專利名稱：一種馬尾松松材線蟲病的高光譜監測方法
技術領域：
本發明涉及松材線蟲病定量監測方法，具體涉及一種利用高光譜遙感分析技術進行馬尾松松材線蟲病的高光譜監測方法。
背景技術：
中國森林病蟲害共有8000多種，經常造成危害的有200多種，森林病蟲害大面積發生，危害極為嚴重。對病蟲害進行早期預警，是控制病蟲害大范圍蔓延、維護森林健康與持續發展的重要內容。松材線蟲病(Pine Wilt Disease)又稱松樹萎蔫病或松樹枯萎病， 于1971年確認是由松材線蟲(Bursaphelenchus xylophilus)引起的松樹枯萎死亡。該病主要寄生松屬植物，傳播蔓延極快，一旦發病將造成極為嚴重的損失，已有40多個國家將其列為檢疫對象。我國自1982年在南京中山陵首次發現該病，現已蔓延至江蘇、浙江、安徽、山東、湖北、廣東、江西、重慶、貴州等省份的113個縣以及臺灣和香港的部分地區，造成林業經濟、森林生態上的巨大損失和自然景觀的嚴重破壞，并嚴重威脅著名風景區及主要鄉土樹種馬尾松和黃山馬尾松的安全。
高光譜遙感以納米級的超高光譜分辨率和幾十或幾百個波段同時對地表地物成像，獲得包括森林資源的地面物體連續光譜信息。在森林植被的高光譜信息中，光譜維方向的特征主要集中在因植物葉片中生物化學成分含量的變化而形成的吸收波形處，其實質上反映了植物內部物質(葉綠素等生物化學成分)的吸收波形變化。當病蟲害入侵植被后，感病植株自身的各種營養元素必然即時發生改變，因而受害林區(林株)的光譜特征(吸收波形)就會相應發生細微變化。高光譜遙感以其強大的光譜敏感性能夠探測到植被在病蟲害侵害早期與健康植被的細微光譜差異，為森林病蟲害的早期監測預警提供了可能。發明內容
發明目的針對現有技術中存在的不足，本發明的目的是提供一種馬尾松松材線蟲病的高光譜監測方法，通過高光譜數據分析技術，以感病植株葉綠素含量的變化動態為主線，提取特征光譜參數，對馬尾松松材線蟲病的發生動態進行定量監測，判斷松材線蟲病的發生并進行感病天數的定量化預測。
技術方案為了實現上述發明目的，本發明采用的技術方案如下一種馬尾松松材線蟲病的高光譜監測方法，包括以下步驟(1)使用地面光譜儀對馬尾松冠層進行光譜測量或通過高光譜影像數據提取SlOnm與 450nm, 760nm與675nm波段冠層光譜反射率；(2)將獲取的反射率數值進行光譜參數轉換，NDVI(810,450)= ( P — P 450) / ( P 810 + P 450) ；DIR (760,675) = P 760/ P 675 ；其中，NDVI (810,450)為波段 810 與 450nm 的歸一化差值指數， DIR(76。,675)為波段 760 與 675nm 的比值指數，P 81(1、P 45(1、P 760> P 675 分別代表 810 nm、450nm、 760nm與675nm的光譜反射率值；(3)馬尾松葉綠素含量CHL (mg/g) =28. 08XNDVI (810,450) — 15. 25XNDVI2 (810,450)—11. 93 ；(4)馬尾松感病的定量指標判定當WR(76C1,6re)值小于5.0時，馬尾松感染松材線蟲病， 處于中后期；當WR (76CI,6re)值大于17. 5時，馬尾松感染松材線蟲病，處于早期階段；當WR (76(1,675)值處于5. (Γ17. 5之間時，葉綠素含量超過1. 15mg/g，馬尾松感染了松材線蟲病，處于超早期；(5)確定感病株感病天數gbday，即 gbday (d) =614. 6 — 668. 5XNDVI (810>450)；步驟(1)中，使用地面光譜儀對馬尾松冠層進行光譜測量方法為；采用ASD野外光譜輻射儀，在晴好天氣太陽高度角大于45°進行測量，測定時探頭垂直向下距冠層頂廣1.5m， 每接種株重復測定20次，每次測量前后均用標準的參考板進行校正。
步驟(1)中，通過高光譜影像數據提取冠層光譜反射率方法為提取高光譜影像數據Hyperion影像，在進行準確的大氣校正后，直接提取研究區相應目標的反射率。
本發明的方法中，使用地面光譜儀測量局限于小范圍定點定株監測，進行大范圍的松材線蟲病害判斷要充分發揮影像數據的宏觀性特征進行光譜特征提取。健康馬尾松葉綠素含量在生長周期中葉綠素含量波動不大，均值為1. 08士0. ang/g，感染松材線蟲病株自感病之日起，葉綠素含量呈現先迅速升高后緩慢降低的變化趨勢；因此可以同時結合DIR (76。，675)和葉綠素的含量用來區分感病株與健康植株，感病階段以及階段天數。
有益效果以高光譜數據分析技術為基礎，提取與馬尾松松材線蟲病發生動態密切相關的光譜參數，定量預測各感病階段葉綠素含量，以光譜指數變化規律與葉綠素含量的變化閾值判斷肉眼可識別前感病與否，為未知情況下的森林健康無損鑒定提供了依據。 同時，利用光譜參數對感病天數進行定量化模擬，為實現馬尾松松材線蟲病的早期監測奠定了基礎，有效地提高森林松材線蟲病的防治效率。同時也為其它森林病蟲害早期監測與診斷提供可靠依據與方法借鑒。
圖1是馬尾松葉綠素含量隨感病天數的變化曲線圖；圖2是馬尾松葉綠素含量隨光譜參數NDVI (810,450)的變化圖； 圖3是NDVI anQ,45(0指數確定感病天數曲線圖。
具體實施方式
下面結合附圖和實施例對本發明做進一步的說明。
實施例1模型建立在南京市棲霞山國家森林公園馬尾松林區，選擇健康成年馬尾松25株，其中20株作為松材線蟲接種株，5株作為對照株。試驗所用接種線蟲來源取自南京地區自然感病死亡的馬尾松木段上。用貝曼氏漏斗法從病木上取材后剪碎然后用紗布包好，置于貝曼漏斗中，加適量的水，在常溫下分離6 12h，然后從漏斗下接取10ml，分離出病樹上的松材線蟲，在顯微鏡下經人工挑取松材線蟲純化，接種在灰葡萄孢菌的PSA培養基上，置于培養箱中培養，備用。
于2009年6月11日進行定株接種實驗。接種采用皮接法用滅過菌的解剖刀在松苗主莖下部劃一“T”字形傷口，傷口深及木質部，掀開樹皮，塞入滅過菌的脫脂棉，往脫脂棉上注入0. ImL線蟲懸浮液，然后用石蠟膜封好接種部位，保濕以利于線蟲侵入。每株馬尾松植株接種線蟲約10000條，并設2株接種無菌水植株為對照。線蟲量計算方法根據不同發病階段和癥狀特點，在高光譜測定點周圍選取癥狀最相近枝條取樣，調查病樹體內線蟲的數量，每次取樣的同時用對照組健康松樹作為對照。將枝條剪碎(火柴梗大小)混勻，稱取3 5g左右，用貝曼漏斗法分離線蟲，并經人工顯微鏡鏡檢松材線蟲，記錄線蟲數量，計算每克木材中線蟲數量，每處理重復3次。
自接種之日起，每隔5 10d(依天氣而定)進行定株光譜測量。光譜儀選用美國ASD FieldSpec HH便攜式光譜輻射計以及標配的10米長光纖，其波段值為350 1050nm，光譜分辨率2nm，采樣間隔(波段寬)為1 1.5nm，視場角25°。選擇晴朗無風天氣，在上午10 點至下午2點之間(此時太陽高度角大于45° )進行光譜反射率測定。測定過程中用硫酸鋇白板進行校正。每株選10個冠層測量點，每次取10組數據。測量光譜的同時，取測量部位新鮮葉片Ig左右放入冰盒中備用。葉綠素含量的測定采用80%丙酮提取比色法。光譜數據由光譜儀傳入計算機后，轉換為反射率數據，采用光譜儀自帶的光譜反射曲線分析軟件進行數據分析處理(波長數據范圍325 1050nm)。數據統計分析使用Matlab軟件處理。
由實驗結果分析得出，健康馬尾松的葉綠素含量變化不明顯，葉綠素含量平均在 1. 08士0. 2mg/g左右，感病株葉綠素含量隨著感病天數的推進呈現先上升后下降的變化趨勢，如圖1所示，在感病20d左右，葉綠素含量達到最大值，后逐漸下降。葉綠素含量開始下降后，冠層葉片顏色開始變化，此后肉眼可識別。
對葉綠素含量與光譜指數進行相關性分析，NDVI _,45(0與感病后植株葉綠素含量變化間呈現極顯著線性正相關關系。如圖2所示，由此，利用光譜參數進行感病株葉綠素含量預測。模型如下CHL (mg/g)=28. 08XNDVI 咖,450)— 15. 25XNDVI2 (810,45o)- H· 93 ；其中，CHL 為感病株葉綠素含量(mg/g)。
WR(76C1,675)被用來作為判斷馬尾松感染松材線蟲病與否的定量化指標因子當WR (76Q,675)值小于5.0時，能夠確定馬尾松感染松材線蟲病，而且已經到了中后期，感病超過了 60d ；當DIR (76C1,6re)值大于17. 5時，能夠確定馬尾松馬尾松感染松材線蟲病，而且感病階段處于早期階段，14d以內，此時冠層葉綠素含量與健康馬尾松未表現出明顯差異；當DIR(76(i, 675)值處于5. (Γ17. 5之間時，必須結合相應的葉綠素含量的定量演算進行判斷，當相應的葉綠素含量超過1. 15mg/g，能夠判斷此時馬尾松感染了松材線蟲病，且處于感病的早期與中期的過渡時期(14天至60天之間)，此時冠層葉色未有顯著變化；葉綠素含量低于1. 15mg/ g時，植株不感病。
利用光譜指數可實現感病天數的定量化，如圖3所示，即建立模型為 gbday (d) =614. 6 — 668. 5XNDVI (810>450)；通過任意情況下的光譜指數獲取，定量反演冠層葉綠素含量，以此判斷是否感病，然后對感病的天數進行定量化，從而實現馬尾松松材線蟲病的高光譜的動態監測，以此及時采取相應的應對措施。
實施例2模型驗證同樣的接種試驗于2010年6月在南京市韓府山風景林區進行。選取健康成年馬尾松18株，對照5株。試驗實施過程及測量方法實施例1相同，具體測定數值見表1及結果見表 2。步驟包括(1)直接獲取810與450nm波段的光譜反射率值，直接獲取760與675nm波段的光譜反射率值；(2)以此計算獲得光譜參數NDVI (810,450)= ( P 810 - P 450) / ( P 810 + P 450) ；DIR (760,675)_ P 76θ/ P 675(3)以上述模型定量反演相應時期的葉綠素含量及感病天數，馬尾松葉綠素含量CHL (mg/g) =28. 08 XNDVI (810,450) — 15. 25 XNDVI2 ( 810,450) — 1 1. 93確定感病株感病天數 gbday :gbday (d) =614. 6 一 668. 5XNDVI (810,450)； 對表1和表2結果進行分析，預測的綠素含量和感病天數的相對誤差值分別為4. 23% 與3. 06%，表明模型對馬尾松松材線蟲病的定量預測具有良好的可靠性與準確性，值得推廣使用，為其它森林病蟲害的定量預測提供模式。
表1光譜反射率與特征參數測定結果表測定的天數(d)450反射率810反射率675反射率760反射率實測葉綠素含量(mg/g)
權利要求
1.一種馬尾松松材線蟲病的高光譜監測方法，其特征在于，包括以下步驟(1)使用地面光譜儀對馬尾松冠層進行光譜測量提取810nm、760nm、675nm和450nm波段冠層光譜反射率；(2)將獲取的反射率數值進行光譜參數轉換，NDVI(810,450)= ( P — P 450) / ( P 810 + P 450) ；DIR (760,675) = P 760/ P 675 ；其中，NDVI (810,450)為波段 810 與 450nm 的歸一化差值指數， DIR (76Q,675)為波段 760 與 675nm 的比值指數，P 81(1、P 45(1、P 76(1、P 675 分別代表 810nm、450nm、 760nm與675nm的光譜反射率值；(3)馬尾松葉綠素含量CHL (mg/g) =[1. 26XNDVI (810,450) 一 0. 95] X 10 ；(4)馬尾松感病的定量指標判定當值小于7.0時，馬尾松感染松材線蟲病， 處于中后期；當WR (76CI,6re)值大于12. 5時，馬尾松感染松材線蟲病，處于早期階段；當WR (76(1,675)值處于7. (Γ12. 5之間時，葉綠素含量超過1. 32mg/g,馬尾松感染了松材線蟲病，處于早期和中期之間的過渡時期；(5)確定感病株感病天數gbday，即gbday (d) =784. 7X [10XNDVI (810,450)] — 51. 29X [10XNDVI (810j450)]2 — 2925。
2.根據權利要求1所述的馬尾松松材線蟲病的高光譜監測方法，其特征在于步驟(1) 中，使用地面光譜儀對馬尾松冠層進行光譜測量方法為；采用ASD野外光譜輻射儀，在晴好天氣太陽高度角大于45°進行測量，測定時探頭垂直向下距冠層頂廣1. 5m，每接種株重復測定10次，每次測量前后均用標準的參考板進行校正。
3.根據權利要求1所述的馬尾松松材線蟲病的高光譜監測方法，其特征在于步驟(1) 中，通過高光譜影像數據提取冠層光譜反射率方法為提取高光譜影像數據Hyperion影像，在進行準確的大氣校正后，直接提取研究區相應目標的反射率。
全文摘要
本發明公開了一種馬尾松松材線蟲病的高光譜監測方法，包括使用地面光譜儀對馬尾松冠層進行光譜測量提取810nm與450nm，760nm與675nm波段冠層光譜反射率；將獲取的反射率數值進行光譜參數轉換，NDVI(810，450)，DIR(760，675)；馬尾松葉綠素含量CHL測定；馬尾松感病的定量指標判定；確定感病株感病天數gbday。本發明以高光譜數據分析技術為基礎，提取與馬尾松松材線蟲病發生動態密切相關的光譜參數，定量預測各感病階段葉綠素含量，以光譜指數變化規律與葉綠素含量的變化閾值判斷肉眼可識別前感病與否，為未知情況下的森林健康無損鑒定提供了依據。同時，利用光譜參數對感病天數進行定量化模擬，為實現馬尾松松材線蟲病的早期監測奠定了基礎，有效地提高森林松材線蟲病的防治效率。
文檔編號G01N21/55GK102507504SQ20111032630
公開日2012年6月20日 申請日期2011年10月25日 優先權日2011年10月25日
發明者巨云為, 潘潔 申請人:南京林業大學