板栗樹紅蜘蛛蟲害無人機(jī)高光譜遙感監(jiān)測(cè)研究

馬書英 郭增長 王雙亭 張 凱

(1.河南理工大學(xué)測(cè)繪與國土信息工程學(xué)院， 焦作 454003；2.河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院城市建設(shè)學(xué)院， 南陽 473009； 3.河南測(cè)繪職業(yè)學(xué)院， 鄭州 451464)

0 引言

紅蜘蛛病蟲害是影響板栗品質(zhì)與產(chǎn)量的主要威脅之一[1]。據(jù)有關(guān)資料統(tǒng)計(jì)，近幾年，僅邢臺(tái)縣西部太行山區(qū)坡面種植板栗已達(dá)年產(chǎn)4萬余噸，價(jià)值5億元左右。而因紅蜘蛛病蟲害造成的當(dāng)年損失約占5%，病情嚴(yán)重時(shí)，不僅當(dāng)年減產(chǎn)、絕收，而且影響到次年整株顆粒無收。傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)林業(yè)、農(nóng)業(yè)病蟲災(zāi)害的方法主要采取林間或田間定點(diǎn)監(jiān)測(cè)和隨機(jī)調(diào)查等方法，在病蟲害發(fā)生較早時(shí)期，僅憑肉眼進(jìn)行觀察，這種方法費(fèi)時(shí)、費(fèi)力、效率低，也極易造成農(nóng)藥噴灑過量，增加對(duì)環(huán)境的污染。

近年來，高光譜與高光譜成像技術(shù)在農(nóng)林業(yè)信息采集與檢測(cè)方面的應(yīng)用日益廣泛。利用高光譜成像技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物病害的早期識(shí)別和檢測(cè),比傳統(tǒng)檢測(cè)手段更加快速、準(zhǔn)確,并且無需使用化學(xué)試劑，可有效降低污染[2]。

高光譜遙感技術(shù)在農(nóng)作物分類識(shí)別[3-6]、品質(zhì)鑒定[7-10]、病蟲害監(jiān)測(cè)[11-15]等方面已有很多研究和不同程度的應(yīng)用[16]。伍南等[17]為實(shí)現(xiàn)對(duì)杉樹炭疽病的早期檢測(cè)預(yù)報(bào)，采用手持野外光譜輻射儀(Analytica spectra devices,ASD)對(duì)杉樹冠層光譜進(jìn)行測(cè)試，由回歸分析方法獲得與色素含量相關(guān)性最高的原始光譜和一階微分波段。LAWRENCE等[18]從探測(cè)器-1傳感器上采集高光譜圖像，利用亞冠層空間分辨率高光譜圖像區(qū)分道格拉斯冷杉樹甲蟲攻擊道格拉斯冷杉，對(duì)逐步判別分析分類(Discrim)和回歸樹分析(Classification and regression tree,CART)的準(zhǔn)確性進(jìn)行了對(duì)比，發(fā)現(xiàn)CART在樹健康類中具有最佳的可分性(總體上為93%)，通過交叉驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的交叉驗(yàn)證，利用刀重采樣技術(shù)對(duì)CART方法的預(yù)測(cè)精度進(jìn)行估計(jì)，其總體分類準(zhǔn)確率達(dá)到69%。文獻(xiàn)[19-22]對(duì)馬尾松受到的毛蟲危害進(jìn)行了研究。CALDERN等[23]利用無人機(jī)載窄帶多光譜、高光譜和熱相機(jī)獲取葉片、冠層圖像，對(duì)由土傳真菌(dahliae kleb)引起的橄欖黃萎病(Verticillium wilt，VW)進(jìn)行了研究。ZARCO-TEJADA等[24]研究表明，在癥狀出現(xiàn)之前，可由機(jī)載成像光譜和熱成像中檢索到的植物功能性狀變化揭示橄欖樹中葉緣焦枯病菌的感染情況，其檢測(cè)準(zhǔn)確性可達(dá)80%以上。胡榮明等[25]對(duì)帶病斑蘋果樹葉片的高光譜圖像進(jìn)行病斑提取與分析。郭偉等[26]采用無人機(jī)高光譜對(duì)冬小麥全蝕病進(jìn)行了監(jiān)測(cè)研究。利用高光譜技術(shù)對(duì)板栗樹病蟲害監(jiān)測(cè)方面，王植等[27]對(duì)高光譜在板栗病蟲害監(jiān)測(cè)上的應(yīng)用可行性進(jìn)行了探討。文獻(xiàn)[28-29]應(yīng)用高光譜圖像對(duì)板栗果實(shí)進(jìn)行了品質(zhì)鑒定和霉變監(jiān)測(cè)。

本文利用高光譜成像技術(shù)采集板栗樹健康葉片、受“紅蜘蛛”不同程度侵染葉片的高光譜圖像，及實(shí)驗(yàn)區(qū)無人機(jī)高光譜圖像，通過提取各光譜曲線的光譜特征，定量和定性分析各光譜特征對(duì)紅蜘蛛蟲害的響應(yīng)規(guī)律，探究板栗樹紅蜘蛛蟲害的診斷性光譜特征，以期實(shí)現(xiàn)利用無人機(jī)高光譜遙感技術(shù)預(yù)警早期紅蜘蛛蟲害。

1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集

1.1 葉片樣本采集

葉片采樣時(shí)間為2018年4月下旬至2018年8月下旬，采樣地點(diǎn)為河北省邢臺(tái)縣西部太行山區(qū)板栗樹種植區(qū)。共選取20棵板栗樹作為葉片來源，對(duì)每棵樹進(jìn)行編號(hào)，分別在樹干處粘貼標(biāo)簽，注明編號(hào)、品種、樹齡、地點(diǎn)、時(shí)間等信息，如圖1a所示。根據(jù)板栗樹的生長變化情況，在有經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)人員指導(dǎo)下按一定的時(shí)間間隔進(jìn)行采樣，初期采樣間隔較小，3～5 d一次，中后期基本固定在約10 d一次。方法為：根據(jù)樹齡、植株大小及葉片疏密長勢(shì)等狀況，選取每棵樹上受紅蜘蛛危害較嚴(yán)重的區(qū)域，采集5～10片染病樹葉；同時(shí)選取該樹未受紅蜘蛛危害的區(qū)域，采集5～10片健康樹葉；采集未感染病蟲害的板栗樹每株5～20片。每棵樹葉片采集后立刻用保鮮袋裝好，貼上相應(yīng)標(biāo)簽，記錄樣株編號(hào)、采樣日期、時(shí)間、數(shù)量(病葉+健康葉)及天氣等信息，如圖1b所示?；氐绞覂?nèi)立刻放進(jìn)保鮮柜保存。

對(duì)20棵樹共進(jìn)行18次摘葉采樣，得到健康和染病葉片共1 000余片，除特殊說明外，本文樣本采集時(shí)間為2018年6月21日。將每片葉片用薄雙面膠粘貼在純黑色不透明硬紙片上，并單獨(dú)編號(hào)，標(biāo)明實(shí)驗(yàn)日期、樣本號(hào)、有無病蟲害等信息，如圖1c所示。

1.2 葉片高光譜圖像采集

利用德國Cubert公司生產(chǎn)的UHD185型相機(jī)采集實(shí)驗(yàn)葉片的高光譜影像，其技術(shù)參數(shù)如表1所示。該相機(jī)可在0.001 s內(nèi)得到波段450～950 nm范圍內(nèi)125個(gè)通道的數(shù)據(jù)立方體。由于在波段450～500 nm和900～950 nm范圍內(nèi)，光譜曲線的信噪比相對(duì)較低，所以，研究選取500～900 nm之間作為高光譜圖像數(shù)據(jù)的分析處理波段。圖像采集時(shí)，用兩個(gè)(200 W、120 V，250 W、120 V)可調(diào)節(jié)的鹵素標(biāo)準(zhǔn)光源照明。

表1 高光譜傳感器技術(shù)參數(shù)Tab.1 Technical parameters of hyperspectral sensor

采集葉片圖像前，先進(jìn)行黑、白校正，掃描兩次標(biāo)準(zhǔn)白板，得到全白標(biāo)定圖像；蓋上鏡頭蓋，得到全黑標(biāo)定圖像。然后將樣品放在標(biāo)準(zhǔn)光源下的純黑棉布上，手動(dòng)點(diǎn)擊按鈕拍攝葉片，獲取高光譜圖像。使用Cubert軟件簡單預(yù)處理后融合輸出，圖像處理的進(jìn)一步工作在ENVI 5.3軟件平臺(tái)完成。

1.3 原始光譜曲線獲取

參考數(shù)碼相機(jī)的RGB圖像，在對(duì)應(yīng)的高光譜圖像上提取葉片相應(yīng)部位感興趣區(qū)域，按照4種類型：①局部感染分明的葉片。按照感染部位、健康部位及混合全葉分別提取。②感染輕、重不均勻的葉片。按照輕度部位、重度部位及全葉混合分別提取。③恢復(fù)中的感染葉片。按照正在恢復(fù)、尚未恢復(fù)及全葉混合分別提取。④健康葉片、輕度感染、中度感染、重度感染的葉片分別提取，分別計(jì)算出感興趣區(qū)域的平均波譜。

1.4 光譜特征提取

利用Matlab平臺(tái)編程實(shí)現(xiàn)對(duì)原始光譜曲線的特征提取。分別通過一階微分為0提取綠峰、紅谷、高肩，二階微分為0提取紅邊，一階微分為1提取低位、高位。低位是紅谷與紅邊之間曲線切線斜率為1的點(diǎn)，高位為紅邊與高肩之間曲線切線斜率為1的點(diǎn)。

2 光譜特征分析

2.1 局部感染明顯葉片光譜特征分析

對(duì)局部感染明顯的葉片選取感興趣區(qū)域(圖2)，計(jì)算其平均波譜曲線，并提取6種光譜特征，如圖3所示，其中綠峰、紅谷、高肩用藍(lán)點(diǎn)表示，紅邊采用紅點(diǎn)，低位、高位采用黑點(diǎn)(下同)。

在綠光波段540～550 nm處，反射率光譜曲線呈現(xiàn)波峰，波峰特征波長向長波方向移動(dòng)，發(fā)生“紅移”，“紅移”量由大到小為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域?！凹t移”量從健康波長543.7 nm到感染波長548.6 nm，移動(dòng)值為4.9 nm。

在紅光波段640～670 nm處，反射率光譜曲線呈現(xiàn)波谷，波谷“凹陷”程度由大到小為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域，“紅谷”出現(xiàn)3個(gè)，取波長平均值。特征波長向長波方向移動(dòng)，發(fā)生“紅移”，“紅移”量由大到小為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域。“紅移”量從健康波長657.3 nm到感染波長667.2 nm，移動(dòng)值為9.9 nm。

在波段670～680 nm，由紅谷向紅邊轉(zhuǎn)折的低位處，波譜反射率由小到大為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域。特征波長向短波方向移動(dòng)，發(fā)生“藍(lán)移”，“藍(lán)移”量由大到小為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域?！八{(lán)移”量從健康波長677.1 nm到感染波長673.5 nm，移動(dòng)值為3.6 nm。

在波段700～720 nm，反射率光譜曲線線性急劇上升，紅邊位置反射率由大到小為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域，特征波長向短波方向移動(dòng)，發(fā)生“藍(lán)移”，“藍(lán)移”量由大到小為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域。“藍(lán)移”量從健康波長712.5 nm到感染波長703.9 nm，移動(dòng)值為8.6 nm。

在波段750～800 nm，反射率光譜曲線由急劇轉(zhuǎn)為緩和上升，轉(zhuǎn)折點(diǎn)為高位，其反射率由小到大為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域，特征波長向短波方向移動(dòng)，發(fā)生“藍(lán)移”，“藍(lán)移”量由大到小為病斑區(qū)域、健康區(qū)域、全葉平均。“藍(lán)移”量從健康波長778.4 nm到感染波長764.6 nm，移動(dòng)值為13.8 nm。

在波段820～850 nm，反射率光譜曲線呈現(xiàn)波峰，波峰由小到大為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域，特征波長向長波方向移動(dòng)，發(fā)生“紅移”，“紅移”量由大到小為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域?！凹t移”量從健康波長825.8 nm到感染波長839.4 nm，移動(dòng)值為13.6 nm。

2.2 感染不均勻葉片光譜特征分析

感染不均勻葉片感興趣區(qū)域如圖4所示，其光譜特征如圖5所示。

在綠光波段540～550 nm處，波峰由大到小為重度感染、全葉平均、輕度感染，特征波長向長波方向移動(dòng)，發(fā)生“紅移”，“紅移”量由大到小為重度感染、全葉平均、輕度感染。從輕度感染波長544.1 nm到重度感染波長546.8 nm，移動(dòng)值為2.7 nm。

在紅光波段640～670 nm處，波谷“凹陷”程度由大到小為重度感染、全葉平均、輕度感染，特征波長向長波方向移動(dòng)，發(fā)生“紅移”，“紅移”量由大到小為重度感染、全葉平均、輕度感染?！凹t移”量從輕度感染波長645.2 nm到重度感染波長659.2 nm，移動(dòng)值為14 nm。

在波段670～680 nm低位處，特征波長向短波方向移動(dòng)，發(fā)生“藍(lán)移”，“藍(lán)移”量由大到小為重度感染、全葉平均、輕度感染?！八{(lán)移”量從輕度感染波長673.8 nm到重度感染波長671.5 nm，移動(dòng)值為2.3 nm。

在波段700～720 nm紅邊處，紅邊位置反射率由大到小為重度感染、全葉平均、輕度感染，特征波長向短波方向移動(dòng)，發(fā)生“藍(lán)移”，“藍(lán)移”量由大到小為重度感染、全葉平均、輕度感染。“藍(lán)移”量從輕度感染波長714.1 nm到重度感染波長701.7 nm，移動(dòng)值為12.4 nm。

在波段750～800 nm高位處，其反射率由小到大為重度感染、全葉平均、輕度感染，特征波長向短波方向移動(dòng)，發(fā)生“藍(lán)移”，“藍(lán)移”量由大到小為重度感染、全葉平均、輕度感染?！八{(lán)移”量從輕度感染波長775.4 nm到重度感染波長759.8 nm，移動(dòng)值為15.6 nm。

在波段820～850 nm高肩處，波峰由小到大為重度感染、全葉平均、輕度感染，特征波長向長波方向移動(dòng)，發(fā)生“紅移”，“紅移”量由大到小為重度感染、全葉平均、輕度感染。“紅移”量從輕度感染波長841.7 nm到重度感染波長847.0 nm，移動(dòng)值為5.3 nm。

2.3 恢復(fù)中感染葉片光譜特征分析

葉片經(jīng)過用藥或徹底雨淋后，“紅蜘蛛”消滅一次，葉片組織開始恢復(fù)，其波譜曲線也發(fā)生相應(yīng)變化。以2018年6月12日采樣葉片為例。

恢復(fù)中感染葉片感興趣區(qū)域如圖6所示，其光譜特征如圖7所示。

在綠峰波段540～560 nm處，波峰由小到大為重度感染、全葉平均、恢復(fù)中，特征波長由大到小為重度感染、全葉平均、恢復(fù)中。從正在恢復(fù)中波長546.8 nm到尚未恢復(fù)波長550.1 nm，移動(dòng)值為3.3 nm。

在紅谷波段650～670 nm處，波谷“凹陷”程度由大到小為全葉平均、重度感梁、恢復(fù)中，特征波長由大到小為全葉平均、重度感染、恢復(fù)中。三者之間最大差值為2.5 nm。

在低位波段670～680 nm處，特征波長由大到小為恢復(fù)中、重度感染、全葉平均。三者之間最大差值為0.4 nm。

在紅邊波段700～720 nm處，紅邊位置反射率由大到小為重度感染、恢復(fù)中、全葉平均，特征波長由大到小為重度感染、全葉平均、恢復(fù)中。從正在恢復(fù)中波長703.8 nm到尚未恢復(fù)波長709.9 nm，移動(dòng)值為6.1 nm。

在高位波段750～800 nm處，其反射率由小到大為全葉平均、重度感染、恢復(fù)中，特征波長由大到小為重度感染、全葉平均、恢復(fù)中。從正在恢復(fù)中波長756.4 nm到尚未恢復(fù)波長765.7 nm，移動(dòng)值為9.3 nm。

在高肩波段870～910 nm處，波峰由大到小為恢復(fù)中、重度感染、全葉平均，重度感染部分特征波長不唯一，出現(xiàn)3個(gè)，取最小波長值，則特征波長由大到小為恢復(fù)中、全葉平均、重度感染。從正在恢復(fù)中波長881.9 nm到尚未恢復(fù)波長878.2 nm，移動(dòng)值為3.7 nm。

2.4 不同感染程度葉片光譜特征分析

以2018年6月21日采樣1#10樣株高光譜圖像數(shù)據(jù)為例進(jìn)行研究說明，其為具有代表性的10片不同程度感染葉片。樣本編號(hào)為1～10(圖8)。

由圖9可知，綠峰數(shù)據(jù)相對(duì)單一，取波段540～550 nm之間的極值點(diǎn)波長。紅谷存在多個(gè)，在波段640～670 nm之間選擇。低位數(shù)據(jù)單一，取值波段670～680 nm之間的變速點(diǎn)波長。紅邊數(shù)據(jù)相對(duì)單一，取值波段700～720 nm之間的轉(zhuǎn)折點(diǎn)波長。高位存在多個(gè)，取值波段760～790 nm之間的波長較小變速點(diǎn)的波長。高肩存在多個(gè)，取值波段830～890 nm之間較小高肩的波長。

對(duì)各特征波長按照一定順序進(jìn)行相應(yīng)圖像排列(圖10)。綠峰特征波長從小到大進(jìn)行排列，呈現(xiàn)出較優(yōu)由輕到重不同感染程度規(guī)律，表明了感染“紅蜘蛛”后其具有“紅移”現(xiàn)象；感染初期樣本8排到了尚未感染樣本7和9前面，說明在綠峰處具有監(jiān)測(cè)板栗樹病蟲害初期階段感染的敏感性。紅谷特征波長從小到大進(jìn)行排列，呈現(xiàn)出較好的由輕到重不同感染程度規(guī)律，表明了感染“紅蜘蛛”后其具有“紅移”現(xiàn)象；感染初期樣本8排到了尚未感染樣本7和9之間，是感染初期階段回到感染狀態(tài)的一個(gè)過渡點(diǎn)。低位特征波長從大到小進(jìn)行排列，將未感染與已感染葉片分離開來，呈現(xiàn)出較優(yōu)由輕到重不同感染程度規(guī)律，同時(shí)也證明了感染“紅蜘蛛”后其具有“藍(lán)移”現(xiàn)象。紅邊特征波長從大到小進(jìn)行排列，同樣能夠嚴(yán)格地將未感染與已感染葉片分離開來，總體上呈現(xiàn)出較好的由輕到重不同感染程度規(guī)律，并且證明了感染“紅蜘蛛”后其具有“藍(lán)移”現(xiàn)象。高位特征波長從大到小進(jìn)行排列，呈現(xiàn)出較為凌亂的感染規(guī)律。高肩特征波長從小到大進(jìn)行排列，個(gè)別樣本位置不太合適，但基本能夠呈現(xiàn)出由輕到重不同感染程度規(guī)律。

由分析可知，葉片級(jí)光譜特征中的綠峰、紅谷、低位和紅邊都能較為準(zhǔn)確地分辨葉片感染紅蜘蛛病蟲害的程度，而高位和高肩辨識(shí)紅蜘蛛危害程度的能力較弱，在實(shí)際應(yīng)用中可以排除。但在冠層級(jí)紅蜘蛛病蟲害識(shí)別中，綠峰、低位、紅谷、紅邊表現(xiàn)如何，仍需做進(jìn)一步研究。

3 無人機(jī)高光譜影像光譜特征分析

3.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)實(shí)地調(diào)查

本研究于2018年5月20日，利用大彊M600型無人機(jī)搭載UHD185型高光譜相機(jī)對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)進(jìn)行了高光譜遙感，獲取了實(shí)驗(yàn)區(qū)657幅高光譜圖像，經(jīng)拼接后得到實(shí)驗(yàn)區(qū)完整的高光譜影像，其波段組合后的真彩色影像如圖11所示。同時(shí)，對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)進(jìn)行紅蜘蛛病蟲害實(shí)地調(diào)查，確定每個(gè)實(shí)驗(yàn)樣株的紅蜘蛛病蟲害等級(jí)。本次實(shí)驗(yàn)將板栗樹冠層的紅蜘蛛病蟲害感染程度劃分為健康(未感染)、輕度感染、中度感染、重度感染4個(gè)等級(jí)，并對(duì)每個(gè)等級(jí)分別按0、0～25%、25%～50%、50%～100%的病斑所占葉面積百分比進(jìn)行賦值。每級(jí)感染程度的實(shí)地情況如圖12所示。

3.2 光譜特征與紅蜘蛛病蟲害相關(guān)性分析

在實(shí)驗(yàn)區(qū)無人機(jī)高光譜影像上，提取每個(gè)樣株冠層的綠峰、低位、紅谷和紅邊4個(gè)光譜特征，結(jié)合樣株的紅蜘蛛感染程度，對(duì)這4個(gè)特征與紅蜘蛛病蟲害的相關(guān)性進(jìn)行數(shù)值分析，結(jié)果如圖13所示。

從圖13可以看出，綠峰與蟲害程度呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，決定系數(shù)R2為0.513，關(guān)系式為y=5.47×102+20.18x，基本呈線性關(guān)系；紅谷與蟲害程度有較弱的相關(guān)性，決定系數(shù)R2為0.041，接近零，其線性關(guān)系式為y=6.64×102-5.08x，低位與蟲害程度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，決定系數(shù)R2為0.612，線性關(guān)系式為y=6.8×102-15.54x，有較強(qiáng)的相關(guān)性；紅邊與蟲害程度呈現(xiàn)較強(qiáng)負(fù)相關(guān)關(guān)系，決定系數(shù)R2為0.638，線性關(guān)系式為y=7.18×102-25.16x。

從決定系數(shù)可以看出(圖13)，各個(gè)特征和紅蜘蛛危害程度的相關(guān)性從高到低依次為紅邊、低位、綠峰、紅谷，且紅邊、低位與紅蜘蛛病蟲害的決定系數(shù)大于0.6，說明通常情況下引起紅邊、低位變化的主要原因是板栗樹紅蜘蛛病蟲害的發(fā)生，可以由此判斷板栗樹是否發(fā)生紅蜘蛛病蟲害，以及其危害程度。綠峰的決定系數(shù)為0.513，其與紅蜘蛛病蟲害發(fā)生的相關(guān)性不是太強(qiáng)，說明綠峰在檢測(cè)紅蜘蛛病蟲害的實(shí)際應(yīng)用中并不能得到可靠的結(jié)果。紅谷的決定系數(shù)僅有0.041，說明其與紅蜘蛛病蟲害沒有直接的因果關(guān)系。擬合直線斜率的絕對(duì)值是反映光譜特征對(duì)紅蜘蛛病蟲害敏感性的一個(gè)重要指標(biāo)。從圖13可以看出，紅邊的直線斜率絕對(duì)值為25.16，綠峰、低位、紅谷則分別為20.18、15.54、5.08，斜率絕對(duì)值越大越有利于探測(cè)板栗樹的紅蜘蛛病蟲害，說明紅邊對(duì)紅蜘蛛病蟲害敏感程度最高，其次為綠峰、低位和紅谷。

若綜合考慮光譜特征對(duì)紅蜘蛛病蟲害的相關(guān)性和敏感性，則識(shí)別板栗樹紅蜘蛛病蟲害的最佳光譜特征是紅邊和低位。從圖13可得，當(dāng)板栗樹紅蜘蛛出現(xiàn)輕度感染時(shí)，紅邊波長的“藍(lán)移”量可達(dá)7 nm，低位波長的“藍(lán)移”量約為5 nm，而UHD185相機(jī)的物理光譜間隔為4 nm，擬合后波長間隔可優(yōu)于1 nm，因此在無人機(jī)高光譜影像上用紅邊、低位特征波長的變化完全可以在大規(guī)模發(fā)生前14～21 d檢測(cè)到板栗樹是否發(fā)生了紅蜘蛛病蟲害，以及感染程度。

4 結(jié)束語

利用大量實(shí)測(cè)的板栗樹葉片和冠層光譜數(shù)據(jù)，通過進(jìn)行穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性、相關(guān)性、敏感性分析，得到了綠峰、紅谷、低位、紅邊、高位、高肩6個(gè)光譜特征隨紅蜘蛛病蟲害危害程度的變化規(guī)律。研究表明，基于無人機(jī)高光譜技術(shù)監(jiān)測(cè)板栗樹紅蜘蛛病蟲害危害程度的最佳光譜特征是紅邊和低位，其與紅蜘蛛病蟲害的決定系數(shù)均大于0.6，利用紅邊波長和低位波長的“藍(lán)移”量和UHD185型相機(jī)的技術(shù)參數(shù)，由無人機(jī)和UHD185型相機(jī)組成的高光譜遙感系統(tǒng)辨識(shí)板栗樹紅蜘蛛病蟲害危害程度是可行的。該系統(tǒng)具有發(fā)現(xiàn)早期(輕度感染)紅蜘蛛病蟲害的能力，這為在板栗樹紅蜘蛛病蟲害大規(guī)模暴發(fā)前殺滅紅蜘蛛爭取了14～21 d，具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。