陆地生态系统碳监测卫星松材线虫病变色木识别指数研究

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2023.04.015

林业资源管理 ›› 2023, Vol. 0 ›› Issue (4): 123-131.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2023.04.015

陆地生态系统碳监测卫星松材线虫病变色木识别指数研究

焦全军¹(), 郑焰锋²(), 黄文江¹^,³, 张兵¹^,³, 张鹤译², 史宜梦², 吴发云², 付安民²

1.中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室,北京 100094
2.国家林业和草原局林草调查规划院,北京 100714
3.中国科学院大学资源与环境学院,北京 100049

收稿日期:2023-06-29 修回日期:2023-07-28 出版日期:2023-08-28 发布日期:2023-10-16
通讯作者: 郑焰锋(1978-),男,吉林农安人,高级工程师,主要研究方向:林草生态监测、林业信息化等。Email:zhyanfeng2005@126.com
作者简介:焦全军(1981-),男,河南巩义人,副研究员,主要研究方向:植被定量遥感与应用。Email:jiaoqj@radi.ac.cn
基金资助:
国家重点研发计划课题“产品真实性检验和综合应用示范研究”(2022YFB3903305);国家自然科学基金项目“基于塔基光谱自动观测的叶片叶绿素含量遥感反演研究”(42071330);国家自然科学基金项目“复杂观测场景下松材线虫病疫木卫星遥感识别研究”(42201355)

Detection of Discolored Trees Caused by Pine Wilt Disease Based on Vegetation Index Method Using Terrestrial Ecosystem Carbon Inventory Satellite Data

JIAO Quanjun¹(), ZHENG Yanfeng²(), HUANG Wenjiang¹^,³, ZHANG Bing¹^,³, ZHANG Heyi², SHI Yimeng², WU Fayun², FU Anmin²

1. Key Laboratory of Digital Earth Science,Aerospace Information Research Institute,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100094,China
2. Academy of Forest Inventory and Planning,National Forestry and Grassland Administration,Beijing 100714,China
3. College of Resources and Environment,University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China

Received:2023-06-29 Revised:2023-07-28 Online:2023-08-28 Published:2023-10-16

摘要/Abstract

摘要：

松材线虫病是一种严重威胁松树生存的林业有害生物疫情。高分辨率卫星遥感技术是松材线虫病变色松木识别的有效手段。通过研究植被指数阈值法,利用2022年8月4日发射的陆地生态系统碳监测卫星(句芒号)优于2 m高分辨率4谱段相机的特点,开展基于指数的松材线虫病木识别示范,验证该卫星松材线虫病监测应用能力。基于松材线虫染病松木光谱特征,提出基于与生物量和色素相关的双指数识别策略,设计了松材线虫病指数(PWDI),并在山东省栖霞市疫区进行句芒号松材线虫病识别测试。结果表明,双指数识别策略相比单指数策略性能更优,其中PWDI与NDVI组合的松材线虫病变色松木识别能力最强,总体精度达到84.5%,NWI—NDVI,NGRDI—NDVI组合次之。在单指数策略下,PWDI的识别性仍能优于其他5个测试植被指数。研究表明,句芒号卫星具有可靠识别松材线虫病变色松木的良好潜力,松材线虫病变色松木双指数识别策略及新的识别指数PWDI可为其他类似卫星的松材线虫病监测提供借鉴。

关键词: 松材线虫病, 遥感, 陆地生态系统碳监测卫星, 句芒号, 植被指数

Abstract:

Pine wilt disease(PWD)is a forestry pest epidemic that poses a major threat to the survival ofpine trees.High-resolution satellite remote sensing is an effective approach for identifying PWD-infected pine trees.The Terrestrial Ecosystem Carbon Inventory Satellite(Goumang Satellite),which was launched on August 4,2022,has a four-band camera with a spatial resolution of more than 2m.The purpose of this paper is to investigate the vegetation index(VI)threshold approach for demonstrating PWD detection using Goumang Satellite multispectral data.Based on the multispectral characteristics of PWD discolored pine trees,an identification strategy based on two biomass-related and pigment-related VIs is proposed and a pine wilt disease index(PWDI)is designed.A test of PWD identification was conducted in Qixia City,Shandong Province.The results demonstrated that the double-VIs identification method outperformed the single-VI strategy,with the combination of PWDI and NDVI having the best PWD recognition capacity,with an overall accuracy of 84.5%,followed by the combinations of NWI-NDVI and NGRDI-NDVI.PWDI outperformed the other five examined VIs in terms of identification performance while using a single-VI method.This research demonstrates that the Goumang Satellite has a high potential for rapid and reliable detection of PWD discolored pine trees,and that the suggested double-VIs identification technique and the new PWDI can serve as a model for other comparable satellites used for PWD monitoring.

Key words: pine wilt disease, remote sensing, Terrestrial Ecosystem Carbon Inventory Satellite, Goumang, vegetation index

中图分类号:

S763
S771.8

焦全军, 郑焰锋, 黄文江, 张兵, 张鹤译, 史宜梦, 吴发云, 付安民. 陆地生态系统碳监测卫星松材线虫病变色木识别指数研究[J]. 林业资源管理, 2023, 0(4): 123-131.

JIAO Quanjun, ZHENG Yanfeng, HUANG Wenjiang, ZHANG Bing, ZHANG Heyi, SHI Yimeng, WU Fayun, FU Anmin. Detection of Discolored Trees Caused by Pine Wilt Disease Based on Vegetation Index Method Using Terrestrial Ecosystem Carbon Inventory Satellite Data[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2023, 0(4): 123-131.

图/表 9

图1

表1

图2

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表2

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表3

图6

参考文献 27

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波段号	波段名称	中心波长/nm	波长范围/nm
B1	蓝	485	450~520
B2	绿	555	520~590
B3	红	660	630~690
B4	近红外	830	770~890

指数名称	缩写	计算公式	参考文献
Normalized difference vegetation index	NDVI	NDVI=(B4-B3)/(B4+B3)	[20]
Triangular greenness index	TGI	TGI=-0.5×((660-485)×(B3-B2)-(660-555)×(B3-B1))	[24]
Normalized green-red difference index	NGRDI	NGRDI=(B2-B3)/(B2+B3)	[25]
Green chlorophyll index	CI_green	CI_green=B4/B2-1	[26]
Normalized wilt index	NWI	NWI=-NGRDI×(NDVI+NGRDI)	[27]
Pine wilt disease index	PWDI	PWDI=-NGRDI×NDVI/B2	本研究

色素相关植被指数	单一植被指数策略			与NDVI指数组合策略
色素相关植被指数	召回率	准确率	总体精度	召回率	准确率	总体精度
H	83.6	62.3	71.4	83.6	70.5	76.5
TGI	77.6	66.5	71.6	77.6	74.4	76.0
NGRDI	85.5	62.3	72.1	85.5	69.9	76.9
CI_green	87.5	8.0	14.7	87.5	7.8	14.4
NWI	84.9	69.5	76.4	84.9	72.8	78.4
PWDI	81.6	85.8	83.6	81.6	87.6	84.5

陆地生态系统碳监测卫星松材线虫病变色木识别指数研究

Detection of Discolored Trees Caused by Pine Wilt Disease Based on Vegetation Index Method Using Terrestrial Ecosystem Carbon Inventory Satellite Data

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