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高光谱遥感技术的茶尺蠖危害程度监测

来源:赛斯拜克 发表时间:2024-12-26 浏览量:502 作者:

茶尺蠖作为茶树的主要害虫之一,其危害程度直接影响到茶叶的产量和品质。传统监测方法存在效率低、覆盖面有限等问题。高光谱遥感技术以其高分辨率、多波段、图谱合一的特点,为茶尺蠖危害程度的精准监测提供了新的途径。本文综述了高光谱遥感技术在茶尺蠖危害程度监测中的应用,包括高光谱数据的采集、预处理、特征提取、模型构建及结果验证等方面,旨在为茶园的病虫害管理提供科学依据和技术支持。

茶尺蠖(Ectropis obliqua)是茶树的主要害虫之一,广泛分布于我国各大茶区,对茶叶生产造成严重威胁。茶尺蠖以幼虫取食茶树叶片为主,严重时可将茶树叶片全部吃光,导致茶树生长受阻,茶叶产量和品质大幅下降。传统茶尺蠖监测方法主要依赖人工田间调查,存在效率低、主观性强、覆盖面有限等问题。随着遥感技术的快速发展,高光谱遥感技术以其独特的优势在农业病虫害监测中展现出巨大潜力。

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一、高光谱遥感技术概述


高光谱遥感技术是一种结合成像技术和光谱技术的多维信息获取技术,能够在可见光、近红外、中红外等多个波段范围内获取地物的精细光谱信息。高光谱数据具有图谱合一的特点,即每个像元都对应一条完整的光谱曲线,这使得高光谱遥感技术能够实现对地物的精细分类和识别。在农业领域,高光谱遥感技术已被广泛应用于作物长势监测、病虫害诊断、土壤养分评估等方面。

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二、高光谱遥感技术在茶尺蠖危害程度监测中的应用

高光谱数据采集

高光谱数据的采集是茶尺蠖危害程度监测的基础。选择合适的遥感平台和传感器,如无人机搭载的高光谱相机,对茶园进行高光谱图像采集。采集时应考虑光照条件、飞行高度、航速等因素,以确保数据的质量和覆盖范围。

数据预处理

高光谱数据预处理包括辐射校正、大气校正、几何校正等步骤,以消除传感器误差、大气影响和几何畸变等因素对数据的影响。预处理后的数据更加准确可靠,为后续分析奠定基础。

特征提取

特征提取是高光谱遥感数据分析的关键步骤。通过分析高光谱数据中的光谱特征参数,如红边峰值、蓝边峰值、一阶导数积分值等,可以揭示茶尺蠖危害对茶树叶片光谱特性的影响。这些特征参数与茶尺蠖危害程度之间存在密切关系,可用于后续模型构建。

模型构建

基于提取的光谱特征参数,构建茶尺蠖危害程度预测模型。常用的模型包括线性回归模型、支持向量机模型、随机森林模型等。通过训练样本数据对模型进行训练和优化,以提高模型的预测精度和泛化能力。

结果验证

将预测结果与实地调查数据进行对比验证,评估模型的准确性和可靠性。同时,通过不同年份、不同地区的数据对模型进行验证,以检验模型的稳定性和适用性。


三、高光谱遥感技术具有光谱分辨率高、能获取丰富光谱信息的特点,为茶尺蠖危害程度的快速、准确监测提供了新的途径。


一、环境条件

选择无风、无云,太阳能见度好的晴天对茶树冠层进行光谱测定,在10:00-14:00测定茶树冠层光谱反射率。本研究应用了400-1000nm的高光谱相机,可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。观测时,视场角为25,高光谱相机的探测头到茶树冠层顶端的高度约0.5m观测范围直径约为0.22m为了减小实验误差,在每个样本区域内重复测量3次,取平均值作为光谱反射值。

二、数据处理与分析

1、正常茶叶与受茶尺蠖危害的茶叶叶面外观比较。
本试验采集了一系列受茶尺蠖不同程度危害的茶叶作为研究对像,并分别采集其光谱数据、叶面积指数及茶尺每亩茶尺蠖数目等信息,无虫害的茶叶和受茶尺蠖危害的茶叶对照如图 1所示:

叶片完好,叶片相互挤在一起,而受到虫子危害的茶叶其叶片被咬成不规则形状,其外部颜色变成暗黄色,叶片的结构也发生了相应的变化。
2、正常茶叶与受茶尺蠖危害的茶叶叶面积指数比较。

由图 2可以看出,叶面积指数受茶尺蠖危害程度的影响很大,茶尺数目越多被啃食的茶叶叶片越多,叶片面积指数就会越小。
3、 茶尺蠖对茶树冠层反射光谱特征的影响。
茶树叶片的受到虫害的影响,会导致茶树叶片的理化性质发生一些改变,包括叶片的颜色、结构、含水率、叶绿素含量及营养状况等。而这些理化性质的改变都会使其光谱特征参数值发生一些变化,如光谱反射率、透射率、吸收率,红边峰值及其波长位置及蓝边峰值及其波长位置等。。因此,把握正常茶叶光谱特征及其相关信息,是研究茶叶受到其它病虫害危害的前提和基础。



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