专利名称：一种黑松松材线虫病的高光谱监测方法
技术领域：
本发明涉及松材线虫病定量监测方法，具体涉及一种利用高光谱遥感分析技术进行黑松松材线虫病的高光谱监测方法。
背景技术：
中国森林病虫害共有8000多种，经常造成�：Φ挠�200多种，森林病虫害大面积发生，�：现�。对病虫害进行早期预警，是控制病虫害大范围蔓延、维护森林健康与持续发展的重要内容。松材线虫病(Pine Wilt Disease)又称松树萎蔫病或松树枯萎�。� 于1971年确认是由松材线虫(Bursaphelenchus xylophilus)引起的松树枯萎死亡。该病主要寄生松属植物，传播蔓延极快，一旦发病将造成极为严重的损失，已有40多个国家将其列为检疫对象。我国自1982年在南京中山陵首次发现该�。忠崖又两�、浙江、安徽、山东、湖北、广东、江西、重庆、贵州等省份的113个县以及台湾和香港的部分地区，造成林业经济、森林生态上的巨大损失和自然景观的严重破坏，并严重威胁著名风景区及主要乡土树种马尾松和黄山黑松的安全。
高光谱遥感以纳米级的超高光谱分辨率和几十或几百个波段同时对地表地物成像，获得包括森林资源的地面物体连续光谱信息。在森林植被的高光谱信息中，光谱维方向的特征主要集中在因植物叶片中生物化学成分含量的变化而形成的吸收波形处，其实质上反映了植物内部物质(叶绿素等生物化学成分)的吸收波形变化。当病虫害入侵植被后，感病植株自身的各种营养元素必然即时发生改变，因而受害林区(林株)的光谱特征(吸收波形)就会相应发生细微变化。高光谱遥感以其强大的光谱敏感性能够探测到植被在病虫害侵害早期与健康植被的细微光谱差异，为森林病虫害的早期监测预警提供了可能。发明内容
发明目的针对现有技术中存在的不足，本发明的目的是提供一种黑松松材线虫病的高光谱监测方法，通过高光谱数据分析技术，以感病植株叶绿素含量的变化动态为主线，提取特征光谱参数，对黑松松材线虫病的发生动态进行定量监测，判断松材线虫病的发生并进行感病天数的定量化预测。
技术方案为了实现上述发明目的，本发明采用的技术方案如下一种黑松松材线虫病的高光谱监测方法，包括以下步骤(1)使用地面光谱仪对黑松冠层进行光谱测量或通过高光谱影像数据提取SlOnm与 450nm, 760nm与675nm波段冠层光谱反射率；(2)将获取的反射率数值进行光谱参数转换，NDVI(810,450)= ( P — P 450) / ( P 810 + P 450);DIR(760j675) = P 760/P 675 ；DIR (760,675) = P 760/P 675 ；其中 NDVI (810,450)为波段 810 与 450nm 的归一化差值指数、DIR 为波段760与675nm的比值指数、P 810, P 45(1、P 76(1、P 675分别代表810 nm, 450nm, 760 nm与675nm的光谱反射率值；(3)黑松叶绿素含量CHL (mg/g) =[1· 26XNDVI (810j450) 一 0. 95] X 10 ；3(4)黑松感病的定量指标判定当值小于7.0时，黑松感染松材线虫�。τ谥泻笃冢坏盌IR(76CI,_值大于12. 5时，黑松感染松材线虫�。τ谠缙诮锥危坏盌IR (760,675) 值处于7. (Γ12. 5之间时，叶绿素含量超过1. 32士0. 05mg/g,黑松感染了松材线虫病，处于超早期；(5)确定感病株感病天数gbday，即gbday (d) =784. 7X [10XNDVI (810,450)] — 51. 29X [10XNDVI (810j450)]2 — 2925 ； 步骤(1)中，使用地面光谱仪对黑松冠层进行光谱测量方法为；采用ASD野外光谱辐射仪，在晴好天气太阳高度角大于45°进行测量，测定时探头垂直向下距冠层顶广1.5m，每接种株重复测定10次，每次测量前后均用标准的参考板进行校正。
步骤(1)中，通过高光谱影像数据提取冠层光谱反射率方法为提取高光谱影像数据Hyperion影像，在进行准确的大气校正后，直接提取研究区相应目标的反射率。
本发明的方法中，使用地面光谱仪测量局限于小范围定点定株监测，进行大范围的松材线虫病害判断要充分发挥影像数据的宏观性特征进行光谱特征提取。健康黑松叶绿素含量在生长周期中叶绿素含量波动不大，均值为1. 26士0. ang/g，感染松材线虫病株自感病之日起，叶绿素含量呈现先迅速升高后缓慢降低的变化趋势；因此可以同时结合DIR (76(|， 675)和叶绿素的含量用来区分感病株与健康植株，感病阶段以及阶段天数。
有益效果以高光谱数据分析技术为基�。崛∮牒谒伤刹南叱娌》⑸芮邢喙氐墓馄撞问吭げ飧鞲胁〗锥我堵趟睾浚怨馄字甘浠媛捎胍堵趟睾康谋浠兄蹬卸先庋劭墒侗鹎案胁∮敕瘢粗榭鱿碌纳纸】滴匏鸺ㄌ峁┝艘谰�。同时，利用光谱参数对感病天数进行定量化模拟，为实现黑松松材线虫病的早期监测奠定了基�。行У靥岣呱炙刹南叱娌〉姆乐涡�。同时也为其它森林病虫害早期监测与诊断提供可靠依据与方法借鉴。
图1是黑松叶绿素含量随感病天数的变化曲线图；图2是黑松叶绿素含量随光谱参数NDVI (810,450)的变化图； 图3是NDVI anQ,45(0指数确定感病天数曲线图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步的说明。
实施例1模型建立在南京市栖霞山国家森林公园黑松林区，选择健康成年黑松25株，其中20株作为松材线虫接种株，5株作为对照株。试验所用接种线虫来源取自南京地区自然感病死亡的黑松木段上。用贝曼氏漏斗法从病木上取材后剪碎然后用纱布包好，置于贝曼漏斗中，加适量的水，在常温下分离6 12h，然后从漏斗下接取10ml，分离出病树上的松材线虫，在显微镜下经人工挑取松材线虫纯化，接种在灰葡萄孢菌的PSA培养基上，置于培养箱中培养，备用。
于2009年6月11日进行定株接种实验。接种采用皮接法用灭过菌的解剖刀在松苗主茎下部划一“T”字形伤口，伤口深及木质部，掀开树皮，塞入灭过菌的脱脂棉，往脱脂棉上注入0. ImL线虫悬浮液，然后用石蜡膜封好接种部位，保湿以利于线虫侵入。每株黑松植株接种线虫约10000条，并设2株接种无菌水植株为对照。线虫量计算方法根据不同发病阶段和症状特点，在高光谱测定点周围选取症状最相近枝条取样，调查病树体内线虫的数量，每次取样的同时用对照组健康松树作为对照。将枝条剪碎(火柴梗大小)混勻，称取 3^5g左右，用贝曼漏斗法分离线虫，并经人工显微镜镜检松材线虫，记录线虫数量，计算每克木材中线虫数量，每处理重复3次。
自接种之日起，每隔5 10d(依天气而定)进行定株光谱测量。光谱仪选用美国ASD FieldSpec HH便携式光谱辐射计以及标配的10米长光纤，其波段值为350 1050nm，光谱分辨率2nm，采样间隔(波段宽)为1 1.5nm，视场角25°。选择晴朗无风天气，在上午10 点至下午2点之间(此时太阳高度角大于45° )进行光谱反射率测定。测定过程中用硫酸钡白板进行校正。每株选10个冠层测量点，每次取10组重复。测量光谱的同时，取测量部位新鲜叶片Ig左右放入冰盒中备用。叶绿素含量的测定采用80%丙酮提取比色法。光谱数据由光谱仪传入计算机后，转换为反射率数据，采用光谱仪自带的光谱反射曲线分析软件进行数据分析处理(波长数据范围325 1050nm)。数据统计分析使用Matlab软件处理。
由实验结果分析得出，健康黑松的叶绿素含量变化不明显，叶绿素含量平均在 1.沈士0. 2mg/g左右，感病株叶绿素含量随着感病天数的推进呈现先上升后下降的变化趋势，如图1所示，在感病IOd左右，叶绿素含量达到最大值，后逐渐下降。叶绿素含量开始下降后，冠层叶片颜色开始变化，此后肉眼可识别。
对叶绿素含量与光谱指数进行相关性分析，NDVI _,45(0与感病后植株叶绿素含量变化间呈现极显著线性正相关关系，如图2所示，由此，利用光谱参数进行感病株叶绿素含量预测。模型如下CHL (mg/g)=[1.26XNDVI (810j450) - 0. 95] X 10 ；其中，CHL 为感病株叶绿素含量(mg/g)。
DIR (76(1,675)被用来作为判断黑松感染松材线虫病与否的定量化指标因子当WR (76Q,675)值小于7.0时，能够确定黑松感染松材线虫�。乙丫搅酥泻笃冢胁〕� 28d ；当WR (76C1,6re)值大于12. 5时，能够确定黑松黑松感染松材线虫�。腋胁〗锥未τ谠缙诮锥�(14至观天之间)，此时冠层叶色未发生明显变化；当DIR(76CI,6re)值处于7. (Γ12. 5 之间时，必须结合相应的叶绿素含量的定量演算进行判断，当相应的叶绿素含量超过 1.32士0. 05mg/g，能够判断此时黑松感染了松材线虫�。掖τ诟胁〉某缙冢�14d以内，若相应的叶绿素含量小于1. 32mg/g，则未感病。
利用上述光谱参数及叶绿素含量的变化判断了黑松感染松材线虫病后，能够利用由光谱指数NDVI⑻M5t0对黑松的感病阶段进行定量化，如图3所示，即建立模型为gbday(d)= 7847 X [NDVI(810;450)] — 5129 X [NDVI_，450)]2 — 2925 ； 通过任意情况下的光谱指数获�。糠囱莨诓阋堵趟睾浚源伺卸鲜欠窀胁。缓蠖愿胁〉奶焓卸炕佣迪趾谒伤刹南叱娌〉母吖馄椎亩嗖猓源思笆辈扇∠嘤Φ挠Χ源胧�。
实施例2模型验证同样的接种试验于2010年6月在南京市韩府山风景林区进行。选取健康成年黑松18 株，对照5株。试验实施过程及测量方法实施例1相同，具体测定数值见表1及结果见表2。 步骤包括(1)直接获取810与450nm波段的光谱反射率值，直接获取760与675nm波段的光谱反射率值，具体数值见表1(2)以此计算获得光谱参数NDVI (810,450)= ( P 810 - P 450) / ( P 810 + P 450) ；DIR (760,675)~ P 76θ/ P 675 ；(3)以上述模型定量反演相应时期的叶绿素含量及感病天数，黑松叶绿素含量CHUmg/ g)=[l. 26XNDVI (810,450)- 0. 95] XlO ；确定感病株感病天数 gbday:gbday (d) =784. 7 X [10 X NDVI (810j450)] 一 51. 29 X [10 X NDVI (810j450)]2 — 2925 ；对表1和表2结果进行分析，预测的绿素含量和感病天数的相对误差值分别为2. 98% 与7. 46%，表明模型对黑松松材线虫病的定量预测具有良好的可靠性与准确性，值得推广使用，为其它森林病虫害的定量预测提供模式。
表1光谱反射率与特征参数测定结果表
权利要求
1.一种黑松松材线虫病的高光谱监测方法，其特征在于，包括以下步骤(1)使用地面光谱仪对黑松冠层进行光谱测量或通过高光谱影像数据提取810nm， 450nm, 760nm与675nm波段冠层光谱反射率；(2)将获取的反射率数值进行光谱参数转换，NDVI(810,450)= ( P — P 450) / ( P 810 + P 450);DIR (76q,675)=P 76(1/P 675 ；其中 NDVI 0^,45(0为波段 810 与 450歷的归一化差值指数、DIR (76。,675)为波段 760 与 675nm 的比值指数、P 81(1、P 45(1、P 760> P 675 分别代表 810 nm,450nm,760 nm与675nm的光谱反射率值；(3)黑松叶绿素含量CHL (mg/g) =[1· 26XNDVI (810j450) 一 0. 95] X 10 ；(4)黑松感病的定量指标判定当值小于7.0时，黑松感染松材线虫�。τ谥泻笃冢坏盌IR(76CI,_值大于12. 5时，黑松感染松材线虫�。τ谠缙诮锥危坏盌IR (760,675) 值处于7. (Γ12. 5之间时，叶绿素含量超过1. 32士0. 05mg/g,黑松感染了松材线虫�。τ诔缙冢�(5)确定感病株感病天数gbday，即gbday (d) =784. 7X [10XNDVI (810,450)] — 51. 29X [10XNDVI (810j450)]2 — 2925。
2.根据权利要求1所述的黑松松材线虫病的高光谱监测方法，其特征在于步骤(1) 中，使用地面光谱仪对黑松冠层进行光谱测量方法为；采用ASD野外光谱辐射仪，在晴好天气太阳高度角大于45°进行测量，测定时探头垂直向下距冠层顶广1. 5m，每时期每接种株重复测定10次，每次测量前后均用标准的参考板进行校正。
3.根据权利要求1所述的黑松松材线虫病的高光谱监测方法，其特征在于步骤(1) 中，通过高光谱影像数据提取冠层光谱反射率方法为提取高光谱影像数据Hyperion影像，在进行准确的大气校正后，直接提取研究区相应目标的反射率。
全文摘要
本发明公开了一种黑松松材线虫病的高光谱监测方法，包括使用地面光谱仪对黑松冠层进行光谱测量或通过高光谱影像数据提取810nm，450nm，760nm与675nm波段冠层光谱反射率；将获取的反射率数值进行光谱参数转换，获取光谱指数NDVI(810，450)与DIR(760，675)；黑松叶绿素含量CHL测定；黑松感病的定量指标判定；确定感病株感病天数gbday。本发明以高光谱数据分析技术为基�。崛∮牒谒伤刹南叱娌》⑸芮邢喙氐墓馄撞问吭げ飧鞲胁〗锥我堵趟睾浚怨馄字甘浠媛捎胍堵趟睾康谋浠兄蹬卸先庋劭墒侗鹎案胁∮敕瘢粗榭鱿碌纳纸】滴匏鸺ㄌ峁┝艘谰荨Ｍ保霉馄撞问愿胁√焓卸炕Ｄ猓迪趾谒伤刹南叱娌〉脑缙诩嗖獾於嘶。行У靥岣呱炙刹南叱娌〉姆乐涡�。
文档编号G01N21/25GK102507453SQ20111032630
公开日2012年6月20日 申请日期2011年10月25日 优先权日2011年10月25日
发明者巨云为, 潘洁 申请人:南京林业大学
专业数控铣床产品供应商
20年生产经验，实力工厂，精工品质，质量有保障
