遥感在植被病虫害监测的应用1演示幻灯片.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,遥感在植被病虫害监测方面的应用,以森林病虫害监测为例,小组成员：,陈真、李欢欢,吴双、夏琳,1,遥感在森林病虫害方面的监测,一、背景与发展历程,二、监测依据和原理,三、监测手段方法,四、举例说明（以对松毛虫的监测为例）,五、小结,2,一、遥感病虫害监测的背景与现状,背景,：,森林病虫害发生面积不断增加，防治难度大。随着人工造林面积的增加，特别是单一树种纯林的增加，病虫危害加剧：,(一)成灾病虫种类增多，危害损失严重,(二)危险性病虫害潜在威胁增大,(三)顽固难治，,而遥感技术可以,随时,提供信息，,直观准确地反映农作物病虫害分布,范围,、,发生面积,、,危害程度,和,确切地点,，还可以模拟病虫害种群的消长趋势，从而对病虫害发生发展作出准确的预报。这种技术还可用于,农作物病虫害,方面的,大范围,的调查，其研究结果可以,加强,农业方面的,计划性,，并可以建立起没有污染的和稳产高产的农业。,3,现状：,高光谱遥感技术,是目前国际上监测植被病虫害光谱特性变化最先进的手段之一。研究植被病虫害后的,光谱变化,，寻找病虫害程度与,原始光谱,、,植被指数,、,导数光谱,等变化之间的关系，确定原始光谱不同植被和病虫害监测的敏感光波和敏感时期，是目前高光谱遥感应用植被病虫害监测热点和关键。,4,植物的,光谱特征：随着植物的生长、发育或受病虫害胁迫状态或水分亏缺状态等的不同，植物叶片的,叶绿素含量,、,叶腔的组织结构,、,水分含量,均会发生变化，致使叶片的,光谱特性,变化。虽然这种变化在可见光和近红外区同步出现，但近红外的反射变化更为明显。这对于植物/非植物的区分、不同植被类型的识别、植物长势监测等都很有价值。,植被指数,：,利用卫星不同波段探测数据组合而成的，能反映植物生长状况的指数。,5,二、植被遥感病虫害监测的依据和原理,当植被受到病虫害等灾害时，叶片会出现,颜色的改变,、,结构破坏,或,外形改观,等病态，叶片的反射光谱有明显的改变。,一般在近红外70 0 n m 波段，受病害的植被的反射率比绿色的健康作物的反射率,大,，一般作物反射能力,越强,，图像上接收的辐射能量就越多，颜色就,发白,、,发灰,；反之，植被反射能力越弱，图像上接收的辐射能量就越少，颜色就发暗、发黑。这就使得遥感技术能够监测植被长势。,6,健康的绿色植物具有典型的光谱特征。当植物生长状况发生变化时，其波谱曲线的形态也会随之改变。,健康而茂密,的森林其林冠叶绿素较多，因而在蓝光、红光波段，吸收率较高，而在绿光、红外波段的反射率较高。,遭受病虫害,的森林，由于其失去了大量的叶子或叶子枯黄，这就使得在蓝光、红光波段的吸收率下降，而在绿光、红外波段的反射率也下降，从而造成病虫害前后的森林光谱变化。植物因受到病虫害，植物因缺乏营养和水分而生长不良时，海绵组织受到破坏，叶子,的色素比例也发生变化，使得可见光区的两个吸收谷不明显。近红外光区的变化更为明显峰值被削低，甚至消失，整个反射光谱曲线的波状特征被拉平。这些变化能为遥感所感知，因此，根据受损植物与健康植物,光谱曲线的比较,可以确定植物受伤害的程度。,健康植物,轻微受损,严重受损,病虫害遥感监测的基本原理,7,三、遥感监测植被病虫害的手段,常用的遥感探测手段有：,航空目视法,。乘坐轻型飞机低空飞行，在相片上目视勾绘病虫害分布及其受害类型。,航空摄影法,。利用色彩红外片探测受害植被在红外辐射能力方面的变化，以确定受害地区和受害程度。,多阶抽样法,。用航空视察、高空摄影、卫星图像做受害分析。利用抽样方法估测出受害植被数量、面积、蓄积量等。,8,四、以松毛虫灾害的 TM影像监测技术为例,1.卫星遥感技术在松毛虫灾害控制中的技术特点,2.试验方法,3.分析监测结果以及进行地面验证,4.结论与讨论,9,卫星遥感技术在松毛虫灾害控制中的特点,：,1.宏观性、客观性、综合性和周期性,2.快捷、廉价性,3.时间分辨率较低,4.区域性,试验方法,：,1.试验区选择安徽潜山县,2.遥感数据的预处理,3.数据校正和配准,4.数据的归一化,10,遥感数据的预处理,从中国科学院遥感卫星地面站获取了美国陆地卫星 5的 TM数据，分别选取了 1993 年 11 月15日，1995年12月 7 日，1996 年 10 月 22 日的影像,数据。,数据校正和配准,首先对三年的数据进行严格的几何精校正和配准，为了确保配准精度在一个像元之内，我们采用最新出版的 1 10000 地形图来选取地面控制点，当然差分 GPS也可获得理想的效果。,11,典型区数据的分析,图 1显示了三年 TM数据的DN 值，可以看出逐年下降的趋势(TM6 除外)。,12,图 2的标准差为逐年上升，说明 TM数据中含有丰富的森林变化信息,13,森林变化,信息的提取与分类,大量的研究分析表明,近红外,、,中红外波段,对植物体的,水分含量变化,和,叶绿素含量,变化反映敏感，它们是森林变化信息的主要蕴涵波段，为此建立了森林质量变化的遥感监测模型，以便定量分析森林的变化状况。,图形比较,图5显示了局部地区三年的合成影像，绿色为健康森林植被，紫色为裸土地，红或橙色为程度不同的变化区域。从图幅中心的区域对比来看，1993 年时植被良好,但到 1995 年时，这个小区域已经发生严重变化(红褐色)，1996 年时更大范围的森林出现变化。,14,三个时相的遥感影像合成图（5）,15,森林变化遥感分类图,16,遥感监测结果,17,分析监测结果以及进行地面验证,结合生产要求，把松林质量的变化(主要从鲜叶生物量的增减来衡量)划分为三类：即正常(鲜叶生物量增加或减少不超过40%)、中等(鲜叶生物量损失在50%左右)、严重(鲜叶生物量损失大于70%)。具体监测结果如表1：,18,相对于基准的1993年而言,1995年时已有部分森林发生了程度不同的质量变化,其主体仍处于良好状态;而1996年时已发展到近一半的森林发生质量变化,仅有约半数的森林仍处于良好状态,19,经地面验证知道：在 1995 年严重变化的21个图斑中，7 个是由松毛虫危害引起的。绝大多数的中等变化也是由松毛虫危害导致；在 1996 年严重变化的120个图斑中，110个是病虫危害。绝大多数的中等变化同样也由松毛虫危害造成。由此可以作出判定：1995年时，虫口密度已经开始上升，并形成了若干虫源地，造成危害，但由于地处偏僻的山区，没有及时发现并采取相应防治措 施，导致第二年(1996)松毛虫暴发，造成大面积灾害，不得不航空喷洒化学农药，不仅投入了大量人力、物力和财力，而且还给生物种群平衡和环境带来重大影响。,20,五、小结与讨论,根据遥感技术提供的信息，,直接准确,地反映出了农作物病虫害分布,范围,、,发生面积,、,危害程度,和,确切地点,，我们还可以模拟病虫害种群的消长趋势，从而做到对病虫害发生发展作出准确的预报，这样就在一定程度上对病虫害的扩张起到了抑制作用。因此，我们应该,深入开展相关方面的应用基础研究。,21,