高光譜遙感技術(shù)在作物病蟲害監(jiān)測中的應(yīng)用研究

朱雪苗

(三和數(shù)碼測繪地理信息技術(shù)有限公司，甘肅 天水 741000)

前言

我國地大物博，人口眾多，農(nóng)作物生產(chǎn)量對于人們生存問題的解決有重要作用。農(nóng)作物生產(chǎn)中，影響農(nóng)作物產(chǎn)量的主要原因就是病蟲害。從某種角度來說，病蟲害不僅會影響作物的產(chǎn)量，同時也會影響作物的質(zhì)量。為有效控制病蟲害，及時掌握作物病蟲害的嚴重程度，需要通過科學的監(jiān)測方法，實現(xiàn)對作物病蟲害的監(jiān)測。從此種角度來看，本研究有一定的現(xiàn)實價值和意義。

1 高光譜遙感技術(shù)及病蟲害監(jiān)測原理、特點

1.1 高光譜遙感技術(shù)

高光譜遙感技術(shù)作為新興技術(shù)，是通過對窄電磁波段的利用，實現(xiàn)對感興趣地面物體光譜信息的獲取。從本質(zhì)上來看，高光譜遙感技術(shù)屬于綜合科學，能夠結(jié)合計算機與信息處理技術(shù)[1]。高光譜遙感技術(shù)自問世以來，在某些領(lǐng)域中既可實現(xiàn)定性監(jiān)測，也可實現(xiàn)定量監(jiān)測。從技術(shù)上來看，高光譜遙感技術(shù)也是成像與光譜技術(shù)的結(jié)合?，F(xiàn)階段，高光譜遙感技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于作物病蟲害監(jiān)測中，且取得顯著的效果。

1.2 高光譜遙感技術(shù)監(jiān)測病蟲害的原理

高光譜遙感技術(shù)在病蟲害的監(jiān)測中，實際上是對植物生存能力進行測量。具體的測量指標，是作物中的化學成分變化情況、葉綠素含量變化情況[2]。作物光譜反射率的特征比較顯著，會根據(jù)波長的改變，而出現(xiàn)相應(yīng)的變化?？梢姽獠ǘ蜗?，作物反射率為0.5～0.7μm偏低；在近紅外波段，作物反射率在0.7～0.9μm偏高。原因在于，作物能對該波段內(nèi)的輻射能量加以吸收。若作物在遭受病蟲害時，作物含有的葉綠素含量會不斷下降，光吸收能力也隨之降低。此時，可見光的反射率有所提高，紅外區(qū)域反射率降低。作物病蟲害的發(fā)生，會對不同波段下作物的光譜值產(chǎn)生影響，特別對近紅外波段的光譜值影響較大[3]。綜合來看，利用高光譜遙感技術(shù)對作物病蟲害進行監(jiān)測，是對作物化學成分變化的分析，實現(xiàn)對病蟲害信息的獲取，從而為作物病蟲害的判定提供依據(jù)。

1.3 高光譜遙感技術(shù)監(jiān)測病蟲害的特點

在對作物病蟲害進行監(jiān)測時，傳統(tǒng)的監(jiān)測預報手段以人工區(qū)域取樣和調(diào)查為主，并綜合多種信息，實現(xiàn)對作物病蟲害的預測。不過，此種方式對于范圍較大的病蟲害起到的作用并不明顯[4]，浪費時間、浪費人力等，且預報的滯后性比較明顯，影響預報的精確度，從而增加作物的損失程度。與傳統(tǒng)的病情測報方法進行比較，高光譜遙感技術(shù)的探測周期用時較短，探測的覆蓋面積相對較大，成本偏低，且獲取的資料相對豐富。因而，能夠從相對全面和準確的角度上，為作物病蟲害的監(jiān)測提供指導。遙感作為監(jiān)測手段，是在高空尺度下，宏觀監(jiān)測地面目標狀況[5]。所以，在作物病蟲害早期階段，通過遙感技術(shù)手段就能夠及時發(fā)現(xiàn)病蟲害，形成病蟲害的時空分布圖，為決策者提供病蟲害蔓延的趨勢。在此基礎(chǔ)上，為決策者制定合理防治計劃提供依據(jù)。

2 高光譜遙感技術(shù)獲取數(shù)據(jù)的方法

2.1 衛(wèi)星獲取數(shù)據(jù)方法

在作物病蟲害監(jiān)測中應(yīng)用高光譜遙感技術(shù)時，主要是通過對遙感技術(shù)獲取的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對病蟲害監(jiān)測結(jié)果的評定。而高光譜遙感技術(shù)下，衛(wèi)星獲取數(shù)據(jù)是比較常見的方法。在遙感領(lǐng)域中，高光譜分辨率遙感技術(shù)屬于前沿技術(shù)，發(fā)展速度較快[6]。而且，該技術(shù)是近幾十年來，人類在觀測技術(shù)方面的重大突破。早在20世紀80年代，第1臺航空成像光譜儀問世；21世紀初，美國發(fā)射的Hyperion是全球首個發(fā)射成功的星載民用成像光譜儀。受多種因素的影響，我國高光譜遙感技術(shù)的起步時間和研究時間較晚，不過高光譜遙感技術(shù)在我國的研究發(fā)展速度較快。現(xiàn)階段，我國最先進的高光譜探測衛(wèi)星是“高分五號”衛(wèi)星，該衛(wèi)星具有高光譜的分辨率，且精度和靈敏度都相對較高，其多項指標都符合國際水平。在科學技術(shù)不斷發(fā)展進程中，高光譜遙感技術(shù)在不斷提高光譜的分辨率，同時也逐漸趨于高空間分辨率發(fā)展[7]。此外，將高光譜遙感技術(shù)獲取的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，通過分析歸一化差異指數(shù)、紅邊參數(shù)、比值作物指數(shù)等，對作物的病蟲害范圍、程度展開分析，發(fā)現(xiàn)歸一化的差異指數(shù)，對于重災區(qū)的作物敏感度較高。

2.2 地面光譜監(jiān)測作物獲取數(shù)據(jù)方法

在高光譜遙感技術(shù)中，也可通過地面光譜監(jiān)測作物的方式獲取數(shù)據(jù)。地面高光譜數(shù)據(jù)的主要獲取方式，是利用地面成像光譜儀、室內(nèi)光譜儀獲取的[8]。在使用時，通常會同時使用地面高光譜儀器，該儀器是與星載高光譜探測儀器共同合作開發(fā)出來的。通過對地面光譜儀的分析，該儀器在對作物進行監(jiān)測時，能夠小尺度掌握作物病蟲害的相關(guān)信息，且可在一定程度上提高尺度內(nèi)空間作物病蟲害管理水平。從這個角度來看，地面高光譜儀在小尺度空間作物病蟲害信息提取方面，具有比較廣闊的應(yīng)用空間?，F(xiàn)階段，應(yīng)用于作物病蟲害監(jiān)測的高光譜儀器，是野外高光譜儀器，該儀器由美國生產(chǎn)，具有一定的便攜性[9]。在對該儀器應(yīng)用時，主要是利用室內(nèi)光譜儀，實現(xiàn)對可見光、近紅外光譜的獲取，借助偏最小二乘法、支持向量機法，對作物病原體潛伏感染及其嚴重程度進行判定。通過總結(jié)作物病蟲害光譜資料，對不同光譜特征參數(shù)與作物病蟲害程度的關(guān)系展開了全面的分析，以線性回歸方程的方式，構(gòu)建了作物病蟲害程度的估計模型，能夠為作物病蟲害的早期監(jiān)測、防治，提供相應(yīng)的技術(shù)支持。

2.3 無人機遙感獲取數(shù)據(jù)方法

在高光譜遙感技術(shù)獲取數(shù)據(jù)時，無人機遙感獲取數(shù)據(jù)是比較重要的方法。在科學技術(shù)不斷更新和發(fā)展的形勢下，遙感領(lǐng)域開創(chuàng)了新的思路，即無人機遙感技術(shù)。無人機作為遙感平臺，將傳感器搭載其中。無人機遙感技術(shù)與其它遙感技術(shù)進行對比，優(yōu)勢比較明顯。無人機遙感技術(shù)的成本相對較低，不需要耗費過多的資金；無人機遙感技術(shù)的操作比較簡單，按照說明書就能夠?qū)崿F(xiàn)對無人機的操縱[10]；無人機的空間分辨率較高，通過操縱可使無人機在空中監(jiān)控，監(jiān)控的范圍比較廣泛；不受時間與地理的限制，在使用無人機遙感技術(shù)時，并沒有時間和地域的限制。不過，現(xiàn)階段國內(nèi)無人機遙感技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域，以自然災害、地質(zhì)調(diào)查等方面為主。無人機遙感技術(shù)在作物病蟲害監(jiān)測方面的應(yīng)用，正處于探索研究階段。據(jù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，無人機高光譜圖像數(shù)據(jù)，能夠識別作物感染的不同階段。在不同階段，作物病蟲害的感染程度不同，所需要制定的治理方案也就存在差異[11]。利用無人機高光譜成像技術(shù)，可通過對不同波段的選擇，實現(xiàn)對高光譜數(shù)據(jù)的降維，構(gòu)建回歸模型，定量估計病蟲害對作物的危害程度。

3 作物病蟲害監(jiān)測中高光譜遙感技術(shù)的應(yīng)用

3.1 監(jiān)測病蟲害光譜響應(yīng)特征

在響應(yīng)病蟲害特征時，不同高光譜波段植物的響應(yīng)結(jié)果不同。作物病蟲害遙感監(jiān)測的基礎(chǔ)和前提，是病蟲害對作物引發(fā)的不同癥狀、光學特性。在作物病蟲害光譜響應(yīng)下，與病蟲害引起的色素現(xiàn)象、形態(tài)現(xiàn)象、結(jié)構(gòu)變化函數(shù)等比較接近。從此種角度來看，作物病蟲害監(jiān)測光譜相應(yīng)特征，具有多效性，與病蟲害的特征有密切關(guān)系[12]。就松材線蟲病來說，在作物病蟲害整個發(fā)病期間，無論是冠層高光譜數(shù)據(jù)，還是同時期的生理生化參數(shù)，都發(fā)生改變；通過對高光譜估測模型的構(gòu)建，能夠從動態(tài)角度上，實現(xiàn)對松材線蟲病的監(jiān)測。在板栗病蟲害中，受到危害的作物通常會表現(xiàn)為3個不同的階段，綠色攻擊階段，紅色攻擊階段，灰色攻擊階段；在對作物被攻擊程度的監(jiān)測中，要利用高光譜遙感技術(shù)，依據(jù)光譜反射率的差異、遙感數(shù)字圖的異常結(jié)構(gòu)記錄等，結(jié)合實際區(qū)域中作物的表現(xiàn)，檢測板栗病蟲害的發(fā)生嚴重程度[13]。對于茶葉病害的監(jiān)測，可在高光譜遙感技術(shù)下，利用熒光投射光譜技術(shù)，通過熒光投射光譜特征的方式，實現(xiàn)對茶葉病害的有效監(jiān)測；借助高光譜儀器，對茶葉葉片的原始熒光投射光譜進行采集，對葉片平均光譜強度曲線對比分析，融合特征波長對應(yīng)的高光譜圖像信息及相應(yīng)紋理信息，證實熒光投射光譜信息對病蟲害的監(jiān)測結(jié)果。綜合以上來看，高光譜遙感技術(shù)應(yīng)用于作物病蟲害監(jiān)測中，能夠?qū)崿F(xiàn)對病蟲害光譜響應(yīng)特征的監(jiān)測。

3.2 監(jiān)測作物指數(shù)

將高光譜遙感技術(shù)應(yīng)用于作物病蟲害監(jiān)測中時，要監(jiān)測作物指數(shù)。通過對作物生長狀況的了解，以及對不同波段下，作物生長曲線變化的認知，學術(shù)領(lǐng)域中不少學者都提出了多種反映作物生長狀況的特征。在不同病蟲害生長環(huán)境中，作物的特征參數(shù)不同。在不同環(huán)境下觀察特征參數(shù)，能夠建立與作物相關(guān)的指數(shù)。借助高光譜遙感技術(shù)，通過作物的光譜特征及作物中含有的葉綠素含量，對松材線蟲危害作物的早期監(jiān)測可能性進行探索。同時，根據(jù)作物病蟲害程度，分成6個等級[14]。通過分析發(fā)現(xiàn)，完全浸染階段的標準化差異作物指數(shù)值，與葉綠素含量存在比較明顯的相關(guān)性。而且，特定的光譜特征，與作物葉綠素含量之間的結(jié)合，能夠成為作物病蟲害監(jiān)測的可靠性手段。通過對受到不同程度危害的作物調(diào)查，發(fā)現(xiàn)冠層的物理參數(shù)與光譜指數(shù)之間，有密切的聯(lián)系。在不斷的探索下，尋找到適合不同作物病蟲害程度的高光譜作物指數(shù)，能夠應(yīng)用到各個階段的作物受災預報監(jiān)測中。

4 作物病蟲害監(jiān)測中高光譜遙感技術(shù)應(yīng)用需解決的問題

4.1 數(shù)據(jù)庫補充完善與特征的總結(jié)

在將高光譜遙感技術(shù)應(yīng)用于作物病蟲害監(jiān)測中時，需要解決相應(yīng)的問題。補充和完善數(shù)據(jù)庫。受同類作物土壤的組成成分結(jié)構(gòu)差異影響，土壤的不同組成成分會相互作用，且環(huán)境因素存在區(qū)別，不同土壤中同類作物的廣譜特征存在差異性，因而，在應(yīng)用高光譜遙感技術(shù)時，要充分研究農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測中的地物光譜特征；具體來說，是在不同條件下，對比分析標準作物的光譜變異規(guī)律，根據(jù)所獲取的變異規(guī)律，補充和完善農(nóng)作物光譜書庫，實現(xiàn)對農(nóng)作物病蟲害信息提取精確度的提高?？偨Y(jié)特征。在感染相同作物時，病蟲害或是非病蟲害都可能出現(xiàn)類似的癥狀，因而所表現(xiàn)的光譜特征也就比較類似；而在感染相同作物時，受危害程度或是土壤等因素影響，即便是相同的病蟲害也可能出現(xiàn)不同的癥狀特征；因此要重視對光譜特征的深入探究，區(qū)分同種農(nóng)作物異種光譜、同種光譜異種農(nóng)作物的不同現(xiàn)象，總結(jié)不同現(xiàn)象的光譜特征，并對光譜特征加以記錄，為作物病蟲害監(jiān)測的量化奠定基礎(chǔ)。

4.2 完善光譜反演模型和評價標準

現(xiàn)階段，在應(yīng)用高光譜遙感技術(shù)時，已經(jīng)建立了作物病蟲害反演模型。不過，受多種因素的影響，可能會導致反演模型的適應(yīng)性較差。相關(guān)因素包括，作物光譜特征的影響因素比較多，在實際區(qū)域?qū)庾V數(shù)據(jù)進行采集時，所采集數(shù)據(jù)是否有代表性有待考察，作物病蟲害光譜反演模型的獲取，以統(tǒng)計分析方法為主。為此，在作物病蟲害監(jiān)測中應(yīng)用高光譜遙感技術(shù)時，要完善光譜反演模型。在對反演模型進行完善時，要深入研究如何擴大模型的適用性，滿足作物病蟲害監(jiān)測的要求。除此之外，要進一步完善作物病蟲害監(jiān)測評價結(jié)果。一般來說，相關(guān)部門會通過研究討論，制定出農(nóng)作物感染病蟲害的嚴重程度。而此種制定評價方式，并未從比較全面的角度上實現(xiàn)對遙感領(lǐng)域知識的考慮。制定評價時，遙感人員并不能夠充分利用高光譜衛(wèi)星遙感影像。所以，在對作物病蟲害監(jiān)測評價標準進行制定時，要從處理信息層面，由遙感人員根據(jù)實際情況統(tǒng)一規(guī)范作物病蟲害的評價標準，形成比較統(tǒng)一的行業(yè)標準。

4.3 加大預測和衛(wèi)星影像的研究力度

在作物病蟲害監(jiān)測中應(yīng)用高光譜遙感技術(shù)時，要加大預測方面和衛(wèi)星影像方面的研究力度。目前，作物病蟲害監(jiān)測中應(yīng)用高光譜衛(wèi)星遙感影像時，主要傾向于對病蟲害危害程度的監(jiān)測。但此時，病蟲害已經(jīng)對作物產(chǎn)生危害，這種事后處理的方式，只能夠清理病蟲害，而并不能夠?qū)崿F(xiàn)對病蟲害的事前預防。因此，在未來關(guān)于高光譜遙感技術(shù)應(yīng)用于作物病蟲害監(jiān)測的研究中，要重視高光譜遙感技術(shù)在作物病蟲害預測方面的研究，通過病蟲害的預測，盡可能減少作物病蟲害現(xiàn)象，從根本上降低病蟲害對作物造成的損失，為相關(guān)部門防治病蟲害提供保障。此外，要加大對高光譜衛(wèi)星影像的研究力度。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中，高光譜衛(wèi)星技術(shù)的應(yīng)用日益普遍。盡管我國已經(jīng)從超光譜成像儀中獲取了高光譜衛(wèi)星影像，但農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測中很少有關(guān)于國產(chǎn)高光譜衛(wèi)星影像的報道。因而，在未來關(guān)于高光譜遙感技術(shù)應(yīng)用于作物病蟲害監(jiān)測中的研究中，要加大國產(chǎn)高光譜衛(wèi)星影像的研究力度，促進高光譜技術(shù)的發(fā)展。

5 結(jié)語

在既往作物病蟲害監(jiān)測中，傳統(tǒng)的監(jiān)測手段所取得的監(jiān)測效果并不顯著。在現(xiàn)代作物生產(chǎn)中，高光譜遙感技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用于作物病蟲害監(jiān)測中。利用高光譜遙感技術(shù)，能夠從比較全面的角度掌握作物病蟲害的相關(guān)信息，了解作物病蟲害的嚴重程度，可以為決策者提供作物病蟲害防治依據(jù)。期望在本次相關(guān)內(nèi)容的探究下，能夠為日后提高高光譜遙感技術(shù)在作物病蟲害監(jiān)測中的應(yīng)用水平提供建議。