全 文 ：辽西不同针叶被害率的油松冠层光谱特征*
冯摇 锐1**摇 张玉书1 摇 于文颖1 摇 武晋雯1 摇 王培娟2 摇 纪瑞鹏1 摇 车宇胜3 摇 朱永宁3
( 1中国气象局沈阳大气环境研究所, 沈阳 110016; 2中国气象科学研究院, 北京 100081;3沈阳农业大学农学院, 沈阳
110866)
摘摇 要摇 通过对辽宁西部大面积油松冠层反射光谱的测定,分析了不同针叶被害率的油松冠
层光谱反射率的差异.结果表明:在可见光波段,健康植被和不同针叶被害率的油松冠层光谱
均符合绿色植物的光谱特征,但针叶被害率大于 60%的油松冠层的红谷不十分明显;在近红
外波段,随着针叶被害率的减少,780 ~ 1350 nm 波段范围的光谱反射率增大,1450 ~ 1800 和
1950 ~ 2350 nm波段范围的光谱反射率下降.随着针叶被害率的增加,红边拐点波长位置向短
波方向移动,即出现“蓝移冶现象.不同针叶被害率与红边特征参数和多种植被指数均具有显
著或极显著的相关关系,其中,以 DVI(1470,860)为参数所建模型能更好地监测油松冠层针
叶被害率.
关键词摇 针叶被害率摇 光谱特征摇 油松摇 冠层
文章编号摇 1001-9332(2012)07-1774-07摇 中图分类号摇 S763. 4;TP79摇 文献标识码摇 A
Spectral characteristics of Pinus tabulaeformis canopy with different damaged rates of needle
leaf in western Liaoning Province, Northeast China. FENG Rui1, ZHANG YU鄄shu1, YU Wen鄄
ying1, WU jin鄄wen1, WANG Pei鄄juan2, JI Rui鄄peng1, CHE Yu鄄sheng3, ZHU Yong鄄ning3 ( 1 Insti鄄
tute of Atmospheric Environment, China Meteorological Administration, Shenyang 110016, China;
2Chinese Academy of Meteorological Science, Beijing 100081, China; 3Shenyang Agricultural Uni鄄
versity, Shenyang 110866, China) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2012,23(7): 1774-1780.
Abstract: Through the measurement of the spectral reflectance of large areas Chinese pine (Pinus
tabulaeformis Carr. ) canopy in western Liaoning Province, this paper analyzed the difference of the
spectral reflectance of the canopies with different damaged rates of needle leaf. In visible band, the
characteristics of the spectral reflectance of P. tabulaeformis canopies with healthy and damaged
needle leaf were in accordance with the spectral characteristics of green plants, but the position of
red valley was not obvious when the damaged rate of needle leaf was higher than 60% . In near鄄
infrared band, with the decrease of the damaged rate of needle leaf, the canopy spectral reflectance
increased at 780-1350 nm, but decreased at 1450-1800 and 1950-2350 nm. With the increase of
the damaged rate, the position of red鄄edge inflection moved to the short鄄wave direction. There were
significant correlations between the damaged rate of needle leaf and the red edge feature variables
and some vegetation indices. The model based on DVI (1470, 860) could be more reliable for pre鄄
dicting the damaged rate of needle leaf in P. tabulaeformis canopy in western Liaoning Province.
Key words: damaged rate of needle leaf; spectral characteristics; Pinus tabulaeformis; canopy.
*科技部公益性行业科研专项(GYHY200906028)和国家自然科学
基金项目(40901170)资助.
**通讯作者. E鄄mail: fengrui_k@ 163. com
2011鄄12鄄28 收稿,2012鄄03鄄12 接受.
摇 摇 油松(Pinus tabulaeformis)是中国北方最主要的
造林树种之一,适应性强,根系发达,有良好的保持
水土和美化环境的功能. 松毛虫是危害森林的重大
害虫,年危害松林面积达 200伊104 hm2以上,导致年
经济损失数亿元[1] . 辽宁省人工纯林面积比例大,
松毛 虫 发 生 危 害 比 较 严 重, 每 年 发 生 面 积
1郾 2伊105 hm2 [2] .松毛虫主要食害松树的针叶,发生
数量多时,针叶全部被啃光,松林“如遭无烟火灾冶
一样,只留“被烧冶的树干,阻碍林木生长,甚者成片
死亡,严重威胁森林生态安全及林业可持续发
展[3-4] .
遥感技术为作物长势、地物分类等提供了有效、
应 用 生 态 学 报摇 2012 年 7 月摇 第 23 卷摇 第 7 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Jul. 2012,23(7): 1774-1780
可靠的手段,可快速、有效地实现大面积下垫面状况
动态变化的定量化监测[5-7] . 遥感监测手段也广泛
应用在森林病虫灾害监测方面[8-9] . 如武红敢和石
进[10]阐述了如何利用 TM 卫星数据监测松毛虫源
地和虫情上升的迹象;Vogelmann 和 Rock[11]通过研
究 TM波段光谱值与失叶率间的相互关系,认为健
康年份与灾害年份的 TM4 差值可以明显地反映受
灾状况;戴昌达等[12]利用 TM 数据的垂直植被指数
(PVI)和归一化植被指数(NDVI)对不同等级越冬
代松毛虫灾害进行监测;亓兴兰等[13]利用 MODIS
数据的 NDVI、比值植被指数(RVI)和红边参数分析
马尾松毛虫灾害范围和程度,认为 RVI 监测效果较
好,精度达到 83郾 5% ;张玉书等[14]应用气象卫星资
料进行松毛虫监测,认为 AVHRR 资料对中等以上
松毛虫危害可进行定量监测分析,监测受灾面积比
用同期陆地卫星 TM 资料监测的受灾面积小
12郾 1% ~14郾 3% ;吴继友和倪健[15]、倪健等[16]测量
了赤松毛虫危害后的地面光谱,通过分析虫灾后的
光谱变化特征,建立了早期森林病虫害探测模式.
目前,国内外关于松毛虫遥感监测预测研究较
多,对松毛虫危害下油松冠层光谱特征研究则少见
报道.当松树发生病虫害时,会导致叶片色素、水分、
氮素含量及外部形状等发生变化,从而引起光谱的
变化[17-18] .因此,本研究选择大面积人工油松林作
为研究对象,进行不同针叶被害率的油松冠层光谱
特征分析,并分析了不同针叶被害率与红边特征参
数和多种植被指数的相关关系,探明了油松不同虫
害等级遥感识别的最佳探测波段,为提高松毛虫灾
害遥感识别精度提供理论基础.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 试验区概况
试验区位于辽宁省西部的建平、凌源和阜新县
境内(40毅24忆—42毅51忆 N,118毅51忆—122毅58忆 E),属半
湿润半干旱大陆性季风气候,年均降水量 450 ~
540 mm,年均蒸发量 1560 ~ 1783 mm,年均气温
5郾 5 ~ 8郾 7 益,年均日照时数 2673 ~ 2960 h. 试验区
土壤主要为褐土、森林棕壤土、风沙土和草甸土,土
壤肥力较低,水土流失严重.植被区划属华北植物系
向内蒙古植物系过渡地带,以内蒙古区系干旱草原
植物为主,呈旱象景观. 森林覆盖率在 34郾 7% ~
54郾 6% [19],试验区域选择大面积人工油松林地区,
具体观测地点如图 1 所示.
图 1摇 观测点分布图
Fig. 1摇 Location of observation stations郾
1郾 2摇 光谱测量
2011 年 9 月 19—23 日,利用美国 ASD Field鄄
Spec Pro便携式光谱仪,对针叶被害率在 30%以下、
30% ~60% 、60%以上的松树进行反射光谱值的测
定,每个等级取 30 个重复. 测量仪器采用 25毅裸光
纤探头,光谱测量范围为 350 ~ 2500 nm,其中,
350 ~ 1050 nm采样间隔为 1郾 4 nm,1050 ~ 2500 nm
采样间隔为 2 nm,参考板选用 40 cm伊40 cm BaSO4
白板.
2011年 9月 19日,对油松进行多角度光谱测量,
包括南偏下 45毅、南偏下 30毅、北偏下 45毅、北偏下 30毅
及垂直冠层方向,每个角度 10 个重复.观测时,利用
塔尺、梯子将光谱仪探头置于作物冠层上方,光谱仪
探头与冠层垂直,观测直径为 30 cm,探头距油松冠层
高度(H)为 67 cm,其算式为:H = L / [2 tan (兹 / 2)].
式中:L为观测直径;兹为探头视场角.
对观测对象进行光谱测量前,进行参考板光谱
测定,测量期间每隔 15 min 进行一次参考板测定.
每个采样点重复采集光谱 10 次,取均值作为采样点
的光谱值.光谱测量尽量选择在晴朗、无风天气,测
量时间为 10:00—14:00.观测油松高度在 3 ~ 7 m.
1郾 3摇 数据处理
为去除原始光谱中的少量噪声,利用移动平均
法对数据进行平滑处理,处理时以测定样本为中心,
选取前后各 3 个波段的反射率值进行平均,作为该
点平滑后的光谱反射率值.
本文将 2011 年 9 月 19—23 日观测的 2340 条
光谱数据,对照观测照片、松针损失率等记录进行筛
选、分类.筛选出的数据经平滑处理后,根据松毛虫
危害的标准(针叶被害率在 30%以下为轻度危害,
30% ~60%为中度危害,60%以上为重度危害[14] ),
对每个灾害等级的采样光谱反射率值进行数据平滑
57717 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 冯摇 锐等: 辽西不同针叶被害率的油松冠层光谱特征摇 摇 摇 摇 摇
处理及数据平均,作为该灾害等级的光谱反射率特
征曲线.本文中除对不同观测角度下油松冠层反射
光谱响应特性进行分析时采用多角度光谱数据外,
其余数据分析均采用垂直油松冠层的光谱反射率
数据.
在植被光谱分析中,导数应用可以减弱土壤背
景信息,因此被应用于作物水分和病害胁迫研
究[20] .一阶导数定义为:
F忆(姿) = [F(姿 + 驻姿) - F(姿 - 驻姿)] / 2驻姿
(1)
式中:F忆(姿) 为波长 姿 的一阶导数光谱;F(姿)为波
长 姿的光谱,姿为波长.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 不同观测角度下油松冠层反射光谱响应特性
观测角度对反射波谱的影响包括观测天顶角和
观测方位角两方面,观测天顶角的影响主要是由于
视场内冠层各组分所占比例的变化所引起,观测方
位角的影响主要是由前向散射作用和后向散射作用
所引起[21] .以 2011 年 9 月 19 日的观测结果为例,
分析大面积人工油松在不同角度下光谱特征的结果
表明,同一观测方向上,冠层反射率基本随观测天顶
角的增加而增大(图 2),这与 Barnsley[22]对甜菜和
草地的观测结果、李云梅等[23]对水稻冠层的观测结
果一致,原因在于,当观测天顶角增大时,视场中植
被部分(即冠层上部)增加,阴影部分(即冠层下部)
减少,所以冠层反射率也增大;同一观测角度下,冠
层反射率均为南向最强(后向散射方向),北向最弱
(前向散射方向) [24],因为本次观测时间为 10:36—
图 2摇 不同观测角度的油松冠层光谱反射特征
Fig. 2 摇 Characteristics of reflectance spectra of Chinese pine
canopy under different observation angles郾
玉: 90毅; 域:南偏下 45毅 Lean to 45毅 from south; 芋:南偏下30毅 Lean
to 30毅 from south; 郁: 北偏下 45毅Lean to 45毅 from north; 吁: 北偏下
30毅 Lean to 30 毅 from north.
10:48,太阳在南偏东方向,南向时,探测器探头与太
阳在同侧,探测的视场为太阳直接照射到的冠层,故
反射率大;北向时,探测器探头与太阳在异侧,探测
的视场还包括了未被太阳直接照射到的冠层信息和
阴影部分信息.
2郾 2摇 不同针叶被害率的油松冠层反射光谱响应
特性
不同植被类型具有不同的冠层光谱特征,这些
特征是遥感图像分析、数字图像处理的最佳波段组
合选择、专题信息提取和提高遥感监测精度等的重
要依据.当松树发生虫害时,食叶害虫的危害造成树
木失叶,当失叶超过 50%时,树高、胸径、根径生长
量约比正常减少 50% ;当失叶量在 25%左右时,对
林木影响较小或基本上没有影响;当失叶量超过
75%时,树高、胸径、根径生长将大受影响,其平均值
仅为正常的 30%左右[25] .
由图 3 可以看出,在 390 ~ 760 nm 的可见光范
围内,健康的油松冠层和各灾害等级的油松冠层光
谱变化均符合绿色植物的光谱特征[26],呈现“吸收
谷鄄反射峰鄄吸收谷鄄反射峰冶的趋势. 在中心波长分
别为 490 和 670 nm的两个谱带内,叶绿素吸收大部
分的摄入能量,形成反射低谷,在 540 nm(绿色)附
近形成一个反射峰,在 670 nm(红色)出现红谷,红
谷现象在健康植被冠层和针叶被害率低于 30%的
冠层尤为明显(中心波长在 670 与 540 nm的反射率
差值在 0郾 02 ~ 0郾 03),针叶被害率大于 60%油松冠
层的红谷现象则不十分明显(中心波长在 670 与
540 nm 的反射率差值仅 0郾 004 ). 在波长 700 ~
750 nm范围内,红光波段的强烈吸收与近红外波段
图 3摇 不同针叶被害率的油松冠层光谱特征
Fig. 3 摇 Characteristics of reflectance spectra of Chinese pine
canopy under different damaged rates of needle leaf郾
玉: 健康植株 Healthy plant; 域: 针叶被害率<30% Damaged rate of
needle leaf <30% ; 芋: 针叶被害率在 30% ~ 60% Damaged rate of
needle leaf was 30% -60% ; 郁: 针叶被害率>60% Damaged rate of
needle leaf >60% . 下同 The same below.
6771 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
的强烈反射使光谱曲线出现一个陡峭的爬升脊,反
射率迅速抬升,即“红边冶特征,反射率由 0郾 05 激增
到 0郾 15 ~ 0郾 25,针叶被害率越低,反射率的增幅越
大,这与吴继友和倪健[15]以及倪健等[16]的研究结
论一致.
在 780 ~ 2500 nm的近红外谱段中,受水汽和大
气吸收带影响,l350 ~ l450、1800 ~ 1950 和 2350 ~
2500 nm 3 个光谱区间的光谱变化异常. 780 ~
1350 nm波段为近红外高值区,只在 980 和 1200 nm
附近有 2 个相对较小的吸收谷,反射率峰值出现在
1100 nm附近,并且随针叶被害率的减少,即灾害等
级降低,反射率逐渐增大;在 980 nm 处的吸收特征
表现为,吸收谷深度随针叶被害率减小而逐渐变深,
1200 nm处的吸收谷也表现出相同特征;在波段
1450 ~ 1800 和 1950 ~ 2350 nm 之间,均存在一个红
外的反射峰,反射率随着针叶被害率的减少而下降,
即病虫害越严重,反射率越高,与 780 ~ 1350 nm波
段的光谱反射率呈现相反的特征.因此,通过 780 ~
1350 nm 和 1450 ~ 1800 nm 或 780 ~ 1350 nm 和
1950 ~ 2350 nm这两组近红外波段组合可进行松毛
虫灾害等级的监测.
2郾 3摇 不同针叶被害率油松冠层反射率的红边拐点
波长位置的变化
由于植被体内的色素、水分和其他干物质的光
谱吸收,在可见光鄄红外波段形成了红边光谱变化区
域,利用红边光谱位置(即反射光谱一阶导数最大
值对应的光谱位置)及波长可以描述植被色素状态
和健康状况.
由油松冠层 660 ~ 780 nm反射率光谱一阶导数
可以看出(图 4),在 680 ~ 740 nm范围内,不同针叶
被害率油松冠层的红边总体特征相似,均为单峰,针
图 4摇 不同针叶被害率油松冠层一阶导数光谱
Fig. 4 摇 The first derivative spectra for Chinese pine canopy
under different damaged rates of needle leaf郾
叶被害率低于 30%和健康植被的单峰曲线较陡,出
现尖锐小峰;针叶被害率大于 60%和 30% ~ 60%之
间的单峰曲线则相对平缓,并且针叶被害率越大,峰
值越低.通过读取各曲线一阶导数最大值可得到不
同针叶被害率红边拐点波长位置,针叶被害率大于
60% 、30% ~ 60% 、低于 30%和健康植被的红边拐
点波长分别为 699、704、713、716 nm,说明随着针叶
被害率的增加,红边波长位置向短波方向移动,即出
现“蓝移冶现象[15-16] . 因此,通过检测松树冠层反射
光谱的红边位置,可以有效区分油松冠层针叶被害
率,并能有效地监测松毛虫灾害等级.
2郾 4摇 油松冠层针叶被害率与光谱参数的相关性分
析及模型检验
由图 5 可以看出,在可见光波段,380 ~ 470 和
710 ~ 780 nm附近的油松冠层光谱反射率与针叶被
害率达显著相关,其中,380 ~ 430 nm 的紫光附近和
720 ~ 780 nm 达到极显著相关;在近红外波段,
780 ~ 1196、1420 ~ 1566、1950 ~ 2350 nm 达到显著
相关,其中,780 ~ 1150 和 1950 ~ 2350 nm 达到极显
著相关.根据油松冠层光谱特点及其与针叶被害率
的相关关系,本文选取 750、860、1470 和 2100 nm作
为敏感波段,通过构建植被指数进行针叶被害率的
监测[27] .
摇 摇 植被指数的构建主要包括 3 类,即归一化植被
指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数
(RVI),红边参数包括红边位置(姿red )、红边幅值
(D姿red)和红边面积(Sred) [28] .将敏感波段构建的植
被指数和红边特征参数与针叶被害率进行相关分析
并构建回归模型.从表 1 可以看出,光谱参数构建的
针叶被害率监测模型均通过了 琢=0郾 05 的显著性检
验,整体来说,波段植被指数模型在精度上高于红边
图 5摇 油松冠层原始光谱反射率与针叶被害率的相关性
Fig. 5摇 Correlation between original reflectance spectra and the
damaged rate of needle leaf for Chinese pine canopy (n=65)郾
77717 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 冯摇 锐等: 辽西不同针叶被害率的油松冠层光谱特征摇 摇 摇 摇 摇
表 1摇 光谱参数的针叶被害率回归方程
Table 1摇 Regression equations of the damaged rate of needle leaf with spectral parameters (n=52)
光谱参数
Spectral parameter
监测模型
Monitoring model
R2
NDVI(860,750) y=902748x4 -198374x3 +16019x2 -555郾 24x+7郾 3489 0郾 125*
DVI(860,750) y=-50000000x4 +5000000x3 -151440x2 +2041郾 9x-8郾 9403 0郾 273**
RVI(860,750) y=36763x4 -164325x3 +275376x2 -205044x+57238 0郾 126**
NDVI(1470,750) y=-2郾 3415x4 -1郾 988x3 -0郾 283x2 +0郾 8053x+0郾 9243 0郾 449**
DVI(1470,750) y=-1732郾 4x4 -866郾 75x3 -125郾 94x2 -1郾 2616x+0郾 9583 0郾 465**
RVI(1470,750) y=-1郾 8961x4 +5郾 9575x3 -6郾 7903x2 +3郾 809x-0郾 1573 0郾 447**
NDVI(1470,860) y=-1郾 8003x4 -1郾 1792x3 +0郾 1805x2 +0郾 9613x+0郾 9895 0郾 450**
DVI(1470,860) y=-1580郾 8x4 -921郾 77x3 -166郾 23x2 -6郾 2452x+0郾 8962 0郾 475**
RVI(1470,860) y=-3郾 1041x4 +8郾 6642x3 -8郾 7659x2 +4郾 374x-0郾 1734 0郾 449**
NDVI(2100,750) y=-4郾 6845x4 -6郾 1432x3 -2郾 1412x2 +0郾 6228x+0郾 9378 0郾 453**
DVI(2100,750) y=-930郾 65x4 -501郾 34x3 -74郾 796x2 +0郾 8614x+0郾 9687 0郾 465**
RVI(2100,750) y=-2郾 3481x4 +6郾 648x3 -6郾 6324x2 +3郾 2744x+0郾 0065 0郾 446**
NDVI(2100,860) y=-5郾 8313x4 -8郾 6488x3 -3郾 8596x2 +0郾 2694x+0郾 9741 0郾 454**
DVI(2100,860) y=-833郾 9x4 -520郾 62x3 -96郾 724x2 -2郾 1024x+0郾 9553 0郾 471**
RVI(2100,860) y=-4郾 5462x4 +11郾 128x3 -9郾 5339x2 +3郾 9886x-0郾 02 0郾 449**
D姿red y=7000000000x4 -100000000x3 +595850x2 -1409郾 9x+1郾 8272 0郾 236**
姿red y=-0郾 00003x4 +0郾 0852x3 -90郾 144x2 +42403x-7000000 0郾 349**
Sred y=1298郾 2x4 -914郾 55x3 +230郾 14x2 -26郾 388x+1郾 7388 0郾 236**
**P<0郾 01; * P<0郾 05郾 y: 针叶被害率 Damaged rate of needle leaf; x: 光谱参数 Spectral parameter; NDVI: 归一化植被指数 Normalized differ鄄
ence vegetation index; RVI: 比值植被指数 Ratio vegetation index; DVI: 差值植被指数 Differential vegetation index;D姿red: 红边幅值 Red edge
slope; 姿red: 红边位置 Red edge; Sred: 红边面积 Red edge area郾
参数模型,以波段 1470 和 860 nm 构建的差值植被
指数模型的精度最高,决定系数为 0郾 475.
摇 摇 为了检验 DVI(1470,860)对油松冠层针叶被害
率监测模型的准确度,用未参加建模的光谱观测数
据进行验证.结果显示,计算值与实际观测值之间有
较好的一致性(图 6),决定系数达到0郾 954,说明本
文以 DVI(1470,860)所建的模型可以较可靠地监测
油松冠层针叶被害率.
图 6摇 针叶被害率监测模型计算值与实测值的比较
Fig. 6摇 Comparison of the values of damaged rate of needle leaf
calculated by the monitoring model with measured values郾
3摇 讨摇 摇 论
本研究通过对辽宁西部油松针叶林不同受害程
度下冠层光谱反射率变化特征,以及不同针叶被害
率与多种植被指数和光谱红边参数的相关分析,建
立了植被指数 DVI(1470,860)的针叶被害率监测模
型,为油松的遥感监测奠定了信息基础,也可为基于
光谱分析技术的不同等级松毛虫危害监测提供理论
基础.
对不同针叶被害率的油松冠层光谱反射率变化
分析表明,健康的油松冠层和各灾害等级的油松冠
层光谱变化均符合绿色植物的光谱特征[29],在
760 nm的高反射率区,随着失针增加,高反射值逐渐
降低,即受害等级越严重,反射率越低. 这与其他学
者对赤松林松毛虫[15]、马尾松松材线虫[30]不同受
灾等级的光谱分析结论一致.
当植物受到干旱、高温、病虫害胁迫时,植物叶
片生理生化机能改变,导致植被光谱发生变化,红边
位置“蓝移冶 [31] .这与本研究结果一致,随着针叶被
害率的增加,红边拐点波长位置向短波方向移动.
由于植被指数可消除背景光谱信息的影响[32],
采用植被指数建立监测预测模型时具有更高的精
度[33] .陈兵等[34]利用波段组合(R1589-R648) / (R1589+
R648)建立不同蚜害棉叶遥感估测模型的决定系数
为 0郾 415(P<0郾 01),可较好地识别蚜害棉叶的严重
度.本文通过分析油松冠层光谱特点及其与针叶被
害率相关性,选取 750、860、1470 及 2100 nm作为敏
感波段构建植被指数和红边参数与针叶被害率的模
型,以波段 1470 和 860 nm 构建的差值植被指数模
8771 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
型的精度最高,利用实测数据对监测模型进行检验
的决定系数达到 0郾 954,由此可见,DVI(1470,860)
可作为油松冠层针叶被害率的最佳监测模型.
参考文献
[1]摇 Zeng J鄄P (曾菊平), Ge F (戈摇 峰), Su J鄄W (苏建
伟), et al. Researches on the occurrences of major
forest insect pests of pine caterpillar Dendrolimus spp. in
China. Chinese Bulletin of Entomology (昆虫知识),
2010, 47(3): 451-459 (in Chinese)
[2]摇 Xiao Y (肖摇 艳), Chang L鄄Z (常忠连). Monitoring
and forecasting information management systems for Den鄄
drolimus spp. in Liaoning Province. Liaoning Forestry
Science and Technology (辽宁林业科技), 2004(3):
13-15 (in Chinese)
[3]摇 Chen L鄄J (陈吕洁). Comprehensive Management of
Pine Caterpillar. Beijing: China Forestry Press, 1990
(in Chinese)
[4]摇 Hou T鄄Q (侯陶谦). Chinese Pine Caterpillar. Beijing:
Science Press, 1990 (in Chinese)
[5]摇 Wu D鄄H (吴代晖), Fan W鄄J (范闻捷), Cui Y鄄K (崔
要奎), et al. Review of monitoring soil water content
using hyperspectral remote sensing. Spectroscopy and
Spectral Analysis (光谱学与光谱分析), 2010, 30
(11): 3067-3071 (in Chinese)
[6]摇 Zhang X (张摇 霞), Sun R (孙摇 睿), Zhang B (张摇
兵), et al. Land cover classification of North China
plain using MODIS_EVI temporal profile. Transactions
of the Chinese Society of Agricultural Engineering (农业
工程学报), 2006, 22(12): 128-132 (in Chinese)
[7]摇 Feng M鄄C (冯美臣), Yang W鄄D (杨武德), Zhang D鄄
Y (张东彦), et al. Monitoring planting area and
growth situation of irrigation鄄land and dry鄄land winter
wheat based on TM and MODIS data. Transactions of the
Chinese Society of Agricultural Engineering (农业工程
学报), 2009, 25(3): 103-109 (in Chinese)
[8]摇 Eklundh L, Johansson T, Solberg S. Mapping insect
defoliation in Scots pine with MODIS time鄄series data.
Remote Sensing of Environment, 2009, 113: 1566-1573
[9]摇 Wulder MA, White JC, Coops NC, et al. Multi鄄tempo鄄
ral analysis of high spatial resolution imagery for disturb鄄
ance monitoring. Remote Sensing of Environment, 2008,
112: 2729-2740
[10]摇 Wu H鄄G (武红敢),Shi J (石摇 进). Monitoring tech鄄
nique of pine caterpillars with TM image. Journal of
Remote Sensing(遥感学报), 2004, 8 (2): 172 -177
(in Chinese)
[11]摇 Vogelmann JE, Rock BN. Use of thematic mapper data
for the detection of forest damage caused by the pear
thrips. Remote Sensing of Environment, 1989, 30: 217-
225
[12]摇 Dai C鄄D (戴昌达), Lei L鄄P (雷莉萍), Hu D鄄Y (胡
德永), et al. Dendrolimus spp. damage monitoring
using remote sensing data. Remote Sensing Information
(遥感信息), 1991(3): 32-34(in Chinese)
[13]摇 Qi X鄄L (亓兴兰), Liu J (刘摇 健), Chen G鄄R (陈国
荣), et al. Studies on monitoring of Dendrolmus puncta鄄
tus damage with MODIS data. Journal of Southwest For鄄
estry University (西南林学院学报), 2010, 30 (1):
42-46 (in Chinese)
[14]摇 Zhang Y鄄S (张玉书), Ban X鄄X (班显秀), Chen P鄄S
(陈鹏狮), et al. Dendrolimus spp. damage monitoring
by using NOAA / AVHRR data. Chinese Journal of
Applied Ecology (应用生态学报), 2005, 16(5): 870
-874 (in Chinese)
[15]摇 Wu J鄄Y (吴继友), Ni J (倪 摇 健). Spectral charac鄄
teristics of the pine leaves damaged by pine moth and a
model for detecting the damage early. Remote Sensing of
Environment (环境遥感), 1995, 10(4): 250-258( in
Chinese)
[16]摇 Ni J (倪摇 健), Wu J鄄Y (吴继友), Jiang B鄄H (蒋本
和). Changes of the biological and spectral characteris鄄
tics of the pine caterpillar鄄damaged red pine forest in the
spring. Acta Photoecologica Sinica (植物生态学报),
1994, 18(4): 322-327(in Chinese)
[17]摇 Price KP, Jakubauskas ME. Spectral retrogression and
insect damage in lodgepole pine successional forests.
International Journal of Remote Sensing. 1998, 19:
1627-1632
[18]摇 Nakane K, Kimura Y. Assessment of pine forest damage
by blight based on Landsat TM data and correlation with
environmental factors. Ecological Research, 1992, 7:
9-18
[19]摇 Wang W鄄Q(王文权). Liaoning Forest Resources. Bei鄄
jing: China Forestry Press, 2007 (in Chinese)
[20]摇 Demetriades鄄Shah TH, Steven MD, Clark JA. High res鄄
olution derivative spectra in remote sensing. Remote
Sensing of Environment, 1990, 33: 55-64
[21]摇 Tian J (田摇 静), Yan Y (阎摇 雨), Chen S鄄B (陈圣
波). The advances in the application of the remote
sensing technique to the estimation of vegetation fraction鄄
al cover. Remote Sensing for Land & Resources (国土资
源遥感), 2004(1): 105 (in Chinese)
[22]摇 Barnsley MJ. Effects of off鄄nadir view angles on the
detected spectral response of vegetation canopies. Inter鄄
national Journal of Remote Sensing, 1984, 5: 715-728
[23]摇 Li Y鄄M (李云梅), Wang R鄄C (王人潮), Wang X鄄Z
(王秀珍), et al. Effect of rice canopy structural chan鄄
ges on bidirectional reflectance. Chinese Journal of
97717 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 冯摇 锐等: 辽西不同针叶被害率的油松冠层光谱特征摇 摇 摇 摇 摇
Applied Ecology (应用生态学报), 2001, 12(3): 401
-404(in Chinese)
[24]摇 Li Y鄄M (李云梅), Wang R鄄C (王人潮), Wang X鄄Z
(王秀珍), et al. Dynamics of rice canopy bidirectional
reflectance. Journal of Zhejiang University (浙江大学
学报), 2001, 27(1): 37-42 (in Chinese)
[25]摇 Chen T鄄Y (陈桃源). A preliminary study on the man鄄
agement index for Dendrolimus punctatus Walker. Scien鄄
tia Silvae Sinicae (林业科学), 1985, 21(2): 211 -
215(in Chinese)
[26]摇 Sun H (孙摇 红), Li M鄄Z (李民赞), Zhang Y鄄E (张
彦娥), et al. Spectral characteristics of corn under dif鄄
ferent nitrogen treatments. Spectroscopy and Spectral
Analysis (光谱学与光谱分析), 2010, 30(3): 715-
719(in Chinese)
[27] 摇 Zhu X鄄C (朱西存), Zhao G鄄X (赵庚星), Dong F
(董 摇 芳), et al. Monitoring models for phosphorus
content of apple flowers based on hyperspectrum. Chi鄄
nese Journal of Applied Ecology (应用生态学报),
2009, 20(10): 2424-2430(in Chinese)
[28]摇 Gu Y鄄F (谷艳芳), Ding S鄄Y (丁圣彦), Chen H鄄S
(陈海生), et al. Ecophysiological responses and hy鄄
perspectral characteristics of winter (Triticum aestivum)
under drought stress. Acta Ecologica Sinica (生态学
报), 2008, 28(6): 2690-2697(in Chinese)
[29] 摇 Xu X鄄R (徐希孺). Physical Theory of Remote Sens鄄
ing. Beijing: Peking University Press, 2006 ( in Chi鄄
nese)
[30]摇 Wang Z (王摇 震), Zhang X鄄L (张晓丽), An S鄄J (安
树杰). Spectral characteristics analysis of Pinus masso鄄
niana suffered by Bursaphelenchus xylophilus. Remote
Sensing Technology and Application (遥感技术与应
用), 2007, 22(3): 367-370(in Chinese)
[31]摇 Xie X鄄J (谢晓金), Shen S鄄H (申双和), Li Y鄄X (李
映雪), et al. Red edge characteristics and monitoring
SPAD and LAI for rice with high temperature stress.
Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engi鄄
neering (农业工程学报), 2010, 26(3): 183-190 (in
Chinese)
[32]摇 Tan C鄄W (谭昌伟), Wang J鄄H (王纪华), Huang W鄄
J (黄文江), et al. A review of hyperspectral remote
sensing application to extract biophysical and biochemi鄄
cal information of vegetation. Journal of Northwest A &
F University (Natural Science) (西北农林科技大学学
报·自然科学版), 2005, 33(5): 151-155( in Chi鄄
nese)
[33]摇 Zhu Y (朱摇 艳), Wu H鄄B (吴华兵), Tian Y鄄C (田
永超), et al. Estimation of nitrogen concentration in
cotton leaf based on canopy reflectance spectra. Chinese
Journal of Applied Ecology(应用生态学报), 2007, 18
(10): 2263-2268(in Chinese)
[34]摇 Chen B (陈摇 兵), Wang K鄄R (王克如), Li S鄄K (李
少昆), et al. Study on spectrum characteristics of cotton
leaf and its estimating with remote sensing under aphid
stress. Spectroscopy and Spectral Analysis(光谱学与光谱
分析), 2010, 30(11): 3093-3097 (in Chinese)
作者简介 摇 冯 摇 锐,女,1972 年生,硕士,副研究员. 主要从
事农业气象遥感及地理信息系统研究,发表论文 20 余篇.
E鄄mail: fengrui_k@ 163. com
责任编辑摇 杨摇 弘
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