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Resonon | 利用機載高光譜成像進行樹木水平紅脂大小(xiao)蠹(du)侵(qin)染的(de)早期監測(ce)

日期(qi)： 2023-04-13
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據人類(lei)目前所知，昆蟲的種類(lei)有100多萬種，是地球上數量最多的動物群體。

在《昆(kun)蟲(chong)記》中，法(fa)布爾將昆(kun)蟲(chong)世界化(hua)作供(gong)人類獲得知識(shi)、趣味(wei)、美(mei)感和(he)思想的美(mei)文，以文藝趣味(wei)的筆觸記錄(lu)了100多種昆(kun)蟲(chong)的本能與習性(xing)，展(zhan)現了一部“昆(kun)蟲(chong)的史(shi)詩(shi)”。

但種類繁多、形態各異的(de)昆(kun)蟲，除了法布爾筆(bi)下的(de)靈性和趣味(wei)，還有不可(ke)忽視(shi)的(de)侵害(hai)和威脅(xie)。

1998年，我國(guo)在(zai)山西省首次發現紅脂(zhi)大小(xiao)蠹，當地林木(mu)大面積(ji)受到(dao)侵害(hai)，生(sheng)態環境和經(jing)濟發展(zhan)也嚴重(zhong)受損。隨著紅脂(zhi)大小(xiao)蠹的擴散蔓延，我國(guo)科研(yan)人員對森林受到(dao)的侵害(hai)愈加重(zhong)視，并通過相(xiang)關研(yan)究，提供(gong)了對其進行監測的方向。


利用(yong)機載高光譜成像進(jin)行樹(shu)木水(shui)平(ping)紅脂(zhi)大小蠹侵染的(de)早期監測

Resonon | 利用機載高光譜成像進行樹木水平紅脂大小蠹侵染的早期監測


森林在陸地生(sheng)(sheng)態系(xi)統中(zhong)發(fa)揮著必不(bu)可少的(de)作用，提供著水資源保(bao)存、侵蝕控制、緩和(he)氣候變化和(he)碳固(gu)存等(deng)各種生(sheng)(sheng)態服務。同(tong)時(shi)也面(mian)臨著生(sheng)(sheng)物(wu)和(he)非生(sheng)(sheng)物(wu)因(yin)素的(de)脅(xie)迫。入侵害蟲(chong)(chong)紅脂大小蠹（RTB）在中(zhong)國東北(bei)部蔓(man)延，造成嚴重的(de)經濟和(he)生(sheng)(sheng)態損失。早期(qi)識(shi)別和(he)侵染樹(shu)木(mu)的(de)處理對(dui)于(yu)避免其蔓(man)延和(he)侵染爆發(fa)至關(guan)重要。高(gao)空間分辨率的(de)高(gao)光譜數據(ju)具有(you)監測單木(mu)尺度(du)樹(shu)皮甲蟲(chong)(chong)早期(qi)侵染的(de)潛力，但尚未(wei)進(jin)行相關(guan)研究。

基(ji)于(yu)此(ci)，為填補研究空白， 來自北(bei)京林業大學的研究者們利(li)用DJI Matrice 600 UAV+Resonon Pika L高光(guang)譜(pu)相機在中國遼(liao)寧省(sheng)進行(xing)了相關研究(jiu)。首(shou)先調查了RTB侵染油松后(hou)光譜特征的(de)(de)變化。其次，利用RF分(fen)類器(qi)(qi)比(bi)較不同光譜特征區分(fen)RTB階(jie)段的(de)(de)性能。最后(hou)，探索了深度學習算法（CNN）在小(xiao)HIS數據集(ji)中分(fen)類樹皮甲(jia)蟲(chong)干擾是(shi)否優于機器(qi)(qi)學習算法（RF）。

Resonon | 利用機載高光譜成像進行樹木水平紅脂大小蠹侵染的早期監測

研(yan)究區。（a）RTB分布及遼寧(ning)省位(wei)置；（b）研(yan)究樣地位(wei)置；（c）機載高光譜圖像。

【結果】

Resonon | 利用機載高光譜成像進行樹木水平紅脂大小蠹侵染的早期監測

冠層平均光譜反射率及一階和二階導數。

Resonon | 利用機載高光譜成像進行樹木水平紅脂大小蠹侵染的早期監測

三種健(jian)康(kang)分類(lei)的光譜植(zhi)被(bei)指數。

Resonon | 利用機載高光譜成像進行樹木水平紅脂大小蠹侵染的早期監測

RF和CNN分類模型的總體性能(neng)和混淆矩(ju)陣。（a）反射(she)率值作為(wei)(wei)輸(shu)(shu)入變量(liang)(liang)的RF_R:RF模型；（b）導數作為(wei)(wei)輸(shu)(shu)入變量(liang)(liang)的RF_D:RF模型；（c）SVI作為(wei)(wei)輸(shu)(shu)入變量(liang)(liang)的RF_S:RF模型；（d）CNN模型。

【結論】

本(ben)文研(yan)究了(le)機載高空間分(fen)辨率的高光譜圖像檢測RTB侵染松樹的潛(qian)力(li)。作者比較(jiao)了(le)不同光譜特征和(he)模型將松樹分(fen)為三個健康狀態：健康、侵染（綠或黃(huang)色(se)階(jie)段）和(he)死亡(wang)（紅或灰色(se)階(jie)段）樹木的性能。主要(yao)結論如下：

（1） RTB侵染(ran)后，松(song)樹冠層光(guang)譜(pu)(pu)顯(xian)著變(bian)化(hua)(hua)。與(yu)健康樹木相比(bi)，死(si)亡樹木的光(guang)譜(pu)(pu)曲線在可(ke)(ke)見和近紅(hong)外區域(yu)顯(xian)著變(bian)化(hua)(hua)，而侵染(ran)樹木僅在可(ke)(ke)見光(guang)區域(yu)顯(xian)著變(bian)化(hua)(hua)。死(si)亡樹木的16個(ge)SVI顯(xian)著不同(tong)(tong)，而侵染(ran)樹木的11個(ge)顯(xian)著不同(tong)(tong)。

（2） 將(jiang)反射率、一階和二階導(dao)數(shu)、以及(ji)SVI輸入到隨機(ji)森(sen)林分(fen)類器中，以SVI作為變量的模(mo)型性能優于其他(ta)兩個模(mo)型。

（3） CNN模型在樹皮甲蟲干(gan)擾分(fen)類(lei)中(zhong)表現最(zui)好。對于早期侵(qin)染(ran)樹木，總(zong)體精度為83.33%，召(zhao)回率為72.5%。

本研究證明了(le)機載高光譜成像可用于(yu)單木(mu)尺度RTB侵染監測。本研究使(shi)用的(de)(de)SVI和(he)分類(lei)模型可為樹(shu)皮甲蟲(chong)侵害的(de)(de)早期監測提供參考。CNN適于(yu)樹(shu)皮甲蟲(chong)侵染樹(shu)木(mu)的(de)(de)監測。未來研究可能結(jie)合分割和(he)分類(lei)目標開發一個基于(yu)CNN模型自(zi)動識別(bie)單木(mu)早期侵染階段。

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水資(zi)源(yuan)在糧(liang)食生(sheng)產(chan)和(he)生(sheng)態修復(fu)中的(de)關鍵作用(yong)(yong)(yong)，特別(bie)是(shi)在頻繁(fan)出現的(de)高(gao)溫(wen)、干(gan)旱(han)等極端天氣(qi)條件下(xia)，威脅(xie)糧(liang)食生(sheng)產(chan)，加速土(tu)地退化。研究指出，中國(guo)作為(wei)(wei)(wei)人均水資(zi)源(yuan)低于世界平均水平的(de)國(guo)家，農業用(yong)(yong)(yong)水已占全國(guo)總用(yong)(yong)(yong)水量(liang)的(de)60%以上，但整體用(yong)(yong)(yong)水效率(lv)較低且區(qu)域差異顯著。尤其在山區(qu)和(he)丘陵地區(qu)，土(tu)壤侵蝕(shi)和(he)厚度減少(shao)嚴(yan)重影(ying)響(xiang)了(le)蓄水能力，加劇了(le)干(gan)旱(han)頻發和(he)作物減產(chan)的(de)風險。為(wei)(wei)(wei)應對這些挑戰，本(ben)文強調了(le)通過優化農業管理(li)實踐(jian)，提高(gao)用(yong)(yong)(yong)水效率(lv)，以緩解干(gan)旱(han)脅(xie)迫(po)，維持作物產(chan)量(liang)的(de)重要性(xing)。本(ben)次田間(jian)試驗在中國(guo)科學院鹽亭(ting)紫色土(tu)農業生(sheng)態站進行，該站位(wei)于中國(guo)四川盆地中北(bei)部，海(hai)拔400-600m（東經105° 27’，北(bei)緯 31°16’）（圖(tu) 1）。該地區(qu)屬于中亞熱帶(dai)季(ji)風氣(qi)候，平均氣(qi)溫(wen) 17.3℃。年(nian)平均降(jiang)水量(liang)為(wei)(wei)(wei)826mm，蒸發量(liang)為(wei)(wei)(wei)680 mm。降(jiang)雨分布(bu)不均，約70%的(de)年(nian)降(jiang)水發生(sheng)在夏秋季(ji)，季(ji)節性(xing)干(gan)旱(han)頻繁(fan)，主(zhu)要發生(sheng)在春季(ji)和(he)初夏。 圖(tu)1...
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考古學(xue)雖然常(chang)與發掘相關，但許多(duo)遺址仍(reng)需通過地(di)(di)(di)表(biao)上的(de)(de)(de)文(wen)(wen)(wen)(wen)物(wu)(wu)和其(qi)他特征來(lai)進行(xing)識別(bie)(bie)。對這(zhe)些(xie)地(di)(di)(di)表(biao)考古記錄的(de)(de)(de)分(fen)析不僅可以揭示不同定居時期的(de)(de)(de)信(xin)息，還能(neng)展示土(tu)(tu)地(di)(di)(di)的(de)(de)(de)農業、生產或儀式用(yong)途，以及景觀中人、物(wu)(wu)、思想的(de)(de)(de)流動模(mo)式。本文(wen)(wen)(wen)(wen)介(jie)紹了一種(zhong)利(li)用(yong)機(ji)載高(gao)光(guang)譜(pu)短波紅外(wai) (SWIR) 圖像(xiang)(xiang)的(de)(de)(de)新(xin)方(fang)(fang)法(fa)，用(yong)于(yu)記錄和分(fen)析地(di)(di)(di)表(biao)考古材(cai)料(liao)。SWIR 光(guang)可以區分(fen)不同類型的(de)(de)(de)巖石、礦物(wu)(wu)和土(tu)(tu)壤(rang)，地(di)(di)(di)質學(xue)家(jia)經常(chang)利(li)用(yong)這(zhe)一原理繪(hui)制(zhi)地(di)(di)(di)質圖。Resonon Pika IR+高(gao)光(guang)譜(pu)成像(xiang)(xiang)儀能(neng)夠以優于(yu)10厘米的(de)(de)(de)空間(jian)分(fen)辨率收集SWIR圖像(xiang)(xiang)，從而識別(bie)(bie)并表(biao)征地(di)(di)(di)表(biao)文(wen)(wen)(wen)(wen)物(wu)(wu)。本文(wen)(wen)(wen)(wen)探討了在NASA Space Archaeology 資助下進行(xing)的(de)(de)(de)實(shi)驗(yan)，展示了這(zhe)項(xiang)技術的(de)(de)(de)潛力和挑戰，特別(bie)(bie)是在成功(gong)定位和表(biao)征單個文(wen)(wen)(wen)(wen)物(wu)(wu)方(fang)(fang)面，同時指出(chu)了未來(lai)發展的(de)(de)(de)關鍵方(fang)(fang)向。作者(zhe)團隊將 Resonon Pika IR+高(gao)光(guang)譜(pu)成像(xiang)(xiang)儀安裝在 DJI M600上（圖 1）。還在機(ji)身頂(ding)部(bu)安裝了額(e)外(wai)的(de)(de)(de) GPS 天線桿(gan)...
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