森林病虫害高光谱遥感监测的研究进展

高光谱遥感技术在森林病虫害监测中具有较强的优势和巨大潜力。文章介绍了高光谱遥感监测森林病虫害的主要原理,从基于高光谱数据提取的生化参数、基于高光谱遥感影像的图像处理和分析技术以及基于高光谱数据的统计分析与建模技术进行森林病虫害监测等方面阐述了高光谱遥感监测森林病虫害的研究现状,并指出森林病虫害高光谱遥感监测存在的关键问题及未来的发展趋势。     

基于高光谱遥感影像的森林病虫害监测研究进展

总结了高光谱遥感监测森林病虫害的机理与操作流程,在此基础上,重点阐述了利用高光谱影像监测植物病虫害的研究现状,最后分析了高光谱遥感影像应用于森林病虫害监测研究中存在的不足,并对未来的研究趋势进行了展望。     

基于物联网架构的我国森林病虫害监测研究进展

传统的森林病虫害监测方法已经不能满足对森林健康保护的需求.随着物联网技术的发展, 利用物联网进行森林病虫害监测成为研究热点, 具有很好的发展前景.文中介绍了利用物联网进行森林病虫害监测的原理, 并结合物联网在果树和农业病虫害监测中的研究现状阐述了物联网在森林病虫害监测中的研究现状以及如何构建森林病虫害监测物联网, 同时对其效益进行了分析; 在指出目前基于物联网架构的森林病虫害监测存在问题的基础上, 提出对未来应用的展望, 以期通过推广物联网技术应用来提高病虫害预测预报的及时性和准确性.     

基于高光谱数据的马尾松松萎蔫病早期监测1）

选取健康马尾松（ Pinus massnoi ana）进行松材线虫接种试验,利用地面光谱仪（350～2500 nm）对健康植株及感病植株在不同感病时期的光谱特征进行数据获取,同时对各时期植株叶绿素质量分数变化进行分析。结果表明：健康马尾松与感病马尾松的原始光谱反射率在感病的中后期差异明显,表现在可见光及近红外区域的反射峰与吸收谷特征随病程推移逐渐减弱直至消失;感病植株叶绿素质量分数与波长1405 nm处的光谱反射率有显著的相关关系,并以此建立感病马尾松叶绿素质量分数定量模型：CHL＝－1．74（ X1405）2＋4．72X1405－0．76;通过波长593nm 处光谱反射率的一阶导数光谱特征分析,结合相应时期的叶绿素质量分数定量反演可用于判断马尾松是否感染了松萎蔫病,尤其对肉眼可见感病特征前的早期阶段具有良好的监测效果。