森林食叶害虫空间分布格局遥感定量反演研究

摘要：

以Sentinel-2A多光谱影像为数据源,利用卷积神经网络模型提取的受害树种空间分布和多时相PROSAIL模型叶面积指数反演差值确定的失叶率耦合的虫口密度,定量获取长白山南麓虫害空间格局.结果表明:2018-2020年共7个时相LAI反演整体精度在88％以上;红松的适宜参考时相为2019年6月,预测与实测拟合R2为0.82,其余树种及全样本2018年6月最佳;虫口密度与失叶率耦合采用线性函数,R2为0.755;落叶松遭虫害面积6174 hm2最大,云杉受害面积比65.19％最大.虫害导致失叶率计算采用的参考时相为受灾前一年6月;虫口密度与失叶率呈线性关系;不同树种受灾空间格局不同,常绿树种重度灾害比例普遍高于落叶树种.

关键词：食叶害虫、叶面积指数、针叶树种、遥感、失叶率、虫口密度

所属期刊栏目：44

分类号：S771.8;S763(森林工程、林业机械)

资助基金：吉林省科技厅重点研发项目;吉林省发改委创新能力建设项目;吉林省自然科学基金;吉林省自然科学基金;吉林省自然科学基金;中国科学院战略性先导科技专项;海南省自然科学基金项目;吉林省科技厅重大专项

在线出版日期：2024-02-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：125-134