应用无人机多光谱遥感对栎类食叶虫害危害程度的监测.pdf
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1、为了探讨无人机多光谱遥感在森林病虫害危害程度的监测效果以河南省鲁山县王沟林区的栎类树种为研究对象将栎类虫害危害程度分为 个等级(正常、轻度、中度、重度)按照危害等级设置样本点 使用 旋翼无人机(搭载 波段镜头)获取研究样地的多光谱遥感影像在 .平台进行方差分析从不同等级样点的 个植被指数中筛选出差异显著的植被指数作为特征参数分别采用最大似然法()、面向对象多尺度分割法()、随机森林()、支持向量机()构建分类模型并检验精度 结果表明:最大似然法、多尺度分割法、支持向量机、随机森林等分类方法的总体精度分别为.、.、.、.系数分别为为.、.、.、.随机森林模型分类效果最佳能够满足对栎类虫害危害程度
2、进行准确监测关键词 无人机栎类食叶虫害多光谱遥感虫害危害等级分类号./(.)()/():.().().()()()().栎树是河南省占地面积最大、分布最广泛的树种 以栎舞毒蛾()、栎黄枯叶蛾()、栎粉舟蛾()、黄二星舟蛾()、栓皮栎尺蛾()等为主的栎类食叶害虫频繁成灾年发生面积超过 严重影响栎类森林生态稳定 及时获取初期虫害发生的空间位置、灾害面积、虫害等级和预测虫害分布区域信息为栎类虫害的防治提供技术支持传统人工调查方法耗费大量人力、物力和时间不能实现快速大面积监测极易错过最好的防治时间造成经济损失 目前低空间分辨率的 影像、中等分辨率的 影像以及高分辨率的 影像都在森林病虫害监测中广泛应用
3、 由于卫星遥感成像过程受天气因素的影响并且不同卫星的分辨率相差较大 与航天遥感技术相比无人机具有飞行速度快、数据易获取、空间精度高、影像分辨率高等优点 .通过无人机获得模拟病害表达的时间序列和多光谱影像实现监测针叶林生理胁迫取得较好分类精度(系数为.).在单木水平上利用无人机高光谱影像监测芬兰拉赫蒂城市云杉小蠹的危害程度并把其被分成健康、侵染和死亡 个等级水平分类准确度达 (系数为.).以搭载可见光、多光谱及高光谱镜头的无人机构建了数字活力模型()利用高光谱和多光谱特征的新植被指数监测了葡萄根瘤菌的侵染程度 .以高分辨率多光谱无人机提取了毛竹损伤敏感特征以极致梯度增强树()算法对毛竹林冠层食叶
4、虫害进行分类分类总体精度达到.系数为.本研究以河南省鲁山县王沟矿区栎类树种为研究对象利用无人机多光谱影像采用不同分类方法对栎类虫害等级进行分类监测对栎类食叶虫害的危害程度进行等级划分为栎类虫害监测及精准防控提供技术支撑 研究区概况研究区位于河南省平顶山市鲁山县王沟区()属暖温带大陆性季风气候年平均气温.年降水量为 无霜期为 地形为低山丘陵地区地势西高东低 研究区样地面积为.对样地每木调查后样地内主要树种是麻栎和栓皮栎栎类树种占比 研究样地栎类虫害主要是芽叶部害虫导致此类害虫在爆发期主要破坏栎类树种整株叶片严重时会导致枯枝落叶 研究方法.地面调查 年 月 日选择虫害典型样地采用“”字形调查方法选
5、取 株虫害样树在每株样树树冠的东、南、西、北各个方位(上、中和下冠层)截取标准枝 利用千寻位置()对虫害树木精准定位将标准枝虫害树叶放至透明塑料板上统计虫害树木单位面积叶片损失量和全部叶片量面积计算失叶量 失叶量()的计算公式为:、式中:表示 个方向标准枝虫害损失叶片面积表示表示 个方向标准枝叶片总面积根据栎类人工林食叶害虫生态调控技术规程按照虫害单木冠层失叶量和叶片损伤的比例将栎类虫害程度划分为 个等级(正常、轻度、中度、重度)(见表)根据现场调查的结果在正射影像图上对不同受害等级的区域建立样本点正常、轻度、中度、重度等级的样本点分别为、个(见图)表 栎类食叶虫害等级及标准危害等级失叶量()
6、/分级标准正常无虫害痕迹叶片平整少量自然残叶轻度/以下叶片破损叶片少量空洞叶边缘被虫食中度/以上叶片被虫食栎叶大面积脱落树枝大面积光杆图 研究区位置及不同虫害样本点分布.无人机监测及数据处理本次研究采用大疆精灵 四旋翼无人机获取栎类食叶虫害多光谱影像 该无人机搭载的传感器采用一体式多光谱成像系统航拍过程中可同时获取可见光波段、近红外波段及红边波段数据镜头参数见表 地面调查进行时同时开始无人机飞行实验飞行时光照良好且无风速影响在飞行之前先通过 平台软件规划飞行路线飞行区域覆盖整个样地飞行高度为 飞行速度为 /旁向重叠率和航向重叠率分别为 和 飞行过程中将反射率板放至虫害样地中飞行获取的影像利用大
7、疆智图进行影像拼接大疆精灵 四旋翼无人机自带光照补偿模块剔除了环境因子造成的误差无人机是近地面飞行大气对获取影像的辐射值影响忽略不计只需对影像进行几何校正拼接后的影像进行裁剪处理表 大疆精灵 参数参数种类参数值传感器 个/.英寸 包括 个用于可见光成像的彩色传感器和 个用于多光谱成像的单色传感器单个传感器:有效像素 万(总像素 万)滤光片蓝光波长()为()绿光波长()为()红光波长()为()红边光波长()为()近红外光波长()为 镜头视角.焦距.(格式等效:)无穷远固定焦距光圈/.第 期 林向彬等:应用无人机多光谱遥感对栎类食叶虫害危害程度的监测.特征参数构建与选取特征参数构建:植被指数将可见
8、光波段及近红外波段等对土壤、环境、植被、阴影等进行波段组合从而表现出植被的叶面积指数、生物量、叶表面冠层、色素等参数 应用无人机多光谱影像预处理的结果初步构建了 个反映监测植被生长状况的植被指数作为栎类虫害等级分类的特征参数集(见表)表 栎类虫害监测植被指数植被指数公式归一化植被指数()()/()土壤调整植被指数()()./(.)冠层叶绿素含量指数()()/()可见光植被指数()()/()红绿比值指数()/归一化绿红差异指数()()/()过绿指数()超绿超红差分指数().植被颜色指数().差值植被指数()绿度归一化植被指数()()/()归一化差异绿度指数()()/()宽动态范围植被指数()(.
9、)/(.)注:、分别代表红光波段、绿光波段、蓝光波段、近红外波段和红边波段的反射率特征参数选取:使用 .平台分析各特征在栎类树种虫害等级分类中的显著性筛选栎类虫害敏感特征确定栎类食叶虫害的特征参数有效减少不同特征变量之间带来的冗余数据.分类建模方法最大似然法():遥感影像的监督分类是用划分感兴趣区域识别整幅影像其他类似像元的一种分类方法应用.平台的最大似然法()监督分类将遥感影像波段统计呈正态分布计算像元的似然度构造分类结果多尺度分割法():应用.软件平台多尺度分割根据光谱特征进行影像对象聚类达到同类别分割效果 具体分类实现步骤如下:经多次试验分割尺度为 时分类对象完整整体效果较好形状因子权重
10、为.紧致度为.采取阈值分类方法构建合适的阈值范围将阈值范围内的地物划为一类支持向量机():支持向量机是一种在样本高维空间中找到划分超平面在该划分部分上所有的样本都能进行合理分类由于结构简单简化了通常的分类回归等问题在遥感影像分类及混类像元分解等有着广泛应用 其分类函数可表示为:()()式中()为支持向量机核函数、为常数为约束条件 利用支持向量机构建栎类食叶虫害模型时应用 .平台队列模块进行训练集的划分和训练使用 模块测试验证集支持向量机的核函数、多项式系数等均为默认值随机森林:随机森林()是一种集成组合分类算法在分类应用上最广泛使用的是投票法 其基本原理为:在 个输入样本中有放回的抽取 次样构
11、建数据训练的样本集没有抽取的样本统称为“袋外数据”“袋外数据”可以验证内部误差分析重复 次上述过程获取 个含有 个样本的训练集通过以上样本分别构建决策树模型得到 个决策树所得到的决策树都是相互独立最后对创建的 个决策树分类器进行投票选取最终结果 本次研究应用 .平台的 分类模型决策树设置为 个测试样本和验证样本的比例为 结果与分析.栎类不同虫害等级的光谱特征由图 可知栎类树种遭受虫害后叶片的外部和内部生理变化改变了可见光和近红外光波段的反射率反映了各虫害等级对单波段光谱的敏感性蓝光波段和绿光波段在虫害健康区域光谱均值略高于其他三个虫害区域其原因为栎类树种对蓝光和绿光波段不敏感虫害树木失叶后两种
12、波段反射率呈现微小变化 红光波段的重度栎类虫害树木反射率较为显著反射率随虫害等级呈上升趋势原因可能是重度虫害树木失叶严重冠层稀疏受裸露土壤影响 红边波段和近红外波段的反射率随着栎类失叶等级的增加而降低在健康树木反射率最高主要原因是在近红外波段虫害植被吸收谷和反射峰发生改变.敏感特征变量由图 可知不同虫害等级的植被指数有一定的变化随着失叶程度的增大归一化植被指数()、土壤调整植被指数()、冠层叶绿素含量指数()、可见光植被指数()、归一化绿红差异指数()、差值植被指数()、绿度归一化植被指数()和归一化差异绿度指数()表现出减小的趋势而红绿比值指数()、超绿超红差分指数()和宽动态范围植被指数(
13、)则反之过绿指数()和植被颜色指数()呈现出先减小后趋于稳定的趋势 说明初步构建的植被指数能够在虫害损伤程度表现出明显的敏感性并且在不同虫害程度水平上存在较大的差异性 东 北 林 业 大 学 学 报 第 卷图 栎类不同虫害等级光谱反射率的散点图图 植被指数在不同虫害等级的变化 由表 可知利用.平台对无人机影像提取出各植被指数的特征利用方差分析法筛选 个植被指数对栎类虫害识别的敏感特征最终选择归一化植被指数()、冠层叶绿素含量指数()、绿度归一化植被指数()和归一化差异绿度指数()作为最优特征 归一化植被指数能够直接表现绿色植被的分布状况能够表现植被覆盖程度与植被叶片叶绿素含量相关冠层叶绿素含量
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