機載高光譜成像和激光雷達相融合用于洋白蠟EAB危害的早期監(jiān)測
北京百萬畝平原造林項目種植了大面積的北美外來樹種—洋白蠟。作為一種外來樹種，它極易受到中國本土害蟲—白蠟窄吉丁（EAB）的危害。在EAB危害早期，洋白蠟沒有明顯的受害癥狀，危害嚴重后洋白蠟則會大量死亡，因此，亟須開發(fā)出一個精準有效的EAB危害的早期監(jiān)測技術以阻止其進一步擴散蔓延。遙感技術對識別樹木大尺度生理和形態(tài)變化至關重要，激光雷達可以準確采集物體的三維信息，進行單木分割，提取每棵樹的位置和結構信息，從而對森林進行精準管理。無人機系統(tǒng)的快速發(fā)展極大地增強了激光雷達在森林健康監(jiān)測方面的能力。然而，目前尚未有相關研究將機載高光譜圖像（UAV-UI）和激光雷達（LiDAR）相結合進行EAB監(jiān)測。
基于此，在所附的文章中，來自北京林業(yè)大學的研究團隊于2019年8月和9月在中國北京通州區(qū)漷縣鎮(zhèn)（37.7125°N，116.8528°E）（圖1）的一片白蠟樹林進行了相關研究。作者將機載高光譜圖像（Resonon Pika L高光譜相機）和激光雷達（LR1601-IRIS機載激光雷達系統(tǒng)（依銳思，北京理加聯合科技有限公司））相融合（圖2）監(jiān)測了EAB對白蠟木的危害，主要研究目標為：（1）確定哪個窄波段光譜HI數據和3D LiDAR數據最有利于白蠟樹EAB危害的早期監(jiān)測；（2）結合UAV-HI和LiDAR，開發(fā)一種有效且快速方法進行EAB相關脅迫的早期監(jiān)測；以及（3）開發(fā)半自動分類器用于北京地區(qū)白蠟樹EAB的早期監(jiān)測。
【結果】
通過PLS-VIP算法，確定R678 nm是對EAB危害最敏感的高光譜單波段。在此基礎上，提出了一個新的EAB早期監(jiān)測指數-NDVI（776，678）。LiDAR數據被用來進行單木分割和提供單木三維結構信息。通過使用NDVI（776，678）指數，不同受害程度白蠟樹的分類準確率得到了較大提升。其中，健康樹木的準確度為90%，輕度受害的準確度為76.25%，中度危害的準確度為58.33%，重度危害的準確度為100%，總準確度為82.90%。
圖4 在選定的敏感波段范圍內：（a）400-1000 nm；（b）484-571 nm；（c）608-698 nm；（d）938-1000 nm，不同EAB危害階段白蠟樹冠層平均反射率值。
表1 六個數據集對四個EAB危害程度的RF分類結果。
11個其他植被指數和10個LiDAR指標在內的EAB危害制圖。
【結論】
闊葉樹鉆蛀性害蟲的精準治理是可持續(xù)森林管理不可或缺的一部分。由于鉆蛀性害蟲管理的復雜性，需要高技術手段進行有效和準確管理。無人機高光譜、激光雷達和人工智能技術相結合為精準森林提供了有效解決方案。本研究從HI中收集了窄帶光譜信息，從LiDAR中收集了3D數據，并開發(fā)了新的植被指數，NDVI（776,678），用于白蠟樹EAB危害的精準管理。在HI的原始窄波段反射率光譜中，678 nm處的反射率是檢測白蠟樹EAB危害最敏感的波段。LiDAR成功用于單木分割。單獨使用LiDAR數據區(qū)分白蠟木危害階段的準確度很低，表明LiDAR對洋白蠟EAB危害早期監(jiān)測不敏感。
新指數，NDVI（776,678），在白蠟樹健康，輕度和中度階段存在統(tǒng)計學顯著差異（p < 0.0001）。同時，當結合HI和LiDAR時，其識別輕度EAB危害階段的準確度為76.25%，對所有危害階段的總準確度為82.90%，這高于未使用NDVI（776,678）情況下的準確度。
因此，NDVI（776,678）是一個很好的新窄波段植被指數，可用于洋白蠟不同EAB感染階段制圖，也可用于指導北京地區(qū)闊葉樹健康遙感監(jiān)測。
點擊下方鏈接，閱讀原文：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjE1ODg2NA==&mid=2650313105&idx=1&sn=ec925f608b6a3e63f9c7218481183bee&chksm=bee1bd6e89963478968570c2277f43c822fa1cf10140918fabfbe7f5deb600997663182dba53&token=2108332411&lang=zh_CN#rd
