云南切梢小蠹危害云南松监测模型与判定规则

S763.3; [目的]通过分析云南切梢小蠹危害下的云南松枝梢高光谱特征,建立其危害程度监测模型和判定规则.[方法]使用便携式地面成像光谱仪采集云南切梢小蠹蛀梢期的云南松中、幼龄林枝梢光谱反射率数据,分析光谱特征并提取特征参数,以此构建云南松受云南切梢小蠹危害程度的监测模型和判定规则.[结果]随危害程度加重,在绿波段(510560 nm)和近红外波段(7201036 nm),光谱反射率逐渐降低;一阶微分曲线在红边(680760 nm)的峰值向短波方向移动;云南切梢小蠹危害程度与光谱反射率及其一阶微分在509539、549564、595677、687692、702807、838875、89110...

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Published in林业科学研究 Vol. 31; no. 4; pp. 53 - 60
Main Authors 汪红, 石雷, 马云强, 舒清态, 廖怀建, 杜婷
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国林业科学研究院资源昆虫研究所,云南昆明 650224%中国林业科学研究院资源昆虫研究所,云南昆明,650224%西南林业大学林学院,云南昆明,650224 01.08.2018
西南林业大学林学院,云南昆明 650224
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ISSN1001-1498
DOI10.13275/j.cnki.lykxyj.2018.04.008

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Abstract S763.3; [目的]通过分析云南切梢小蠹危害下的云南松枝梢高光谱特征,建立其危害程度监测模型和判定规则.[方法]使用便携式地面成像光谱仪采集云南切梢小蠹蛀梢期的云南松中、幼龄林枝梢光谱反射率数据,分析光谱特征并提取特征参数,以此构建云南松受云南切梢小蠹危害程度的监测模型和判定规则.[结果]随危害程度加重,在绿波段(510560 nm)和近红外波段(7201036 nm),光谱反射率逐渐降低;一阶微分曲线在红边(680760 nm)的峰值向短波方向移动;云南切梢小蠹危害程度与光谱反射率及其一阶微分在509539、549564、595677、687692、702807、838875、8911031 nm显著相关;以高光谱特征参数SDr、Dy、(D-H)/(D+H)、SDnir、(SDnir-SDr)/(SDnir+SDr)构建的4个监测模型的实测值与预测值的线性拟合关系较好(R2>0.9),可准确估算云南切梢小蠹危害程度;根据4个监测模型建立的判定规则准确率高(≥80%),其中,多元线性回归模型y=-7.720x1+1.275x2+1.251x3-4.835x4+1.135x5+6.632的判定规则准确率最高(健康(<1.589)、轻度受害[1.589,2.465)、中度受害[2.465,3.381)、重度受害(≥3.381)),达93.333%.[结论]根据云南松高光谱特征参数,建立的监测模型和判定规则可有效监测云南切梢小蠹危害程度,研究结果可用于云南切梢小蠹危害发生发展的监测.
AbstractList S763.3; [目的]通过分析云南切梢小蠹危害下的云南松枝梢高光谱特征,建立其危害程度监测模型和判定规则.[方法]使用便携式地面成像光谱仪采集云南切梢小蠹蛀梢期的云南松中、幼龄林枝梢光谱反射率数据,分析光谱特征并提取特征参数,以此构建云南松受云南切梢小蠹危害程度的监测模型和判定规则.[结果]随危害程度加重,在绿波段(510560 nm)和近红外波段(7201036 nm),光谱反射率逐渐降低;一阶微分曲线在红边(680760 nm)的峰值向短波方向移动;云南切梢小蠹危害程度与光谱反射率及其一阶微分在509539、549564、595677、687692、702807、838875、8911031 nm显著相关;以高光谱特征参数SDr、Dy、(D-H)/(D+H)、SDnir、(SDnir-SDr)/(SDnir+SDr)构建的4个监测模型的实测值与预测值的线性拟合关系较好(R2>0.9),可准确估算云南切梢小蠹危害程度;根据4个监测模型建立的判定规则准确率高(≥80%),其中,多元线性回归模型y=-7.720x1+1.275x2+1.251x3-4.835x4+1.135x5+6.632的判定规则准确率最高(健康(<1.589)、轻度受害[1.589,2.465)、中度受害[2.465,3.381)、重度受害(≥3.381)),达93.333%.[结论]根据云南松高光谱特征参数,建立的监测模型和判定规则可有效监测云南切梢小蠹危害程度,研究结果可用于云南切梢小蠹危害发生发展的监测.
Author 廖怀建
马云强
石雷
舒清态
汪红
杜婷
AuthorAffiliation 西南林业大学林学院,云南昆明 650224;中国林业科学研究院资源昆虫研究所,云南昆明 650224%中国林业科学研究院资源昆虫研究所,云南昆明,650224%西南林业大学林学院,云南昆明,650224
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Wanfang Data Journals
万方数据期刊 - 香港版
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Issue 4
Keywords 逐步回归分析
云南切梢小蠹
成像高光谱
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