技术应用
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西桂林 黄晓君 包玉海 □ 内蒙古师范大学地理科学学院；
山东省高中排名100强 内蒙古自治区遥感与地理信息系统重点实验室 Ganbat D Mungunkhuyag.A Tsagaantsooj N □ 蒙古国科学院 地理与地质生态研究所
摘 要 目前国内外学者应用高光谱遥感技术在森林病虫害研究领域上做了大量的研究。
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本文以非成像地面高光谱和成像高光谱技术在森林病虫害应用方面展开了详细介绍，并提出了高光谱遥感技术在森林病虫害研究中所面临的关键技术问题和难点及其未来发展态势。关键词 非成像高光谱、
成像高光谱、森林病虫害我国森林面积正遭受严重的森林病虫危害，使我国森林资源每年直接损失经济过50亿元，严重影响着我国森林生态安全以及国民经济发展。以往的森林病虫害监测方法主要是通过人工野外考察和记录病虫害发生面积以及发生程度，具有耗时、费力、精确性较差、手段单一和人为影响因素较大等局限性。遥感作为一种无接触就能快速准确的获取地面信息，已经代替了传统的监测方法，并且已经广泛用到森林病虫害的监测研究当中。随信息技术的迅速发展，高光谱遥感技术在森林病虫害上所展现出的作用也越来越大，已经成为了森林病虫害研究领域最重要的技术手段。 1 非成像高光谱在监测森林病虫害的研究
利用非成像高光谱遥感手段对不同森林病虫害胁迫下的光谱响应特征进行研究，主要通过选取病虫害敏感性波段所表现出来的波普特性，对林木状况进行分析和建模。学者们在利用森林冠层状态、失叶率、含水率、虫口密度、光和速率和蒸腾速率等虫情指示指标下对在病虫害严重程度、虫害早期识别和不同病虫害判别等领域进行了大量实验，并且都取得了较好的研究成果[1-5]。
1.1 森林病虫害严重程度研究森林病虫害发生严重程度能够直接影响林木冠层颜和失叶率情况以及间接影响内部生化组分（叶绿素含量和含水率），从而受病虫害危害的不同严重程度林木在高光谱反射率上出现不同层次差异。一般而言，受病虫害的森林等级划分为；重度林、中度林、轻度林、健康林等4个等级。大部分研究对于野外采集的林木高光谱数据，首先要获取它的原始光谱反射率，并进行变换得到微分光谱反射率和光谱小波变换等
高光谱特征数据，然后提取敏感波段直接去表征虫害严重程度。如：伍南等利用杉木冠层的一阶微分光谱反射率数据与相应的病情指数构建了估测杉木的病病情反演模型[1]；黄晓君等利用微分光谱和连续小波高光谱特征，提取了不同严重程度虫害失叶率的敏感波段，从而构建了失叶率估测模型[2]；许章华等通过利用不同马尾松毛虫等级的光谱反射率及一阶微分光谱特征等高光谱数据来构建了虫害等级的检测模型[6]。
1.2 林木病虫害早期识别研究森林病虫害的早期危害阶段也称之为“绿攻击”。森林病虫害早期阶段其林木冠层颜无变化，失叶率情况与健康林无明显变化，只在林木内部含水率、叶绿素含量、蒸腾速率和光和速率等指示指标上存在一些差异，致使病虫害早期阶段识别难度加大。非成像地面高光谱数据在其光谱分辨率上达到了纳米级，这使非成像地面高光谱技术在森林病虫害早期识别研究上成为可能。如：杜华强等利用分形理论，在反射光谱数据红边位置、绿峰反射高度和红谷吸收深度等基础数据上，分析曲线构形变化机理与分形维数之间的关系，说明了马尾松松材线虫病早期高光谱探测中的潜力[7]；徐华潮等获取松材线虫自然侵染后的黑松和马尾松在不同受害阶段的光谱反射率曲线，其后分析了其光谱参数和光谱特征以及叶绿素的相应变化，指出高光谱遥感技术在松材线虫病的早期监测中的潜力[8]。
1.3 森林不同病虫害判别研究应用非成像高光谱技术在森林病虫害严重程度监测以及早期预测预报研究中已经有些成果，但在病虫害判别研究上较少。目前应用非成像高光谱技术在农作物病虫
害判别方面已有些好的成果，这些研究成果对于森林病虫害识别上有借鉴意义。如黄晓君等利用光谱连续小波系，构建了基于随机森林分类法的雅氏落叶松尺蠖与西伯利亚松毛虫的判别模型，完成了这两种不同虫害的区分[9]。袁琳等对于白粉病、条锈病和蚜虫，利用费歇尔判别分析和支持向量机算法构建了区分模型，其区分总体精度0.7以上，其中条锈病和蚜虫的识别精度高于白粉病的识别精度[10]。
吴雅茹等利用虫黄瓜叶片高光谱反射率信息，并在反射率参数与黄瓜蚜虫个数之间进行了的相关性分析和回归分析，构建了预测模型[11]。
2 成像高光谱在监测森林病虫害的研究
随着成像高光谱遥感仪器设备的不断更替更新以及信息技术的快速发展，目前关于森林病虫害遥感监测精度要求越来越高，以往卫星遥感技术和多光谱的诸多局限性，现已无法满足对目前森林病虫害的调查任务和动态监测精度以及病虫害防治要求。成像高光谱遥感具备了机动、快速、成本低等优势，使得在森林病虫害实时动态研究、病虫害发生面积监测以及病虫害预测预报与防治方面有更大的应用前景。目前研究进展主要集中在林木受病虫害危害以后，分析健康林和受害林原始光谱反射率、光谱特征和植被指数等之间的关系，再利用统计分析对大面积的受害林进行监测，分类不同受害程度的林木面积，使得成像高光谱成为了关键技术支撑。
2.1 林木病虫害灾害程度监测利用成像高光谱遥感数据分类不同等级的病虫害，可以获取大面积的病虫信息，可以实时提供灾害情况，特别是关于防灾减灾来说更具有实际研究意义。如：N äsi 等
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