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松樹種類、侵染響應(yīng)和數(shù)據(jù)類型對近距離高光譜遙感檢測松材線蟲病的影響

發(fā)布者: 發(fā)布時(shí)間:2024-11-25

應(yīng)用方向

森林病蟲害的早期檢測是森林健康監(jiān)測遙感應(yīng)用的重點(diǎn)。松枯?。≒WD)對全球松樹資源造成重大破壞,近距離高光譜遙感在早期診斷方面發(fā)揮關(guān)鍵優(yōu)勢,當(dāng)前探索高光譜檢測在視覺前階段檢測PWD的作用。本研究旨在調(diào)查松樹種類、感染反應(yīng)和數(shù)據(jù)類型對視覺前階段PWD高光譜檢測的影響。在三個(gè)地點(diǎn)對兩種松樹樣本樹進(jìn)行了人工接種實(shí)驗(yàn),并使用地面非成像和無人機(jī)成像光譜儀定期收集高光譜數(shù)據(jù)。確定了五種感染反應(yīng):保持健康(KH)、快速感染(QI)、緩慢恢復(fù)(SR)、快速恢復(fù)(QR)和緩慢感染(SI)。光譜分析揭示了RVI(680-550, 750)和NDVI(560, 680)指數(shù)動態(tài)變化與五種感染反應(yīng)的光譜特征吻合。從第14天起能對具有QI反應(yīng)的感染樹木的光譜檢測準(zhǔn)確率超50%。此外,成像和非成像數(shù)據(jù)類型對檢測過程沒有顯著影響。需要進(jìn)一步的研究來確定光譜分辨率差異較大的閾值,并探索在各種松樹物種和生長環(huán)境中的檢測。

背景

森林中的病蟲害發(fā)生是森林健康的關(guān)鍵指標(biāo)。通過監(jiān)測病蟲害的發(fā)生和傳播,可以深入了解森林生態(tài)系統(tǒng)的整體健康狀況,從而有助于及時(shí)采取措施預(yù)防或減輕潛在疾病的爆發(fā)。在眾多森林病蟲害中,松枯?。≒WD)一直被認(rèn)為是世界上最具破壞性的疾病之一。近年來,隨著對PWD發(fā)生和傳播特征的全面了解,加上有效的監(jiān)測和預(yù)防措施,PWD的廣泛和廣泛爆發(fā)已變得相對罕見。在PWD傳播之前,特別是在小尺度上,單個(gè)樹木水平上迫切需要使用具有高空間、時(shí)間和光譜分辨率的遙感數(shù)據(jù)。近距離傳感已成為森林監(jiān)測的重點(diǎn),證明了在空間和時(shí)間維度上大幅增加實(shí)地觀察量的能力。不同松樹種對PWD的易感性差異明顯。不同的數(shù)據(jù)類型意味著在近距離傳感中使用具有不同空間、光譜和時(shí)間分辨率的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行PWD監(jiān)測。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

松樹樣樹來自江蘇省南京的城市森林帶,在三個(gè)選定的地點(diǎn)進(jìn)行了兩次田間試驗(yàn)。在三個(gè)地點(diǎn)對兩種松樹樣本樹進(jìn)行了人工接種實(shí)驗(yàn),并使用地面非成像和無人機(jī)成像光譜儀定期收集高光譜數(shù)據(jù)。
圖1 中國南京研究區(qū)域(a),三個(gè)林分(b),一個(gè)接種管(c),接種的Pinus thunbergii出現(xiàn)綠色攻擊、灰綠色攻擊、10%、50%、70%和100%變色的癥狀(d)和接種的馬尾松(e)的癥狀
成像高光譜數(shù)據(jù)來自350-1050 nm的推掃式成像光譜儀(GaiaSky-mini2-VN,江蘇雙利合譜光譜成像技術(shù)有限公司,中國江蘇無錫)配備DJI Matrice M600 Pro 六軸飛行無人機(jī)。葉綠素指數(shù)使用葉綠素計(jì)無損測量。
圖2 GaiaSky-mini-2成像儀(a)、DJI Matrice 600 Pro(b)、輻射參考目標(biāo)(c)、CCM-300葉綠素計(jì)(d)
在地點(diǎn)A和地點(diǎn)B的接種實(shí)驗(yàn)中,兩種松樹對接種都表現(xiàn)出五種不同的反應(yīng)。第一個(gè)反應(yīng)是免疫狀態(tài),即25棵接種的黑松中有3棵在整個(gè)觀察的250多天中保持健康狀態(tài),20棵接種的馬尾松樹中有8棵保持健康。第二次反應(yīng)的是6棵黑松和4棵馬尾松迅速進(jìn)入感染狀態(tài),表現(xiàn)出10%的變色,分別在接種后90天和180天內(nèi)發(fā)展到100%變色和整株枯萎。第三次反應(yīng)涉及5棵黑松和4棵馬尾松,表現(xiàn)出緩慢的感染,然后逐漸恢復(fù)健康。第四次反應(yīng)以5棵黑松和4棵馬尾松為特色,迅速感染變色,但隨后迅速恢復(fù)到綠色或灰綠色狀態(tài)。第五次反應(yīng)包括7棵黑松和2棵表現(xiàn)出緩慢感染的馬尾松。與其他感染狀態(tài)相比,這些樹木表現(xiàn)出更長的視覺前階段持續(xù)時(shí)間。
根據(jù)病木葉綠素濃度在感染過程中的變化比較,如圖1所示,健康對照黑松的葉綠素含量在整個(gè)測量期間保持穩(wěn)定。僅在接種后第178天的測量期間,觀察到葉綠素含量略有下降。然而,這種下降明顯小于在接種的松樹中觀察到的下降。這種小幅下降的主要原因是它與冬天的到來相吻合。然而,與黑松相比,馬尾松在衰退和恢復(fù)方面表現(xiàn)出更劇烈的變化,尤其是當(dāng)測量期延長到冬季時(shí)。這表明在SI、SR和QR感染狀態(tài)下樹種之間葉綠素含量變化的差異是顯著的。此外,季節(jié)性變化對葉綠素含量的影響也很明顯,特別是在受PWD感染的樹木中。
圖2 Pinus thunbergii(a)和Pinus massoniana(b)5種侵染狀態(tài)下接種后葉綠素濃度的變化
植被指數(shù)的變化證實(shí)了光譜特征對PWD感染進(jìn)展的有效響應(yīng)。然而,很明顯,當(dāng)受感染的樹木中出現(xiàn)可見的變色特征時(shí),會發(fā)生顯著的光譜變化。在視覺前階段對受感染樹木的可檢測性意味著可以識別出細(xì)微的光譜變化。我們將2個(gè)物種的感染木分為視覺前階段(PV)和視覺階段。在視覺階段中,進(jìn)一步細(xì)分,區(qū)分早期視覺階段(EV,樹木變色在10%以內(nèi))和晚期視覺階段(LV,樹木變色超過10%)。通過隨機(jī)森林方法對原始波段、VI和組合數(shù)據(jù)集分別進(jìn)行分類。在分類過程中,健康對照與PV、EV和LV階段一起分類,形成四類。結(jié)果表明,黑松的總體分類準(zhǔn)確率超過80%,馬尾松的分類準(zhǔn)確率均低于70%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果還表明,雖然高光譜方法可用于黑松和馬尾松的早期檢測,但準(zhǔn)確性明顯低于晚期。此外,兩種松樹種的識別能力存在顯著差異。
在對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類時(shí),使用兩種方法確定了對分類貢獻(xiàn)最大的前十個(gè)波段或植被指數(shù)(VI):RF和PCA用于光譜學(xué)。通過射頻方法發(fā)現(xiàn)兩種物種的較高重要性條帶集中在相似的范圍內(nèi),在特定條帶方面存在顯著差異;PCA-S確定的貢獻(xiàn)最大的因素在兩種松樹種之間表現(xiàn)出高度的一致性。
在站點(diǎn)C進(jìn)行的無人機(jī)飛行實(shí)驗(yàn)中,在接種黑松和馬尾松的樹木中,除了一棵保持健康的樹木外,其余三棵樹作為站點(diǎn)A和B表現(xiàn)出快速感染(QI)的癥狀。由于樹木中大部分癥狀變化始于樹冠中下部,因此從無人機(jī)圖像觀察時(shí),樹冠頂部針葉的變色滯后。因此,在圖像上選擇樣本像素時(shí),尤其是在可見癥狀變化期間,選擇將基于空中變色特征和地面觀測,以最大限度地減少冠層頂部新鮮樹葉的干擾。
圖3 馬尾松(a)和黑松(b)的無人機(jī)RGB圖像中接種后病松的發(fā)育
分析了自接種之日起RVI(680-550, 750)和NDVI(560, 680)的時(shí)間動態(tài),在疾病進(jìn)展過程中,兩個(gè)指數(shù)的變化趨勢與非成像數(shù)據(jù)分析的結(jié)果一致。就兩個(gè)指數(shù)值的變化時(shí)間而言,馬尾松比黑松更快地進(jìn)入視覺上可辨別的變色階段。這種疾病的進(jìn)展與對接種樹木的實(shí)地調(diào)查結(jié)果一致。此外,與非成像數(shù)據(jù)分析的結(jié)果一致,這兩個(gè)指標(biāo)雖然表明區(qū)分了視覺前階段和視覺階段,但在視覺前階段,患病樹木和健康樹木之間的差異很小,使其不足以識別這一階段的患病樹木。
圖4 無人機(jī)圖像顯示馬森和黑松快速感染狀態(tài)下RVI(680-550, 750)和NDVI(560, 680)的時(shí)間變化
注:在實(shí)驗(yàn)2中,觀察到黑松和馬尾松分別在接種后第44天和第25天最初進(jìn)入視覺變色階段。
利用無人機(jī)高光譜圖像在HC、PV、EV和LV階段建立4組光譜數(shù)據(jù)和43個(gè)VI。無論成像還是非成像數(shù)據(jù)集,黑松使用原始波段和VIs組合數(shù)據(jù)集的分類精度最高,而馬尾松使用VIs數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的分類精度最高。此外,在相應(yīng)時(shí)期,實(shí)驗(yàn)2中成像數(shù)據(jù)的分類精度普遍高于實(shí)驗(yàn)1中的非成像數(shù)據(jù)。這可能是由于與實(shí)驗(yàn)1相比,實(shí)驗(yàn)2中接種的黑松和馬尾松的疾病進(jìn)展更快。此外,與非成像數(shù)據(jù)選擇的結(jié)果類似,波段或VI的選擇存在顯著的不確定性,在各種分類組合的前十名貢獻(xiàn)中觀察到顯著變化。同樣,RVI(554, 677)或NDVI(531, 570)也出現(xiàn)在各種成像數(shù)據(jù)分類組合中,在重要性排序的優(yōu)先位置排名突出。使用PCA-S方法獲得的重要性排序結(jié)果表明,對于黑松和馬尾松,以及任何分類組合,選定的6個(gè)VI與非成像數(shù)據(jù)選擇的結(jié)果完全一致,重要性排序順序僅略有不同。
圖5 HC、PV、EV和LV階段的黑松(左)和馬尾松(右)的PCA-S評分圖
結(jié)合成像和非成像數(shù)據(jù),分析RVI(554, 677)、NDVI(531, 570)的視覺前分期變化以及PCA-S選擇的6個(gè)穩(wěn)定指標(biāo)。RVI(680-550, 750)和NDVI(560, 680)的值可以用作預(yù)測感染狀態(tài)是否會很快變得可見的指標(biāo),因?yàn)樗鼈儚年幮缘疥栃曰蜿栃缘疥幮缘拿黠@變化,在視覺前階段選擇的VI的變化雖然一致,但并不能為確定此階段的感染提供明確的標(biāo)準(zhǔn)。然而,無人機(jī)圖像的特性可能為通過這些光譜變化引起的圖像中的細(xì)微顏色變化來識別視覺前階段提供了潛力。
圖6 黑松和馬尾松4個(gè)特異性VIs在HC和3個(gè)PV期(接種后第10、14、20天)的平均值變化
當(dāng)使用選定的8個(gè)VI進(jìn)行顏色合成時(shí),我們發(fā)現(xiàn)生成的偽彩色圖像高度碎片化,因此難以辨別樹冠本身。盡管一些組合在視覺前階段確實(shí)在受感染的樹木中顯示出顏色差異,但它們需要初始樹冠分割才能正確顯示樹冠信息,這增加了識別過程的復(fù)雜性。為了更好地保留冠狀特征并提高圖像可讀性,我們保留了原始的紅色(R, 648.5 nm)和藍(lán)色(B, 449.5 nm)波段信息,并在顏色合成過程中用各種VI替換了綠色波段。
圖7 馬尾松(a)和黑松(b)在侵染期(1、10、14、20和106)下的假彩色圖像接種后第二天)

結(jié)論

我們在3個(gè)地點(diǎn)對接種PWD的黑松和馬尾松進(jìn)行了高光譜監(jiān)測實(shí)驗(yàn),收集了成像和非成像高光譜數(shù)據(jù),涵蓋了從視覺前感染階段到視覺階段的整個(gè)周期,其中整棵樹表現(xiàn)出變色和枯萎。使用RF,對感染樹木和健康對照在不同階段的光譜特征進(jìn)行分類,重點(diǎn)是接種后第7、10、14、20和28天的視覺前階段。使用RF和PCA-S對非成像數(shù)據(jù)和無人機(jī)圖像,基于原始波段、43個(gè)VI及其組合進(jìn)行重要性分析。指數(shù)整合了來自紅、綠、紅邊和近紅外波段的關(guān)鍵信息,在視覺前階段識別受感染的樹木方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。將這些VI與真彩色圖像中的紅色(648.5 nm)和藍(lán)色(449.5 nm)波段相結(jié)合,生成了偽彩色合成圖像。從接種后第14天開始,這些復(fù)合材料開始在圖像中顯示色差,直觀地顯示出可檢測的差異。

薦產(chǎn)品

350-1050 nm的推掃式成像光譜儀(GaiaSky-mini2-VN,江蘇雙利合譜光譜成像技術(shù)有限公司,中國江蘇無錫)

作者簡介

一作:潘潔;南京林業(yè)大學(xué)林草學(xué)院、華南地區(qū)可持續(xù)林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心;碩導(dǎo)。

參考文獻(xiàn)

論文引自一區(qū)SCI:Jie Pan, Xinquan Ye, Fan Shao, Gaosheng Liu, Jia Liu, Yunsheng Wang. Impacts of pine species, infection response, and data type on the detection of Bursaphelenchus xylophilus using close-range hyperspectral remote sensing, Remote Sensing of Environment, 2024. https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114468.

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