纹理结构异常等现象世纪年代吴继友 % 等开展了松毛虫危害的光谱特征研究分析了山东省招远市不同危害等级下的原始光谱与一阶微分光谱的变化规律主要表现为光谱红边蓝移及叶绿素反射峰红移等现象近年笔者曾以福建省南平市延平区实测的 3 条马尾松林冠层的高光谱数据为基础对无危害和等个松毛虫危害等级的光谱反射率及一阶微分光谱特征进行分析亦得到绿峰红移红边位置蓝移等类似规律但在部分波长范围其变化较为复收稿日期 % % 修订日期 3 % % 基金项目国家自然科学基金青年科学基金项目编号 3 福建省资源环境监测与可持续经营利用重点实验室开放基金项目编号 =8 和福州大学人才基金项目编号 20:%3 共同资助

2 国#土#资#源#遥#感, 1!,!)* 年杂 #*K ( 此外!前期研究发现了松毛虫不同危害等级下松林冠层的若干显著性差异波长! 但定量化描述!#研究方法仍有不足( 基于此! 本文进一步探索松毛虫危害下的马尾松林冠层光谱特征的可辨性! 为继续推进松毛虫害遥感监测技术的提升与突破打好基础(! *#松林冠层光谱测定松林冠层光谱测定采用合肥仪思特光电技术有限公司生产的 T IT N!*=7!Q 野外地物光谱辐射 *#实验区概况计!波长范围为可见光 7近红外的 K) ]* )Q).F! 波段数为!Q 个! 光谱分辨率为 1.F! 视场角 Ku ) 选择福建省长汀县南平市建阳区与延平区将选择晴朗少云天气! 测量平均精度设为 K! 每转换 * 乐县华安县为实验区( 各县 % 区 & 在自然禀赋上相个测位均对照白板予以校正( 在光谱测定过程中! 似度较高! 森林资源十分丰富! 森林覆盖率均在需要借助地形差及竹竿测得松林冠层光谱! 部分条 8Qr左右!将乐县更是接近 Qr! 居全省之首( 人件不足区域通过采集离体样本现场测量! 由此测得工林占绝对优势!纯林比重大!抵御病虫害等生态风松林冠层光谱数据( 将松毛虫危害等级划分为无危险的能力不足!故长期以来森防检疫都是这些林区害及 1 个等级 % 图 % 县& 的重要工作之一( *&!其判定过程详见文献#*K ( %< & 无危害 % b& %E & % & 图 :;不同危害等级下的松林照片 > *@ :;( %# ).,) ))#2 # # % ##筛选得到 ) 条光谱曲线数据用于本文研究!其表 :;马尾松毛虫害调查时间与松林冠层光谱曲线数中长汀县南平市建阳区共 1 条!将乐县南平市延?06@ :;E %2 )1 39.9%& 0 9X01 J 2030* %4 *0 平区华安县共 K1 条( 前者用于可辨性波长的分析 30%2%936 )#. %# ) & 0%).-. & 93 与定量化判定规则的建立! 设为 * 规则组 ) 后者则用于对判定规则的检验! 设为 * 验证组 ( 各实验区测点分布见图!!光谱测定时间见表 *( 组别规则组试验区长汀县南平市建阳区将乐县验证组调查时间!)*! 1!K-1!1!)*! 1!!)*!!!-K )* 南平市延平区!)*! K )N-K *) 华安县!)*! K *N-K!* 光谱曲线数无危害 Q 条轻度危害 *) 条 *) 条!* 条无危害 Q 条轻度危害 8 条 8 条 *Q 条!!#不同危害等级冠层光谱可辨性波长选择采用单因素方差分析% Y.A7f< 6O(YO& 比较无危害和等 1 个危害等级下马尾松林冠层光谱在各个波长处是否存在显著性差异( 若 I\))*! 表明在该波长位置上不同危害等级有极显著差异) 若 I\))Q! 表明有显著差异) 若 I^))Q! 表明无显著差异( 单因素方差分析在 I>II *8 ) 平台上实现( 结合分析结果及应用要求!实现不同危害等级可辨性波长的有效选择(! K#不同危害等级定量化判定规则建立采用空间距离法相关系数法和光谱角制图法图 G;马尾松林冠层光谱测点分布 > *@ G;D0%).-. & 93.) % 2 69 )%)# ( %930 )% 0%0 # ) 对 1 个危害等级的光谱可辨性进行进一步分析! 建立松毛虫不同危害等级定量化判定规则( *& 空间距离法( 该方法是常用的相似性度量

3 第期许章华等松毛虫危害下的马尾松林冠层光谱特征可辨性分析方法基于向量空间模型构建即如果特征向量的特征个数为则将向量视为维向量空间的一个点通过计算向量之间的距离衡量二者的相似程度理想的相似性度量方法应与人类视觉特性一致如果视觉上相似则距离较小反之距离较大空间距离的计算公式为, 6 式中, 为个样本的空间距离为第和个样本为样本数相关系数法说明个对象之间相关关系密切程度的统计分析指标值的范围为 % 相关系数的计算公式为槡式中为相关系数 0 表示个变量的个样本的平均值 0 分别表示 0 这组随机变量的第个样本光谱角制图法 *,)-!).,,! 17 该方法是一种光谱匹配技术通过计算测试光谱与参考光谱之间的角度来确定相似性参考光谱曲线可从地物标准光谱数据库中获取也可从待分类图像上获取其实现公式为 -* ) ( ) 槡槡 ) 式中为波段数 ) 和分别表示个光谱向量在第波段上的响应值为光谱角其变化范围是光谱角图像像元值也可采用 -* 表示其变化范围是本文采用该表示法利用各样本与不同危害等级下松林冠层光谱的空间距离相关系数及光谱角余弦值可一一获得样本的归属由此判定样本的危害等级考虑到定量化判定规则的简明性可应用性本文以未受松毛虫危害的健康松林为标准计算其平均值建立标准样本分别计算无危害与标准样本的空间距离相关系数及光谱角余弦值由此建立不同危害等级的定量化判定规则结果与分析松毛虫危害下马尾松林冠层波长可辨性分析分别将规则组 3 条无危害条条及条的光谱数据进行均值计算由于本文主要研究可见光及红边区域的光谱特征同时考虑到与常用多光谱遥感影像蓝光绿光红光和近红外等标准谱段的对应性故只保留了. 以内的数据由此绘制不同受害等级下的马尾松林冠层反射率曲线图图 0 松毛虫不同危害等级下的马尾松林冠层光谱反射率曲线 (0,! & -!: 松毛虫不同危害等级下的松林冠层光谱单因素方差分析结果见表表松毛虫不同危害等级下的松林冠层光谱单因素方差分析 (2)& #;2#! & -!: 危害等级 & & &. & &. &. 无危害注表示 13 有显著差异表示 1 有极显著差异分析表发现松毛虫不同危害等级间的马尾松林冠层光谱数据差异显著无无无轻度轻度中度两两比较显示除中度外各危害等级间的松林冠层反射率均有极显著差异 1 而中度在和 & &. 位置上有显著差异 13 在 &. 位置上呈极显著差异 1 在其他波长范围则无显著差异 13

4 (( 国土资源遥感年开展松毛虫危害下的马尾松林冠层光谱特征可辨性研究旨在进一步挖掘松毛虫危害的光谱响应机制并为实现该虫害的遥感快速精确监测与预警打好基础因此在对地面实测光谱数据进行分析的同时需要考虑与遥感影像紧密联合野外地物光谱辐射计测得的光谱数据含个波段对应于!#!%& & 及等国内外多光谱影像数据的蓝光绿 ( 光红光及近红外波段诸多研究亦表明 ) 由上述波段计算或反演而得的多个植被指数叶面积指数等对松毛虫害的响应较为敏感故综合考虑单因素方差分析结果及研究成果应用的便捷性分别在蓝光绿光红光和近红外波段上选择差异最为显著的波长以此作为松毛虫危害下马尾松林冠层可辨性波长在虫害遥感的相关研究中有一被称为红边的特殊波长通常指绿色植物在 * )*, 的波长范围它是植物光谱分析的重要特 * 征本文分析结果亦发现该区域范围内各虫害等级下的松林冠层光谱差异普遍显著分别选择 -,(-),)*-(, 和 )*-**, 波段来建立松毛虫危害等级定量化判定规则.- 松毛虫危害等级的定量化判定.-- 基于空间距离法判定规则的建立以所选 ( 个可辨性波长为组合分别计算 ( 组规则组样本与标准样本的空间距离并利用求平均标准差等方法确定无危害与标准样本的空间距离判定规则表. 确保规则组样本自检精度最高表基于空间距离法的松毛虫危害等级判定规则! #!%&!## 危害等级无危害空间距离判定规则 )( -)( 表. 显示与标准样本的空间距离 -. 表明下与健康状态的松林冠层光谱特征相异性最大其次为其与标准样本的空间距离为 -)( -. 再次为与标准样本的空间距离为 -..-)( 无危害与标准样本的空间距离 -.. 即两者的松林冠层光谱特征相异性最小也就是说随着松毛虫危害等级的上升松林冠层光谱特征与健康状态的相异性逐渐增大.-- 基于相关系数法判定规则的建立参照.-- 节规则的建立方法得到基于相关系数法的松毛虫危害等级判定规则表 ( 表基于相关系数法的松毛虫危害等级判定规则! #!%& # 危害等级无危害相关系数判定规则 -*. -*.- * - *- - 由表 ( 可知与标准样本的相关系数最大无危害次之再次为最小与空间距离法显示的规律不同相关系数并不随着松毛虫危害等级的上升而同向增大或反向减小下的松林冠层光谱与健康松林的相关性最大说明二者反射率间更接近于比例变换下的松林冠层光谱与标准样本的相关性最小表明松林初受松毛虫危害后其冠层特征发生相对剧烈的变化不同波长上的反射率和吸收率紊乱总体上看不同危害等级下的松林冠层光谱特征相关性均较大表明受松毛虫危害下的松林冠层仍保留植被的基本光谱特征比如在, 附近位置受危害的松林冠层反射率仍较两侧高绿峰仍然存在呈现被拉平的特征并渐趋消失. 此外高相关性亦为判定规则的建立增加了难度.--. 基于光谱角制图法判定规则的建立同理建立基于光谱角制图法的松毛虫危害等级判定规则表表基于光谱角制图法的松毛虫危害等级判定规则! #!%&!!! # 危害等级无危害光谱角余弦判定规则 -* -* * - * 从表中可以看出光谱角余弦判定规则及其规律与基于相关系数法所得到的结果类似中度危害与标准样本的光谱角余弦值最大即二者光谱夹角最小光谱曲线的相似性最高无危害次之再次为最小表明下的松林冠层光谱与健康松林冠层光谱夹角最大两者相似

5 第期许章华等松毛虫危害下的马尾松林冠层光谱特征可辨性分析 3 性最低定量化判定规则的验证与比较利用验证组中的组样本分别根据空间距离判定规则相关系数判定规则及光谱角余弦判定规则实现样本松毛虫危害等级的判定计算并比较种定量化判定规则下的判定精度与准确率表表 0 种定量化判定规则的验证与比较 (!! 样本号实际危害等级基于空间距离法的判定等级基于相关系数法的判定等级基于光谱角制图法的判定等级 3 无危害 & 无危害无危害无危害无危害无危害无危害无危害无危害无危害无危害无危害无危害 3 & 无危害无危害无危害无危害 3 & 无危害无危害无危害无危害判定精度 H 3 33 准确率 H & && & 判定精度为判定正确的样本数与总样本数的比值准确率的计算方法为若判定的危害等级与实际等级完全一致计无危害与有危害之间互相混淆计在与个有危害等级间若相差级为基本符合计 &3H 若相差级计 3H 以其平均值作为松毛虫危害等级判定的准确率由表可看出基于空间距离法的判定精度最高达 H 基于相关系数法的判定精度次之为 3H 基于光谱角制图法的判定精度最低为 33H 种判别规则的判定精度顺序为空间距离判定规则相关系数判定规则光谱角余弦判定规则比较准确率可知种定量化判定规则的准确率依次为 &H&&H 和 &H 准确率顺序为空间距离判定规则光谱角余弦判定规则相关系数判定规则由此可见空间距离判定规则对松毛虫不同危害等级下的马尾松林冠层光谱的判定效果最佳相关系数与光谱角余弦的判定效果差异不大但从判定精度和准确率方面都远劣于空间距离法结论马尾松林冠层光谱是松毛虫危害的重要响应特

6 国土资源遥感年征深入挖掘其响应机制是推进该虫害遥感快速监测与准确预警的基础不同危害等级下的马尾松林冠层光谱数据呈现极显著差异 1 中度的光谱可辨性相对较低仅在 33 3.& &. 位置上有显著差异 13 在 &. 位置上有极显著差异 1 其他波长范围则无显著差异 1 3 以 3.3&.&3. 和 &3. 位置上的反射率数据为基础分别基于空间距离法相关系数法及光谱角制图法建立松毛虫危害等级的定量化判定规则空间距离判定规则的判定效果最佳判定精度为 H 准确率达 &H 本研究的不足之处在于仅考虑了单个波段的光谱特征因此未来可更深入地开展光谱组合特征的可辨性问题研究参考文献陈高代力民姬兰柱等森林生态系统健康评估模式计算方法和指标体系应用生态学报 3& %& :) 87=)*)*!)*)-**).) 6 7).) )C**). :)*),,) 9-!3& %& >)%0. 977!;.9)8))-!1)C -!)%-)!!%*-,)))**!( >),)*,)-. )* *,,)-.( -)*-*)* 6101!..) 0)(.)1)*! %3 8*;B!8 *)> )*,)*)*( ).)*%*!) >))) )*) 1 B )**: )*0)*)- & %& 郭志华肖文发蒋有绪遥感在林冠动态监测研究中的应用植物生态学报 &3 %3 =2!42,,-*).)*)*!.!)*-,.-* -)-!-1( -&3 %3 3 亓兴兰刘健胡宗庆等基于纹理特征的 1;(3 影像马尾松毛虫害信息提取西南林业大学学报 % 3 <2 =<)1;(3.!))C)**>*) 8).*,-*.!). -)- 1B)*)*:)!) %3 ) 9)7-) 8)A))*, >)B)) )*!B )* ).-.,,)))--).)*( ).)* 6)0).)1)*! & % & 5B)*)**-.!)*)*.)*!.!)*). -) : 0).)1)*! % 武红敢黄建文乔彦友等松毛虫早期灾害点遥感监测研究初报林业科学 3& %!<44),).*)(.)*)*!))-.!)>,)-), 1-) 1)1-)3& % 云丽丽栾庆书金若忠等辽西地区油松毛虫遥感监测的研究防护林科技 %& 4 <1 0=)7!)-A)8)(.*>).**) >7.!) B)*) (!)- )*1-)-) )-! %& #7 )1,--)# > >))))**>.)*)!1; ( *.!) 9.)7! *)*.) %3 倪健吴继友蒋本和赤松林受虫害后生物学及光谱学特征的变化植物生态学报 %& 4!5:!)*)>!- *,)- --)*-*),)-),%.!) ),))* )*,! -)-!-1- % & 吴继友倪健松毛虫危害的光谱特征与虫害早期探测模式环境遥感 33 %3 41,)---)*-*),)))*.!) >,)..)))-!).!))0)(.)1)*!9.):33 %3 许章华刘健余坤勇等松毛虫危害马尾松光谱特征分析与等级检测光谱学与光谱分析 % 2 = 4 4)1,)-))****.*B,)*8).*,-*) ))* ))-1,)-*-, 1,)-** % 杨俊泉陈尚文沈建中等马尾松毛虫危害区植被指数时序变化特征研究国土资源遥感 && %!#!& 4!<:) 1 1) =)1)--)( 6.)%*))*,)-),. )! > ;*)).!) 0).)1)*! 0)( *-)*&& %!#!& 3 许章华刘健龚从宏等马尾松毛虫寄主有效叶面积指数遥感反演模型研究中南林业科技大学学报 & %& 2 =!:)9)-))))C))!.)**8).*,-*) :)1 )*)* )-! & %& 刘志明晏明张旭东等用气象卫星监测大范围森林虫害方法研究自然灾害学报 % =74 7=!28)7)-*.! B)%!))**)-,)*>.))* 8**)* % & 亓兴兰刘健陈国荣等应用 7;861 遥感数据监测马尾松毛虫害研究西南林学院学报 % <2 :) 0)1)*.!8)(.*,-*.!)B 7;861 1B)* )*)* % 0!5!!1)9C- ) )!),-,.))*.,) )*. )*))(

7 第期许章华等松毛虫危害下的马尾松林冠层光谱特征可辨性分析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第一作者简介许章华 3 % 男博士讲师研究方向为资源环境遥感城乡规划与 61 应用 9. C#G-. 通信作者刘健 % 男博士教授博士生导师研究方向为森林经营管理与 1 技术应用 9. G-. 责任编辑陈理

数据和方法研究区概况机载高光谱数据收集样地冠层光谱数据收集

数据和方法研究区概况机载高光谱数据收集样地冠层光谱数据收集刘丽娟庞勇范文义李增元李明泽东北林业大学林学院黑龙江哈尔滨中国林业科学研究院资源信息研究所北京杭州师范大学遥感与地球科学研究院浙江杭州将机载和高光谱数据整合既可以获取可见光近红外短波红外区间连续的窄波段地物光谱又能得到很高的空间分辨率为高覆盖度的森林树种识别又增加了一种新方法但是由于两种传感器的光谱响应不同接收到的辐射值差异较大如何将两种数据有效整合目前仍