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针对小蠹虫对森林的危害隐蔽强,症状滞后性明显,在其早期发生时进行遥感识别非常困难。该文基于干旱和虫害存在一定的时滞相关性的假设,提出基于温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)预报小蠹危害的方法。以遭受大面积连续干旱和小蠹危害的云南省中部的石林县为案例区,利用Landsat数据,建立归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)-地表温度(land surface temperature,Ts)特征空间,估算逐像元TVDI。基于地面小班调查的虫害等级数据(健康、轻度、中度和重度4个等级),比较不同虫害等级斑块TVDI差异。同时,以持续干旱2011年轻度受害区为例,结合受害前后云南松林NDVI差值(difference of NDVI before and after the forest attacked by bark beetles,d NDVI)表征实际受害程度的方法,建立TVDI与d NDVI的关系,对2012年进行预测。结果表明,2010-2015年,受害区整体呈下降趋势,TVDI由西向东逐渐变大。健康云南松林TVDI显著高于虫害云南松林(P0.05),且虫害越严重,TVDI越小;2011年,TVDI与d NDVI呈显著负相关(P0.05),可以用线性模型进行拟合,拟合决定系数R2为0.322。采用模型对2012年实际发生情况进行预测,得到预测与实测d NDVI均方根误差RMSE为0.237。在整体干旱的环境下,相对湿润的地方小蠹虫害更严重。因此,可以根据TVDI空间分布特征,找出TVDI相对较小的区域,作为虫害可能发生的重点关注区域,该研究对及时发布虫情监测信息有建设性的意义。 相似文献
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