对病虫害进行早期预警,是控制病虫害大范围蔓延、维护森林健康与持续发展的重要内容。高光谱遥感以其强大的光谱敏感性能够探测到植被在病虫害侵害早期与健康植被的细微光谱差异,为森林病虫害的早期监测预警提供了可能。能否利用高光谱信息对不同胁迫引起的松树健康问题进行有效区分,对提高松材线虫病害早期监测的可靠性与准确性至关重要。通过定点定株松材线虫接种实验、干旱胁迫实验及同期松毛虫监测实验进行连续光谱测量及相应生理生化参数测定获取系统完整的监测数据,应用高光谱数据分析技术提取不同感病时期的光谱特征,解决不同松树种能否使用相同的诊断波段实现早期诊断的问题、不同胁迫类型能否根据高光谱特征实现早期判别的问题以及松材线虫病感病阶段的定量化预测问题,为建立松材线虫病害早期监测预警系统提供理论基础,有效地提高森林松材线虫病早期诊断的准确性与可靠性,同时也为其它森林病虫害早期监测与诊断提供可靠依据与方法借鉴。
Hyperspectral data;Bursaphelenchus xylophilus disease;early detection;diagnosis parameters;monitoring model
对病虫害进行早期预警,是控制病虫害大范围蔓延、维护森林健康与持续发展的重要内容。高光谱遥感以其强大的光谱敏感性能够探测到植被在病虫害侵害早期与健康植被的细微光谱差异,为森林病虫害的早期监测预警提供了可能。2012-2014年,按照研究计划,项目组连续三年进行了定点定株松材线虫接种实验、干旱胁迫实验及同期松枯梢菌接种实验,获取连续完整的高光谱监测数据,通过对不同胁迫类型特征的动态分析与系统研究,项目组取得了具有较强准确性和普适性的研究结果。发表学术论文9篇,其中SCI收录2篇(其中3篇检索证明暂时未到),授权专利2项,软件著作权登记申请2项,培养研究生3名。分别建立黑松与马尾松松材线虫病早期监测方法两套,构建基于高光谱数据的松材线虫病监测系统软件两套(单机版与网络版)。研究获取了一系列以黑松与马尾松为代表的松材线虫病区别于其它胁迫类型的高光谱特征诊断指数,深入分析了松材线虫病早期(外观无变化)的高光谱变化特征与相应的生理参数变化特征的密切关系,对松树松材线虫病的动态监测实现了实时诊断、动态分析与定量描述的完整过程。同时,通过对同期不同胁迫类型的对比分析,获取干旱及松树其它病虫害的高光谱监测方法,为实现森林病虫害数字化监测平台奠定了坚实的理论基础与方法借鉴。受基金资助,项目组开展了积极有效的学术交流。总体上,项目组较圆满地完成了既定的研究任务。