遥感在植被病虫害监测的应用课件

遥感在森林病虫害方面的监测
一、背景与发展历程 二、监测依据和原理 三、监测手段方法 四、 举例说明（以对松毛虫的监测为例） 五、小结
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一、遥感病虫害监测的背景与现状
背景：
森林病虫害发生面积不断增加，防治难度大。随着人工造林 面积的增加，特别是单一树种纯林的增加，病虫危害加剧： • (一)成灾病虫种类增多，危害损失严重 • (二)危险性病虫害潜在威胁增大 • (三)顽固难治，
植物的光谱特征：
随着植物的生长、发育或受病虫害胁 迫状态或水分亏缺状态等的不同，植物 叶片的叶绿素含量、叶腔的组织结构、 水分含量均会发生变化，致使叶片的光 谱特性变化。虽然这种变化在可见光和 近红外区同步出现，但近红外的反射变 化更为明显。这对于植物/非植物的区分、 不同植被类型的识别、植物长势监测等 都很有价值。
图形比较
图5显示了局部地区三年的合成影像 ，绿色 为健康森林植被 ，紫色为裸土地 ，红或橙色为 程度不同的变化区域。从图幅中心的区域对比来 看 ，1993 年时植被良好 ,但到 1995 年时 ， 这个小区域已经发生严重变化(红褐色) ，1996 年时更大范围的森林出现变化 。
多阶抽样法。用航空视察、高空摄影、卫 星图像做受害分析。利用抽样方法估测出受害 植被数量、面积、蓄积量等。
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四、以松毛虫灾害的 TM影像监 测技术为例
1.卫星遥感技术在松毛虫灾害控制中的技 术特点
2.试验方法 3.分析监测结果以及进行地面验证 4.结论与讨论
正和配准，为了确保配准精度在一个像元之 内 ，我们采用最新出版的 1∶ 10000 地形 图来选取地面控制点 ，当然差分 GPS也可 获得理想的效果。
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典型区数据的分析
图 1显示了三年 TM数据的DN 值 ，可 以看出逐年下降的趋势(TM6 除外) 。
而遥感技术可以随时提供信息，直观准确地反映农作物病虫 害分布范围、发生面积、危害程度和确切地点，还可以模拟病虫 害种群的消长趋势，从而对病虫害发生发展作出准确的预报。这 种技术还可用于农作物病虫害方面的大范围的调查，其研究结果 可以加强农业方面的计划性，并可以建立起没有污染的和稳产高 产的农业。
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植被指数：
利用卫星不同波段探测数据组合而 成的，能反映植物生长状况的指数。
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二、植被遥感病虫害监测的依据和原理
• 当植被受到病虫害等灾害时，叶片会出现颜色 的改变、结构破坏或外形改观等病态， 叶片的 反射光谱有明显的改变。 一般在近红外70 0 n m 波段，受病害的植被 的反射率比绿色的健康作物的反射率大，一般 作物反射能力越强， 图像上接收的辐射能量就 越多， 颜色就发白、发灰； 反之，植被反射 能力越弱， 图像上接收的辐射能量就越少，颜 色就发暗、发黑。这就使得遥感技术能够监测 植被长势。
卫星遥感技术在松毛虫灾害控制中的特点： 文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。 1. 宏观性、 客观性、 综合性和周期性 2. 快捷、 廉价性 3. 时间分辨率较低 4. 区域性
试验方法： 1. 试验区选择——安徽潜山县 2. 遥感数据的预处理 3. 数据校正和配准 4. 数据的归一化
健康植物 轻微受损
严重受损
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三、遥感监测植被病虫害的手段
常用的遥感探测手段有： 航空目视法。乘坐轻型飞机低空飞行，在
相片上目视勾绘病虫害分布及其受害类型。 航空摄影法。利用色彩红外片探测受害植
被在红外辐射能力方面的变化，以确定受害地 区和受害程度。
现状： 高光谱遥感技术是目前国际上监测植
被病虫害光谱特性变化最先进的手段之 一。研究植被病虫害后的光谱变化，寻 找病虫害程度与原始光谱、植被指数、 导数光谱等变化之间的关系，确定原始 光谱不同植被和病虫害监测的敏感光波 和敏感时期，是目前高光谱遥感应用植 被病虫害监测热点和关键。
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病虫害遥感监测的基本原理 文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
健康的绿色植物具有典型的光谱特
征。当植物生长状况发生变化时，其波 谱曲线的形态也会随之改变。
• 健康而茂密的森林其林冠叶绿素较 多，因而在蓝光、红光波段，吸收率较 高，而在绿光、红外波段的反射率较高。
• 遭受病虫害的森林，由于其失去了 大量的叶子或叶子枯黄，这就使得在蓝 光、红光波段的吸收率下降 ，而在绿 光、红外波段的反射率也下降，从而造 成病虫害前后的森林光谱变化。植物因 受到病虫害，植物因缺乏营养和水分而 生长不良时，海绵组织受到破坏，叶子
的色素比例也发生变化，使得可见光区 的两个吸收谷不明显。 近红外光区的 变化更为明显峰值被削低，甚至消失， 整个反射光谱曲线的波状特征被拉平。 这些变化能为遥感所感知，因此，根据 受损植物与健康植物 光谱曲线的比较 可以确定植物受伤害的程度。
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遥感数据的预处理 从中国科学院遥感卫星地面站获取了美
国陆地卫星 — 5的 TM数据 ，分别选取了 1993 年 11 月15日 ，1995年12月 7 日 ， 1996 年 10 月 22 日的影像
ห้องสมุดไป่ตู้数据。
数据校正和配准
首先对三年的数据进行严格的几何精校
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图 2的标准差为逐年上升，说明 TM数据 中含有丰富的森林变化信息
森林变化信息的提取与分类 文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
大量的研究分析表明,近红外、 中红外波段 对植物体的水分含量变化和叶绿素含量变化反映 敏感 ，它们是森林变化信息的主要蕴涵波段 ， 为此建立了森林质量变化的遥感监测模型 ，以 便定量分析森林的变化状况 。