遙感技術(shù)在農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測中的應(yīng)用淺析

司政邦，喬歡歡，依斯麻，李博宇，楊 飛，郭武軍

（1.西藏自治區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣服務(wù)中心，西藏 拉薩 850000；2.陜西省農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣總站，陜西 西安 710000；3.西藏自治區(qū)山南市職業(yè)技術(shù)學(xué)校，西藏 山南 856000）

農(nóng)作物病蟲害的發(fā)生為我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來了巨大損失，且具有區(qū)域性發(fā)生普遍、外來入侵生物逐漸增加、發(fā)生規(guī)模不斷擴(kuò)大等特點(diǎn)，促使農(nóng)藥使用數(shù)量增加，病蟲害抗藥性增強(qiáng)，次要性害蟲的危害逐步擴(kuò)大［1］。傳統(tǒng)人工病蟲害調(diào)查方法存在時效性差、調(diào)查采樣代表性弱、調(diào)查結(jié)果受人為因素影響大等缺陷。遙感技術(shù)是指利用儀器和設(shè)備，在不同的平臺（地面、飛機(jī)、衛(wèi)星等）收集地表各類地物的電磁波譜信息，并對收集信息進(jìn)行提取、判定、加工、處理、分析與應(yīng)用的一門技術(shù)［2］，在作物病蟲害監(jiān)測方面具有時效性強(qiáng)、連續(xù)性強(qiáng)、非接觸等特點(diǎn)［3］。利用遙感手段監(jiān)測農(nóng)作物病蟲害可改變?nèi)藶楸O(jiān)測存在的弊端，做到早發(fā)現(xiàn)、早防治，把病蟲害損失降到最低［4］。本文對遙感技術(shù)在病蟲害監(jiān)測中的作用原理、方法及存在的問題和發(fā)展趨勢進(jìn)行了綜述。

1 遙感在病蟲害監(jiān)測中的作用原理

不同作物自身對不同波段光譜具有一定的反射、吸收和透射能力，當(dāng)作物受到病蟲害侵害后，與正常生長的作物相比，植物體內(nèi)的色素、水分、蛋白質(zhì)、酶、細(xì)胞形態(tài)等會隨之發(fā)生變化。當(dāng)作物對不同波段的反射、吸收和透射能力發(fā)生改變，顏色隨之發(fā)生改變［5］。作物被侵染后反射率發(fā)生強(qiáng)弱變化，遙感設(shè)備接受的影像能量也隨之發(fā)生變化：當(dāng)反射能力較強(qiáng)時，影像設(shè)備接收的輻射多，顏色變白、變灰；當(dāng)能量較弱時，接收到的輻射能量較少，顏色隨之變黑、變暗，這就是作物病蟲害侵染能夠被監(jiān)測的重要原因［6］。分析比較作物在不同光波波段的變化，研究作物受病蟲害侵染情況，并做出防治預(yù)案。對獲取的光譜資料進(jìn)行分析反演，做出被病蟲害侵害防治判斷［7］。遙感技術(shù)通過作物對不同波段的吸收和反射波段采樣，利用不同平臺的吸收反射分析數(shù)據(jù)，識別作物的類別及狀態(tài)［8］。

2 國內(nèi)外研究進(jìn)展

2.1 國外研究進(jìn)展

遙感技術(shù)在農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測中的應(yīng)用研究最早始于20 世紀(jì)20 至30年代的美國，Neblette［9-10］利用遙感技術(shù)對森林病蟲害監(jiān)測，之后Taubenhaus等［11］在飛機(jī)上安裝黑白相機(jī)，通過人工讀片的方式研究了棉花根腐病危害，1933年Bawden［12］通過紅外攝影相片對馬鈴薯銹病和煙草花葉病進(jìn)行研究。1956年Colwell［13］利用航空影像研究谷類條銹病，首次全面開展植物病蟲害研究，確定了航空影像在病蟲害研究中的優(yōu)勢。1977年Hielkema［14］借助Landsat/MSS 影像通過對蝗蟲生長環(huán)境中綠色植被及其動態(tài)變化分析，判斷蝗蟲可能發(fā)生的區(qū)域。Mukai 等［15］1987年研究了感染山松大小蠹后松樹Landsat/MSS 紅光波段和近紅外波段的變化。1989年Lorenzen 和Jensen［16］研究發(fā)現(xiàn)近紅外波段和病情嚴(yán)重程度有較高相關(guān)性，與近紅外/紅光、綠光/紅光反射比有較好的相關(guān)性。VogelmannRock［17］利用多時相TM數(shù)據(jù)研究梨帶薊馬引起的森林損害。Cater 等［18］1994年研究了植物反射率比值在受脅迫時的變化。1999年Riedell 和Blackmer［17］研究了冬小麥?zhǔn)芏砹_斯麥蚜蟲和麥二叉蚜脅迫時葉片的光譜特征。2002年Zhang等［18］研究了西紅柿枯萎病的光譜識別。2007年Mirik等［19］研究了冬小麥反射率光譜與蟲量關(guān)系，提出用蟲量光譜指數(shù)預(yù)測蟲量。

2.2 國內(nèi)研究進(jìn)展

國內(nèi)遙感病蟲害監(jiān)測相對于國外起步較晚，但是發(fā)展較快，目前已經(jīng)取得了很多的研究成果。我國遙感病蟲害監(jiān)測的研究最早始于20世紀(jì)50年代對華北平原冬小麥條銹病的預(yù)測預(yù)報。黃木易等［20］通過遙感技術(shù)分析研究了小麥條銹病，確定了條銹病監(jiān)測敏感波段，建立了病情指數(shù)反演模型。何國金等［21］研究了不同等級感染稻葉瘟綠光區(qū)、紅光區(qū)、近紅光區(qū)反射光譜特征，并且做出判別危害程度的反射率變化趨勢。吳繼友等［22］研究發(fā)現(xiàn)赤松林被病蟲害感染后紅邊位置原始光譜斜率降低。倪紹祥等［23］利用遙感影像與GIS 技術(shù)相結(jié)合的方法，通過監(jiān)測蝗蟲的生態(tài)環(huán)境，推斷蝗災(zāi)可能發(fā)生的區(qū)域。季榮等［24］用MODIS 遙感數(shù)據(jù)研究蝗蟲危害程度和范圍。武紅敢等［25］研究了TM 影像數(shù)據(jù)對松毛蟲危害的監(jiān)測。喬洪波［26］對冬小麥?zhǔn)艿窖料x和白粉病危害后的冠層高光譜測量和分析發(fā)現(xiàn)，NDVI與蟲量、病情指數(shù)相關(guān)性顯著。Shi等［27］研究冬小麥冠層受白粉病、條銹病、蚜蟲侵染時的高光譜數(shù)據(jù)，提取了多個植被指數(shù)特征，構(gòu)建了多種非線性分類器進(jìn)行監(jiān)測。

3 作物病蟲害遙感監(jiān)測技術(shù)方法

每種作物有一個光譜曲線，遭受病蟲害侵染之后，曲線會發(fā)生變化，通過對比健康植株與病株的曲線，判斷是否受到病蟲害侵?jǐn)_及受害程度［28］。作物遭受病蟲害脅迫后，葉片表面“可見—近紅外”波段光譜反射率發(fā)生變化，以此作為判斷作物遭受病蟲害脅迫的直接特征，最終成為作物理化組分的響應(yīng)［29］。對敏感波段進(jìn)行組合，構(gòu)成的光譜指數(shù)不僅擁有明確的物理意義，還能突顯病蟲害的生理生化過程，實(shí)現(xiàn)對病蟲害的監(jiān)測和區(qū)分［30］。

3.1 光譜反射率分析法

光譜反射率分析法是通過分析傳感器獲得的作物病害的光譜數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為光譜反射率特征，進(jìn)行健康植株與感病植株的光譜反射率比較，獲得作物的光譜特征信息。該方法具有直接、簡單、快速和普適性等特征，是其他高光譜分析方法的基礎(chǔ)，但較少考慮病害引起的作物體內(nèi)的其他變化，在以往的研究中更多地使用反射光譜數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析。Lou 等［31］通過對小麥蚜蟲的光譜響應(yīng)波段研究發(fā)現(xiàn)，在700～750 nm、750～930 nm 和1040～1130 nm時，葉片反射光譜響應(yīng)顯著。羅菊花等［32］研究表明，小麥冠層在630～687 nm、740～890 nm 及976～1350 nm時的反射率對感染條銹病反應(yīng)敏感。

3.2 回歸模型分析法

回歸模型分析法是指對一元和多元回歸模型的反演，一元回歸模型、多元回歸模型、簡單線性函數(shù)在回歸模型分析法判別作物病蟲害的監(jiān)測研究中應(yīng)用最廣。通過對冬小麥條銹病感病后的光譜進(jìn)行研究分析，建立一元和多元的條銹病反演回歸方程，該方法建立的反演模型具有很高的精度［33］。

3.3 植被指數(shù)分析法

植被指數(shù)是依據(jù)植被光譜特性，由可見光和近紅外波段組合形成。在遙感病蟲害檢測的研究與實(shí)踐中，很多情況不直接使用植物的光譜反射率，而是通過各種類型的植被指數(shù)進(jìn)行分析，目前已有40 多種植被指數(shù)被定義。作物病蟲害監(jiān)測中，常見的光譜植被指數(shù)有比值植被指數(shù)（RVI）、歸一化植被指數(shù)（NDVI）和一些變換的植被指數(shù)［34］。Wu等［35］通過研究表明，植被指數(shù)能很好地判別作物遭受病蟲害為害的情況。羅菊花等［36］研究表明，利用光譜指數(shù)可以有效分析冬小麥蚜蟲侵害情況，構(gòu)建冬小麥蚜蟲高光譜指數(shù)，與蚜蟲登記遙感反演模型相結(jié)合，為灌漿期蚜蟲監(jiān)測和預(yù)防提供依據(jù)。根據(jù)植被光譜特性，選用多光譜遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行分析運(yùn)算，產(chǎn)生某些對植物長勢、生物量等具有一定指示意義的數(shù)值。以往的研究中雖然構(gòu)建了較多的病蟲害植被指數(shù)，但構(gòu)建方法與標(biāo)準(zhǔn)都不統(tǒng)一，普適性差，若能在今后的研究中建立統(tǒng)一的植被指數(shù)構(gòu)建方法和標(biāo)準(zhǔn)，將其應(yīng)用到作物病蟲害監(jiān)測中，可提高監(jiān)測的靈敏性和準(zhǔn)確性。

3.4 光譜微分分析法

微分光譜表示光譜曲線上的斜率，是通過微分或數(shù)學(xué)函數(shù)估算整個光譜而得。植物內(nèi)部物質(zhì)光譜吸收波形變化是植物光譜導(dǎo)數(shù)本質(zhì)的反映。光譜微分分析法不能產(chǎn)生多余的數(shù)據(jù)信息，而是減少背景噪音和提高重疊光譜分辨率。微分光譜可根據(jù)運(yùn)算方式分為一階導(dǎo)數(shù)光譜和高階導(dǎo)數(shù)光譜［37］。蔣金豹等［38］研究表明，通過對冬小麥冠層一階微分指數(shù)進(jìn)行分析，能夠在冬小麥條銹病癥狀出現(xiàn)12 d前有效識別有病蟲害的植株，可以更加有效監(jiān)測條銹病的發(fā)生。

3.5 基于光譜位置變量的分析法

光譜位置變量指光譜曲線上的最高點(diǎn)、最低點(diǎn)、拐點(diǎn)等特殊點(diǎn)特征的波長。紅邊效應(yīng)和光譜吸收特征分析技術(shù)被普遍應(yīng)用。紅邊現(xiàn)象是指在作物受到病蟲害侵染時，作物體內(nèi)的吸收光譜發(fā)生位移變化的現(xiàn)象。紅邊參數(shù)通常是通過實(shí)測高光譜數(shù)據(jù)的一階微分而求得?；诠庾V位置變量的分析法可以有效消除土壤背景的影響［39］。

3.6 遙感影像分析法

遙感影像分析技術(shù)法包括目視解譯法和計算機(jī)信息提取法，主要包括數(shù)據(jù)壓縮、混合象元分解、光譜匹配、降維運(yùn)算、光譜植被指數(shù)等方法［40］。劉良云等［41］利用多時相的高光譜航空圖像對冬小麥條銹病進(jìn)行監(jiān)測，有效地把冬小麥不同感病時相區(qū)分開來，并進(jìn)行感病程度劃分。劉清旺等［42］通過陸地衛(wèi)星TM 數(shù)據(jù)介紹了松毛蟲危害的TM 影像監(jiān)測技術(shù)，為遙感影像監(jiān)測分析提供了實(shí)例。倪紹祥等［43］概述了國外利用遙感影像與GIS 在蝗蟲災(zāi)害防治研究中的應(yīng)用進(jìn)展并對其進(jìn)行了總結(jié)分析。

3.7 多角度遙感分析法

多角度遙感技術(shù)主要指在地面BRDF 和多角度衛(wèi)星方面的應(yīng)用研究技術(shù)［44］。Zhang 等［45］利用MD（Mahalanobis Distance 馬氏距離法）、PLSR（Partial Least Squares Regression 偏最小二乘回歸）、MLE（Maximum Likelihood Estimate 最大似然法）和MTMF（Mixture Tuned Matched Filtering 混合調(diào)協(xié)濾波的混合像元分解法），采用多時相遙感衛(wèi)星對小麥白粉病進(jìn)行研究，結(jié)果表明，耦合PLSR 和MTME監(jiān)測方法對白粉病的監(jiān)測精度達(dá)到78%。

4 存在問題和發(fā)展趨勢

遙感技術(shù)在作物病蟲害監(jiān)測中的應(yīng)用隨著遙感衛(wèi)星、無人機(jī)及地面光譜等的發(fā)展逐步走向成熟，但仍存在需要深入研究和亟待解決的問題。

4.1 存在問題

4.1.1 國際間合作研究較少

隨著病蟲害發(fā)生、發(fā)展的變化，遙感病蟲害監(jiān)測逐步邁向國際化，通過國際間合作有利于對病蟲害進(jìn)行早監(jiān)測、早防治。多方位組織人員協(xié)同攻關(guān)，助推可供全球范圍適用的機(jī)理模型的研發(fā)工作，逐步在模型開發(fā)方法上趨于一致。加強(qiáng)遙感在農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測中的研究，提高監(jiān)測的準(zhǔn)確度，擴(kuò)大監(jiān)測的范圍，對不同病蟲害識別度增加，監(jiān)測的方式方法更加簡便易行［46］。但目前遙感技術(shù)在農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測方面的國際間合作較少，今后需要進(jìn)一步加強(qiáng)。

4.1.2 成本高，應(yīng)用效果不佳

遙感技術(shù)在使用中成本相對較高，這是目前大規(guī)模快速推廣應(yīng)用受限的主要因素之一。今后應(yīng)通過推廣設(shè)備的研發(fā)和應(yīng)用速度的加快，促進(jìn)快速、高效、低成本的遙感監(jiān)測設(shè)備及手段誕生，使監(jiān)測方法更加簡便，數(shù)據(jù)系統(tǒng)更加全面，病蟲害識別更加精準(zhǔn)［47］。

4.1.3 專家系統(tǒng)平臺不健全

病蟲害的發(fā)生發(fā)展是一個動態(tài)過程，遙感技術(shù)在病蟲害監(jiān)測中，往往需要病蟲害判別和發(fā)展情況的預(yù)測，通過構(gòu)建專家系統(tǒng)，可以有效地在平臺內(nèi)共享數(shù)據(jù)，對進(jìn)一步診斷和病蟲害發(fā)生情況的預(yù)測具有很好的指導(dǎo)作用。目前在生產(chǎn)實(shí)踐中，這樣的專家系統(tǒng)平臺并不健全，需加大構(gòu)建力度。

4.1.4 不同環(huán)境下病蟲害遙感監(jiān)測的研究少

我國地域遼闊，各省市自然環(huán)境和耕地狀況差異較大，要加強(qiáng)對不同農(nóng)田環(huán)境條件下的遙感監(jiān)測的研究。針對病蟲害移動性強(qiáng)，要綜合考慮各種環(huán)境因素對作物病蟲害監(jiān)測帶來的干擾，排除干擾帶來的監(jiān)測不確定性的各種因素，以提高精準(zhǔn)度，并適應(yīng)不同農(nóng)田環(huán)境條件下遙感技術(shù)對病蟲害的監(jiān)測。

4.1.5 缺少多學(xué)科綜合研究

遙感在病蟲害監(jiān)測中，不僅僅只限于遙感技術(shù)研究，還需要結(jié)合農(nóng)學(xué)參數(shù)、農(nóng)業(yè)氣象參數(shù)、植物病理、生長環(huán)境參數(shù)等，與遙感信息及模型有效整合，通過綜合分析病蟲害的發(fā)生發(fā)展情況，為及早做出預(yù)測和防治提供有效的支撐。我國遙感技術(shù)在病蟲害監(jiān)測中的應(yīng)用尚缺乏上述多學(xué)科的綜合研究。

4.2 發(fā)展趨勢

4.2.1 遙感監(jiān)測向著可靠與準(zhǔn)確方向發(fā)展

近年來航空、航天遙感數(shù)據(jù)獲取技術(shù)趨向三多（多平臺、多傳感器、多角度）和三高（高空間、高光譜和高時相分辨率），遙感圖像用于病蟲害監(jiān)測趨向于更加可靠和精確。隨著遙感監(jiān)測設(shè)備的不斷發(fā)展完善，地面、高空、衛(wèi)星等3 個平臺聯(lián)動，相互補(bǔ)充，成像光譜儀的光譜探測能力將繼續(xù)提高，成像光譜儀獲取影像的空間分辨率逐步提高。

4.2.2 遙感監(jiān)測向著多元化方向發(fā)展

遙感監(jiān)測由航空遙感為主轉(zhuǎn)為航空和航天遙感相結(jié)合階段，逐步從遙感定性分析階段發(fā)展到定量分析階段，監(jiān)測地面遙感技術(shù)將不僅對病蟲害進(jìn)行監(jiān)測，還將應(yīng)用于產(chǎn)量、災(zāi)情、耕地質(zhì)量等方面，擴(kuò)大遙感監(jiān)測范圍。通過遙感監(jiān)測作物長勢，對作物的各個生育期生長狀況進(jìn)行監(jiān)測，可以為實(shí)施田間管理提供依據(jù)。遙感監(jiān)測各項(xiàng)數(shù)據(jù)還可為無人農(nóng)場建設(shè)提供數(shù)據(jù)支持。

4.2.3 遙感監(jiān)測研究更加深入

遙感監(jiān)測應(yīng)用的研究將向著多學(xué)科、多領(lǐng)域、多國家方向發(fā)展，有助于開展更加全面的分析，應(yīng)對各種復(fù)雜環(huán)境的監(jiān)測變得簡單，監(jiān)測時間變得越來越長，監(jiān)測范圍越來越廣，結(jié)合遙感技術(shù)和傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建全國性作物病蟲害實(shí)時監(jiān)測與服務(wù)平臺。通過不斷完善監(jiān)測數(shù)據(jù)，持續(xù)的動態(tài)監(jiān)測有助于及早發(fā)現(xiàn)及早防治。

4.2.4 遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)平臺建設(shè)趨于完善

隨著國際國內(nèi)合作不斷加強(qiáng)，研究設(shè)備和手段的不斷發(fā)展以及研究的深入，遙感實(shí)時作物病蟲害監(jiān)測數(shù)據(jù)綜合防治信息服務(wù)平臺的建設(shè)趨于完善。該平臺為快速準(zhǔn)確判斷作物病蟲害發(fā)生情況提供了便利，為廣泛普遍應(yīng)用遙感監(jiān)測技術(shù)奠定了基礎(chǔ)，為遙感技術(shù)的大面積應(yīng)用提供了技術(shù)支撐，為非專業(yè)人士識別病蟲害提供了便利，為深入研究遙感病蟲害監(jiān)測提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

5 總結(jié)

遙感作為病蟲害監(jiān)測的重要手段，將會隨著我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)和遙感技術(shù)的研究發(fā)展，逐步在病蟲害監(jiān)測中發(fā)揮重要作用。有一些病蟲害不容易被監(jiān)測到，例如作物基部以及小麥穗部的病蟲害等，但利用遙感技術(shù)可以做到及時精準(zhǔn)監(jiān)測。我國擁有廣闊的國土面積和漫長的邊界線，沙漠飛蝗、草地貪夜蛾等越境進(jìn)入我國時有發(fā)生，人工監(jiān)測調(diào)查病蟲害發(fā)生難度大、時間長、效率低、精準(zhǔn)度不高，但采用遙感技術(shù)則可以解決上述問題。通過加強(qiáng)國際間合作研究，降低遙感技術(shù)應(yīng)用成本，增加使用效果，加快構(gòu)建專家系統(tǒng)平臺，加大對不同環(huán)境條件下病蟲害遙感監(jiān)測和多學(xué)科綜合研究，充分發(fā)揮遙感監(jiān)測技術(shù)優(yōu)勢，為大面積精準(zhǔn)管理和植保提供精確、實(shí)時、大范圍的監(jiān)測信息，為降低我國農(nóng)作物遭受病蟲害侵襲而做出及早監(jiān)測，并提供有效保障。