| 云南切梢小蠹危害云南松监测模型与判定规则 |
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| 引用本文： | 汪红,石雷,马云强,舒清态,廖怀建,杜婷.云南切梢小蠹危害云南松监测模型与判定规则[J].林业科学研究,2018,31(4):53-60. |
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| 作者姓名： | 汪红 石雷 马云强 舒清态 廖怀建 杜婷 |
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| 作者单位： | 西南林业大学林学院;中国林业科学研究院资源昆虫研究所 |
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| 基金项目： | 国家重点专项"人工林重大灾害防控关键技术研究";云南省技术创新人才培养计划（2012HB054）;国家重点研发计划课题"林业有害生物检测、监测与预警关键技术"（2018YFD0600201） |
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| 摘 要： | 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(7201 036 nm),光谱反射率逐渐降低;一阶微分曲线在红边(680760nm)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、8911 031 nm显著相关;以高光谱特征参数S_(Dr)、D_y、(D-H)/(D+H)、S_(Dnir)、(S_(Dnir)-S_(Dr))/(S_(Dnir)+S_(Dr))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(R~20.9),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=-7.720x_1+1.275x_2+1.251x_3-4.835x_4+1.135x_5+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。
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| 关 键 词： | 云南切梢小蠹 成像高光谱 光谱特征参数 逐步回归分析 |
| 收稿时间： | 2018/1/12 0:00:00 |
Research of Damage Monitoring Models and Judgment Rules of Pinus yunnanensis with Tomicus yunnanensis |
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| WANG Hong,SHI Lei,MA Yun-qiang,SHU Qing-tai,LIAO Huai-jian and DU Ting.Research of Damage Monitoring Models and Judgment Rules of Pinus yunnanensis with Tomicus yunnanensis[J].Forest Research,2018,31(4):53-60. |
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| Authors: | WANG Hong SHI Lei MA Yun-qiang SHU Qing-tai LIAO Huai-jian and DU Ting |
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| Institution: | College of Forestry, Southwest Forestry University, Kunming 650224, Yunnan, China;Research Institute of Resource Insects, Chinese Academy of Forestry, Kunming 650224, Yunnan, China,Research Institute of Resource Insects, Chinese Academy of Forestry, Kunming 650224, Yunnan, China,Research Institute of Resource Insects, Chinese Academy of Forestry, Kunming 650224, Yunnan, China,College of Forestry, Southwest Forestry University, Kunming 650224, Yunnan, China,Research Institute of Resource Insects, Chinese Academy of Forestry, Kunming 650224, Yunnan, China and Research Institute of Resource Insects, Chinese Academy of Forestry, Kunming 650224, Yunnan, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Tomicus yunnanensis imaging hyperspectral spectral feature parameters stepwise regression analysis |
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