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使用高光譜和激光雷達數(shù)據(jù)區(qū)分楊樹林中的生物脅迫和非生物脅迫

更新時間:2025-05-06點擊次數(shù):592



使用高光譜和激光雷達數(shù)據(jù)區(qū)分楊樹林中的生物脅迫和非生物脅迫


亞洲天牛(Anoplophora glabripennis, ALB)是一種嚴重威脅全球闊葉林的蛀木害蟲,特別對中國西北干旱地區(qū)的楊樹防護林造成了顯著破壞。由于干旱和 ALB 脅迫均會引起缺水癥狀,但其成因和治理方法截然不同,及時區(qū)分這兩種脅迫對制定有效治理措施至關(guān)重要。高光譜成像(HSI)和激光雷達(LiDAR)技術(shù)因其在植物脅迫檢測中的潛力而備受關(guān)注,HSI 提供精細的光譜信息,LiDAR 捕獲冠層三維結(jié)構(gòu)變化。然而,單一技術(shù)存在局限性,結(jié)合 HSI 和 LiDAR 數(shù)據(jù)能夠彌補不足,實現(xiàn)更精確的脅迫檢測。本研究采用偏最小二乘支持向量機(PLS-SVM)方法,有效降低數(shù)據(jù)維度,避免過度擬合,提升分類精度,旨在:(1)評估無人機 HSI 和 LiDAR 數(shù)據(jù)區(qū)分 ALB 損傷、干旱脅迫及復(fù)合脅迫的能力;(2)探索兩種數(shù)據(jù)對脅迫的響應(yīng)特征,篩選最敏感的檢測指標(biāo),為干旱地區(qū)楊樹健康監(jiān)測和管理提供科學(xué)依據(jù)。

研究地塊位于中國西北部甘肅省酒泉市,屬戈壁地貌,氣候類型為大陸性干旱氣候,年均降水量為80毫米,但年均蒸發(fā)量達2000毫米。本研究選取了兩個水分條件不同(灌溉和非灌溉)且樹齡相近的林場(圖1)。

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圖 1. 本研究的研究區(qū)域。(a)酒泉新城國有林場(水源充足)。(b)酒泉三河國有林場(缺水)。四個樣地標(biāo)記為藍色。

樣地1(圖1a):酒泉新城國有林場(39°57′N,98°23′E)。農(nóng)田防風(fēng)林,灌溉良好,有地表水,包括健康林和黃萎病林,樹齡為40–60年。研究樹種為甘肅楊、白楊和旱柳。樣地2(圖1b):酒泉三河國有林場(39°23′N,99°04′E)。灌溉條件極差,無地表水,兩年未正常灌溉。林分健康林和黃萎病林,樹齡為40-60年。研究樹種與樣地1相同。兩個農(nóng)場都有健康林和黃萎病林的楊樹。兩個農(nóng)場都位于海拔1480 m的平坦區(qū)域。土壤條件相同:棕色沙漠土,有機質(zhì)含量低,氮素含量低。兩個樣地均被甘肅楊覆蓋。我們在每個林場建立了兩個50×50米的樣地,共四個樣地。總共有四種類型的樣本樹:健康(H)、僅受黃萎病損害(A)、僅受干旱損害(D)和同時受黃萎病和干旱損害(AD)(圖2)。

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圖 2. 本試驗中的四種楊樹。括號中顯示了每種楊樹樣本的縮寫。

亞洲長角甲蟲(ALB)是一種樹干蛀蟲,通過識別漏斗狀產(chǎn)卵坑、排便孔和圓形出口孔(圖 3)確定楊樹是否受損。若發(fā)現(xiàn)這些特征或樹冠稀疏(稀疏葉片、干枯枝條),則認為楊樹受到 ALB 損傷。

葉面積指數(shù) (LAI) 反映葉片密度及生物物理能力。采用 SmartLAI 應(yīng)用程序從不同方向進行四次測量取平均值,評估樹冠稀疏程度。調(diào)查了 325 棵楊樹:健康(H)66 棵,受 ALB 脅迫(A)75 棵,受干旱脅迫(D)80 棵,受雙重脅迫(AD)104 棵,表 1 顯示不同條件下的 LAI 數(shù)據(jù)。

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圖 3. 確定 ALB 損害的證據(jù)。(a) ALB 成蟲在漏斗狀的產(chǎn)卵坑中挖溝。(b) ALB 幼蟲排出的糞便。(c) ALB 成蟲的圓形出口孔。


表 1. 四種脅迫條件下楊樹林葉面積指數(shù)。

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在同一飛行活動期間,使用 DJI M600 無人機搭載IRIS LR-1601激光雷達一體機(北京理加聯(lián)合科技有限公司)收集高光譜圖像 (HSI) 和激光雷達數(shù)據(jù)(圖 4)。安裝系統(tǒng)使高光譜和激光雷達設(shè)備能夠聯(lián)合使用無人機的慣性測量單元 (IMU) 和全球定位系統(tǒng) (GPS),從而實現(xiàn)高精度正射校正和數(shù)據(jù)融合。無人機還配備了 RTK 系統(tǒng),可實現(xiàn)厘米級精確定位。2021 年 8 月 2 日 12:20 至 12:50 PM 采集了地塊 1(水量充足)的數(shù)據(jù),2021 年 8 月 3 日上午 11:50 至下午 12:30 采集了地塊 2(缺水)的數(shù)據(jù)。飛行在無云的天空下進行,高度為 100 米,速度為 3 米/秒,正面和側(cè)面圖像重疊度為 60%。

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圖4.本研究中的無人機搭載系統(tǒng)。

高光譜成像儀的視場為 10°,焦距為17 mm。高光譜圖像包含 150 個光譜帶,范圍從 400 到 1000 nm。高光譜圖像以 0.1 m 的空間分辨率生成。使用標(biāo)準白板進行反射率校正和輻射校準(圖 4)。高光譜圖像與具有十二個地面控制點 (GCP) 的 LiDAR 數(shù)據(jù)進行匹配,總體均方根誤差 (RMSE) < 1 像素。

利用 LiDAR360 軟件的冠層高度模型 (CHM) 分割單棵樹,CHM 由 DSM 和 DEM 生成,分辨率為 0.1 米。根據(jù) CHM 分割結(jié)果提取樣本樹的高光譜和 LiDAR 特征,并手動修正錯誤分割的樣本樹。僅計算每棵樹冠的陽光照射像素的高光譜反射率,并用 Savitzky-Golay 濾波器平滑處理。提取了 23 個光譜變量(包括 12 個植被指數(shù)、5 個吸收帶、2 個紅邊參數(shù)和 4 個吸收特征)及 32 個 LiDAR 變量(14 個與點云高度分布相關(guān)、13 個點云強度指標(biāo)和 5 個冠層密度指標(biāo))。共使用 55 個變量進行篩選,并開發(fā) PLS-SVM 分類模型。

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圖 5. 楊樹的平均光譜反射率按以下方式分組:(a) 健康/不健康;(b) 澆水充足/缺水;(c) ALB 受損/無 ALB;(d) 健康/ALB 感染/干旱脅迫/復(fù)合脅迫。注:陰影區(qū)域表示平均值的標(biāo)準偏差。

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圖 6. 不同壓力下高光譜和 LiDAR 圖像得出的十個典型參數(shù)(H:健康;A:ALB 壓力

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圖 7. 受到 ALB 損傷的楊樹干梢。(a) RGB 圖像。(b) LiDAR 圖像。

研究表明,無人機高光譜圖像和激光雷達的組合可以檢測和區(qū)分楊樹的 ALB 和干旱脅迫。PLS-SVM 分類在區(qū)分水分充足和缺水樹木方面實現(xiàn)了 94.85% 的準確率,在檢測 ALB 損害方面實現(xiàn)了 80.81% 的準確率。對四種楊樹類別進行分類的總體分類準確率為 78.79%:健康、僅受 ALB 影響、僅受干旱影響以及干旱和 ALB 損害并存的楊樹。開發(fā)的分類模型為檢測和區(qū)分脅迫類型提供了寶貴的工具,使及時干預(yù)措施成為可能,例如在楊樹林中進行灌溉或病蟲害防治,尤其是在戈壁沙漠的惡劣條件下。


TEL:13910499775

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