接種不同濃度松材線(xiàn)蟲(chóng)的黑松光譜學(xué)特征分析

馬躍　呂全　趙相濤　何邦令　劉會(huì)香　張星耀

摘 要：利用光譜學(xué)進(jìn)行植物病害的早期診斷是近年來(lái)植物病害監(jiān)測(cè)預(yù)警研究的一個(gè)熱點(diǎn)。本試驗(yàn)采用人工接種不同濃度松材線(xiàn)蟲(chóng)的方法，研究了野外健康黑松不同發(fā)病階段黑松松針的反射光譜特征曲線(xiàn)，分析了多個(gè)光譜特征參數(shù)。結(jié)果表明：綠光波段（500～560 nm）和近紅外波段（750～900 nm）反射光譜曲線(xiàn)對(duì)松樹(shù)發(fā)病程度有一定的指示作用；紅邊（680～780 nm）位置藍(lán)移、綠峰（510～580 nm）反射高度及紅谷（640～700 nm）吸收深度降低、紅邊斜率減小等光譜特征參數(shù)的變化能夠很好地反映松樹(shù)的感病情況。本研究結(jié)果可為利用高光譜遙感技術(shù)進(jìn)行松材線(xiàn)蟲(chóng)病監(jiān)測(cè)與預(yù)警提供理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：：松材線(xiàn)蟲(chóng)；黑松；光譜分析；光譜特征參數(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)：S712 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)號(hào)：A 文章編號(hào)：1001-4942（2012）11-0012-05

Analysis of Spectral Characteristics of Pinus thunbergii

Inoculated with Pine Wood Nematode

Ma Yue1， Lü Quan2， Zhao XiangTao1， He BangLing1， Liu HuiXiang1*， Zhang XingYao2

（1.College of Plant Protection， Shandong Agricultural University/Shandong Forestry Harmful Biological Control Engineering

Technology Research Center， Taian 271018， China； 2. Key Laboratory of Forest Protection of China State Forestry Administration/

Research Institute of Forest Ecology，Environment and Protection，Chinese Academy of Forestry，Beijing 100091， China）

Abstract Using spectroscopy to diagnose plant diseases is a research focus in plant disease monitoring and early warning in recent years. In this paper， the spectral characteristic curve of Pinus thunbergii needle was studied after artificial inoculation of different concentrations of pine wood nematode， and the multiple spectral characteristic parameters were analyzed. The results showed that the green and near-infrared reflectance spectral curves could indicate the pine disease severity. The decline of spectral parameters such as red edge position blue shift， green peak height and red band depth， and the decrease of red edge slope could reflect well the disease situation of pine. All the results above provided a theoretical basis for the pine wilt disease monitoring and early warning by using hyperspectral remote sensing technology.

Key words Bursaphelenchus xylophilus；Pinus thunbergii Parl.；Spectral absorption；Spectral parameter

松材線(xiàn)蟲(chóng)?。≒ine Wilt Disease），又稱(chēng)松樹(shù)萎蔫病，該病害危害嚴(yán)重，發(fā)病快，傳播迅速，防治困難。我國(guó)于1982年在南京中山陵首次發(fā)現(xiàn)松材線(xiàn)蟲(chóng)病以來(lái)，該病已擴(kuò)散蔓延至全國(guó)16個(gè)?。ㄊ校瑢?duì)我國(guó)現(xiàn)有松林資源、生態(tài)景觀和林業(yè)經(jīng)濟(jì)造成了極大破壞和嚴(yán)重威脅[1]。目前松材線(xiàn)蟲(chóng)病傳播擴(kuò)散的風(fēng)險(xiǎn)仍在不斷加劇，防控形勢(shì)依然十分嚴(yán)峻。

近年來(lái)，遙感技術(shù)在森林病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)預(yù)警方面顯現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，20世紀(jì)末迅速發(fā)展起來(lái)的高光譜技術(shù)作為一種更先進(jìn)的空間信息技術(shù)，能夠利用很窄的電磁波段從地物獲取連續(xù)光譜信息。植物具有特殊的反射光譜特征，且因植物種類(lèi)、生長(zhǎng)階段、葉形結(jié)構(gòu)、葉綠素含量、細(xì)胞含水量及健康狀況而異[2]。當(dāng)植物受病蟲(chóng)害侵染時(shí)，葉片色素、細(xì)胞構(gòu)造以及細(xì)胞液、細(xì)胞膜等會(huì)發(fā)生一些變化，就會(huì)反映在葉片的光譜反射率及特征參數(shù)上。因此，應(yīng)用成像光譜遙感技術(shù)，研究受害植物光譜特性的變異信息，可為大規(guī)模監(jiān)測(cè)植物病蟲(chóng)害發(fā)生動(dòng)向提供可靠的依據(jù)。目前，針對(duì)松材線(xiàn)蟲(chóng)病危害的松樹(shù)林木光譜特征研究還不多見(jiàn)。石進(jìn)等（2006）[3]采用航空遙感與地面GPS定位相結(jié)合的方法對(duì)有松材線(xiàn)蟲(chóng)病癥狀的松林進(jìn)行準(zhǔn)確、快速定位。王震等（2007）[4]對(duì)野外不同受害類(lèi)型的馬尾松進(jìn)行反射光譜測(cè)定并分析，結(jié)果表明不同受害類(lèi)型馬尾松光譜曲線(xiàn)差異明顯，在綠光區(qū)，隨受害程度加深，葉綠素和水分減少，其反射率逐漸減小，而在紅光區(qū)，其反射率隨受害程度加深逐漸增大。這種變化規(guī)律對(duì)于在松材線(xiàn)蟲(chóng)入侵過(guò)程中，應(yīng)用遙感技術(shù)研究森林資源的動(dòng)態(tài)變化非常有價(jià)值。在高光譜遙感數(shù)據(jù)中，從紅光過(guò)渡到近紅外的“紅邊”（680～780 nm）是描述植被色素狀態(tài)和健康狀況的重要指示波段，也是植物光譜曲線(xiàn)最明顯的特征，紅邊位置隨葉綠素含量、葉面積指數(shù)、生物量、年齡、植被的健康程度、季節(jié)而變化，可作為植被脅迫和衰老的指示器，用以研究植物的生長(zhǎng)和健康狀況[5～7]。杜華強(qiáng)等（2009）[8]對(duì)野外未知病害馬尾松進(jìn)行反射光譜連續(xù)測(cè)量，在對(duì)反射光譜數(shù)據(jù)紅邊位置、綠峰反射高度和紅谷吸收深度分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步利用分形理論來(lái)分析發(fā)病早期馬尾松高光譜數(shù)據(jù)，結(jié)果表明，這3個(gè)參數(shù)特別是紅邊位置對(duì)松材線(xiàn)蟲(chóng)病的發(fā)生具有一定的預(yù)測(cè)作用，可進(jìn)一步結(jié)合生化參數(shù)如葉綠素含量、含水量等改進(jìn)預(yù)測(cè)結(jié)果。

本研究是在自然生長(zhǎng)條件下對(duì)林間健康黑松人工接種不同濃度的松材線(xiàn)蟲(chóng)，定期采集松針測(cè)量其反射光譜特征曲線(xiàn)，分析了不同接種濃度、不同采樣時(shí)間的黑松松針的反射率曲線(xiàn)以及多個(gè)高光譜特征參數(shù)，以探究寄主感病后光譜特征變化與發(fā)病進(jìn)程間的關(guān)系，旨在為應(yīng)用高光譜遙感技術(shù)進(jìn)行松材線(xiàn)蟲(chóng)病監(jiān)測(cè)與預(yù)警提供實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

1 材料與方法

11 試驗(yàn)區(qū)概況

試驗(yàn)區(qū)設(shè)在山東省榮成市國(guó)營(yíng)成山林場(chǎng)（122°329′E，37°234′N(xiāo)），該林場(chǎng)位于山東半島東部沿海地區(qū)，屬暖溫帶季風(fēng)氣候，年平均氣溫12℃左右，年平均降水量800 mm左右。成山林場(chǎng)始建于1949年12月，總面積833 hm2，其中林地面積787 hm2，主要組成樹(shù)種是黑松（Pinus thunbergii Parl），林齡在60年左右。

12 供試材料

松材線(xiàn)蟲(chóng)[Bursaphelenchus xylophilus （Steiner & Buhrer） Nickle]蟲(chóng)株來(lái)源于榮成市成山林場(chǎng)的感病黑松，從病樹(shù)疫木中分離獲得；接種樹(shù)選自榮成市成山林場(chǎng)內(nèi)高2 m左右、七八年實(shí)生黑松幼樹(shù)。

13 試驗(yàn)方法

松材線(xiàn)蟲(chóng)在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)以灰葡萄孢（Botrytis cinerea）為營(yíng)養(yǎng)擴(kuò)大培養(yǎng)，制備高（4 000條/300 μl）、中（2 000條/300 μl）、低（1 000條/300 μl）3種濃度的松材線(xiàn)蟲(chóng)懸浮液。在野外，選取健康黑松幼樹(shù)，以皮接法進(jìn)行人工接種，每種濃度的線(xiàn)蟲(chóng)懸浮液各接種10棵樹(shù)，分別以S（高濃度線(xiàn)蟲(chóng)液接種樹(shù)）、M（中濃度線(xiàn)蟲(chóng)液接種樹(shù)）、L（低濃度線(xiàn)蟲(chóng)液接種樹(shù)）加數(shù)字表示，并設(shè)置了6棵樹(shù)作為對(duì)照（以CK表示，3棵接無(wú)菌水，3棵自然生長(zhǎng)不做任何處理）[9]。

自接種之日起，每隔8天采集一次松針，采樣選在晴天的上午進(jìn)行，直至病株出現(xiàn)明顯癥狀停止采樣， 共采集7次。在每棵樹(shù)的上、中、下3個(gè)部位，各分3個(gè)方向采摘適量松針混合在一起，針葉采集后立即放入保鮮袋，用冷藏箱帶入遮光室進(jìn)行光譜測(cè)量。

光譜特征曲線(xiàn)測(cè)量采用ASD Field Spec3便攜式地物波譜儀，其波長(zhǎng)范圍為350～2 500 nm，光譜采樣間隔為1377 nm@350～1 050 nm，2 nm@1 000～2 500 nm，光譜分辨率為 3 nm@700 nm，85 nm@1 400 nm，65 nm@2 100 nm，測(cè)量過(guò)程中隨時(shí)用反射率為1的標(biāo)準(zhǔn)白板校正。每個(gè)樣本重復(fù)測(cè)量10次，所測(cè)的光譜數(shù)據(jù)由光譜儀傳入計(jì)算機(jī)后，轉(zhuǎn)換為反射率數(shù)據(jù)，利用光譜儀自帶的光譜處理軟件View Spec Pro 50進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理。剔除異常值后用軟件中的Statistics功能計(jì)算各重復(fù)采樣的平均值，最后利用Graph Data功能繪制光譜曲線(xiàn)圖。

14 光譜特征參數(shù)分析方法

選取的光譜特征參數(shù)包括：綠峰反射率（reflectance of green peak，RGP）、綠峰位置（green peak position，GPP）、紅谷反射率（reflectance of red band， FRB）、紅邊位置（red edge position，REP）、紅邊斜率（red edge slope，RES）、綠峰反射高度（green peak height，GH）、紅谷吸收深度（red band depth，RD）以及水分脅迫波段反射率（reflectance of water stress band，RWSB）等。

RGP指波長(zhǎng)510～580 nm范圍內(nèi)最大的波段反射率，GPP指綠峰反射率對(duì)應(yīng)的波長(zhǎng)位置（nm），F(xiàn)RB指波長(zhǎng)640～700 nm范圍內(nèi)最小的波段反射率，而RWSB指波長(zhǎng)1 550～1 750 nm范圍內(nèi)最大的波段反射率。

紅邊通常是指680～780 nm間反射率突然變化的區(qū)域，是由于葉綠素的強(qiáng)吸收和近紅外葉子內(nèi)部散射導(dǎo)致的高反射所形成的[10～13]。目前關(guān)于紅邊位置的計(jì)算方法很多，由于導(dǎo)數(shù)光譜分析技術(shù)對(duì)光照強(qiáng)度、噪聲影響敏感性較低，同時(shí)能增強(qiáng)光譜特征等[14，15]。本研究采用導(dǎo)數(shù)光譜分析技術(shù)，即一階導(dǎo)數(shù)最大值所對(duì)應(yīng)的波長(zhǎng)來(lái)計(jì)算紅邊位置[16～19]，計(jì)算公式如下：

dRdλ=R（λi+1）-R（λi-1）λi+1-λi-1

（1）

（1）式中Ri，λi分別為第i波段的反射率和波長(zhǎng)。RES指紅邊內(nèi)一階導(dǎo)數(shù)光譜的最大峰值。

綠峰反射高度GH和紅谷吸收深度RD分別按公式（2）、（3）計(jì)算[20]。

GH=1-RS+RE-RSλE-λS×（λC-λS）RC

（2）

RD=1-RCRS+RE-RSλE-λS×（λC-λS）

（3）

（2）式中RC，RS，RE分別為綠峰吸收特征中心點(diǎn)、起點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)處的光譜反射率，λC，λS，λE分別為反射特征中心點(diǎn)、起點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)處的波長(zhǎng)，分別為560、500 nm和670 nm。

（3）式中RC，RS，RE分別為紅谷吸收特征中心點(diǎn)、起點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)處的光譜反射率，λC，λS，λE分別為反射特征中心點(diǎn)、起點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)處的波長(zhǎng)，分別為670、560 nm和760 nm。2 結(jié)果與分析

21 光譜特征曲線(xiàn)分析

圖1表示3種濃度松材線(xiàn)蟲(chóng)懸浮液接種黑松后先后7次測(cè)量的松針?lè)瓷渎是€(xiàn)。從圖中可以看出，在綠光區(qū)（500～560 nm）和近紅外區(qū)（750～900 nm），隨發(fā)病程度的加深光譜曲線(xiàn)呈現(xiàn)出明顯的變化規(guī)律，即松針的反射率隨著發(fā)病程度的加深有降低的趨勢(shì)。

前3次測(cè)量的反射率曲線(xiàn)與對(duì)照樹(shù)的反射率曲線(xiàn)相比，僅有細(xì)微的上下波動(dòng)。從第4次測(cè)量開(kāi)始，反射率差異越來(lái)越明顯，主要表現(xiàn)為綠光范圍內(nèi)的吸收峰有所降低，近紅外以及中紅外區(qū)的反射率明顯減小，紅光到近紅外的紅邊陡峭程度降低。在可見(jiàn)光波段，接種樹(shù)的松針?lè)瓷渎逝c健康狀態(tài)對(duì)照樹(shù)的差異較小，而近紅外和中紅外波段反射率光譜差異較明顯。

22 光譜特征參數(shù)分析

通過(guò)分析光譜特征曲線(xiàn)只能定性地了解松針?lè)瓷渎实淖兓厔?shì)，為進(jìn)一步定量地分析隨感病程度加深松針的光譜學(xué)差異，分別計(jì)算了3種線(xiàn)蟲(chóng)濃度接種黑松后先后7次測(cè)量的反射率曲線(xiàn)中的8個(gè)光譜特征參數(shù)，圖2是這些參數(shù)的動(dòng)態(tài)變化曲線(xiàn)。

從圖2可以看出：指示植物健康狀況的兩個(gè)重要的光譜特征參數(shù)紅邊位置（REP）和綠峰反射高度（GH）均呈現(xiàn)隨感病程度加深逐漸降低的趨勢(shì)，綠峰反射率（RGP）、綠峰位置（GPP）、紅邊斜率（RES）以及紅谷吸收深度（RD）也相應(yīng)地隨感病程度加深逐漸降低；紅谷反射率（FRB）波動(dòng)比較大，趨勢(shì)不明顯，而水分脅迫波段反射率（RWSB） 差異變化不明顯，這與已有研究顯示這兩個(gè)參數(shù)有隨感病程度加深逐漸升高的趨勢(shì)有所不同，可以看出它們隨感病程度加深有不明顯的下降趨勢(shì)。

3 結(jié)論與討論

通過(guò)對(duì)不同線(xiàn)蟲(chóng)濃度接種的黑松不同采樣時(shí)間的松針?lè)瓷涔庾V特征曲線(xiàn)的分析，得出：在綠光（500～560 nm）和近紅外光（750～900 nm）范圍內(nèi)，松針?lè)瓷渎是€(xiàn)有隨發(fā)病程度的加深而降低的明顯變化規(guī)律。前3次測(cè)量的反射率曲線(xiàn)與對(duì)照樹(shù)的反射率曲線(xiàn)相比，僅有細(xì)微的上下波動(dòng)，這是由于松材線(xiàn)蟲(chóng)剛開(kāi)始侵入植株，侵入線(xiàn)蟲(chóng)數(shù)量、侵染快慢、松樹(shù)自身狀況、環(huán)境等因素的影響，致使松針?lè)瓷渎食霈F(xiàn)了較小的波動(dòng)。從第4次測(cè)量開(kāi)始，反射率差異越來(lái)越明顯，主要表現(xiàn)為綠光范圍內(nèi)的吸收峰有所降低，近紅外以及中紅外區(qū)的反射率明顯減小，紅光到近紅外的紅邊陡峭程度降低，這表明植株開(kāi)始發(fā)病。相比可見(jiàn)光波段，近紅外波段光譜曲線(xiàn)能夠更好地反映出接種黑松的病變情況。這對(duì)松樹(shù)發(fā)病有一定的指示作用，可作為松材線(xiàn)蟲(chóng)病診斷的切入點(diǎn)進(jìn)一步研究。

對(duì)8個(gè)重要的光譜特征參數(shù)的計(jì)算分析得出：紅邊位置（REP）、綠峰反射高度（GH）、紅谷吸收深度（RD）及紅邊斜率（RES）等光譜特征參數(shù)能夠很好地反映出松樹(shù)的健康狀況，即植株發(fā)病后，針葉由健康逐漸失綠，再到枯死，紅邊位置藍(lán)移、綠峰反射高度以及紅谷吸收深度逐漸降低、紅邊斜率減小等。這些參數(shù)能夠很好地描述松樹(shù)病害發(fā)生情況，可作為診斷病害的參考值。紅谷反射率（FRB）和水分脅迫波段反射率（RWSB）變化規(guī)律不明顯，并有下降的趨勢(shì)，這可能與接種樹(shù)本身健康狀況、病害發(fā)生程度、病程時(shí)間長(zhǎng)短以及出現(xiàn)癥狀的活枝仍能進(jìn)行光合作用等因素有關(guān)。

從試驗(yàn)結(jié)果可以看出，雖然在感病初期從外觀上很難看出樹(shù)體的癥狀來(lái)，但通過(guò)光譜特征的測(cè)定分析，可以依據(jù)不同波段的反射光譜曲線(xiàn)或光譜特征參數(shù)分析病害情況，為松材線(xiàn)蟲(chóng)病的早期監(jiān)測(cè)提供依據(jù)。參 考 文 獻(xiàn)：

[1]萬(wàn)方浩，鄭小波，郭建英.重要農(nóng)林外來(lái)入侵物種的生物學(xué)與控制[M].北京：科學(xué)出版社，2005，574-577.

[2]申廣榮，王人潮.植被光譜遙感數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀及其展望[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)版），2001，27（6）：682-690.

[3]石進(jìn)，馬盛安，蔣麗雅，等.航空遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)松材線(xiàn)蟲(chóng)病的應(yīng)用[J].中國(guó)森林病蟲(chóng)，2006，25（1）：18-20.

[4]王震，張曉麗，安樹(shù)杰.松材線(xiàn)蟲(chóng)病危害的馬尾松林木光譜特征分析[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2007，22（3）：367-370.

[5]Jago R A， Curran P J.The effect of land contamination on the relationship between the red edge and chlorophyll concentration of a grassland canopy[A] RSS95： Remote Sensing in Action[C] Nottingham：Remote Sensing Society，1995，442-449.

[6]Dawson T P， Curran P J.A new technique for interpolating the reflectance red edge position[J] International Journal of Remote Sensing，1998，19（11）：2133-2139.

[7]Boochs F， Kupfer G， Dockter K，et al Shape of the red edge as vitality indicator for plants[J] International Journal of Remote Sensing，1990，11（10）：1741-1753.

[8]杜華強(qiáng)，葛宏立，范文義，等.分形理論在馬尾松松材線(xiàn)蟲(chóng)病發(fā)病早期高光譜探測(cè)中的應(yīng)用[J].林業(yè)科學(xué)，2009，45（6）：68-76.

[9]李瑞.松材線(xiàn)蟲(chóng)伴生細(xì)菌與松樹(shù)萎蔫病關(guān)系的初步研究[J].山東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，4：59-61

[10]Horler D N H， Dockray M， Barber J.The red edge of plant leaf reflectance[J] International Journal of Remote Sensing， 1983，4（2）： 273-288.

[11]Miller J R， Hare E W， Wu J.Quantitative characterisation of the vegetation red edge reflectance An inverted - Gaussian reflectance model[J] International Journal of Remote Sensing， 1990，11（10）：1175-1773

[12]Moses A C， Andrew K S.A new technique for extracting the red edge position from hyperspectral data： The linear extrapolation method[J]Remote Sensing of Environment， 2006，101（2）：181-193.

[13]張曉艷，王麗麗，封文杰，等.花生紅邊特征及其葉面積指數(shù)的高光譜估算模型[J].山東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010， 3：11-15，19.

[14]浦瑞良，宮 鵬.高光譜遙感及其應(yīng)用[M].北京：高等教育出版社，2000，52-53.

[15]Helmi Z M S， Mohamad A M S， Azadeh G.Hyperspectral remote sensing of vegetation using red edge position techniques[J] American Journal of Applied Sciences， 2006， 3（6）： 1864-1871.

[16]吳繼友，楊旭東，張福軍，等.山東招遠(yuǎn)金礦區(qū)赤松針葉反射光譜紅邊的季節(jié)特征[J].遙感學(xué)報(bào)，1997，5（2）：124-128.

[17]范文義，杜華強(qiáng)，劉 哲.科爾沁沙地地物光譜數(shù)據(jù)分析[J].東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2004，32（2）：45-48.

[18]張風(fēng)麗，尹 球，匡定波，等.環(huán)青海湖地區(qū)天然草地時(shí)序光譜特征參量分析[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2005，25（12）：3155-3160.

[19]Dawson T P， Curran P J.A new technique for interpolating the reflectance red edge position[J] International Journal of Remote Sensing， 2007，19（11）：2133-2139.

[20]吳彤，倪紹祥，李云梅，等.基于地面高光譜數(shù)據(jù)的東亞飛蝗危害程度監(jiān)測(cè)[J].遙感學(xué)報(bào)，2007，11（1）：103-108. 山 東 農(nóng) 業(yè) 科 學(xué) 2012，44（11）：17～21