基于无人机多光谱影像的云南切梢小蠹危害监测反演研究

摘要：

[目的]探索如何利用多光谱遥感对云南切梢小蠹的危害状况进行快速准确的监测.[方法]基于多光谱无人机获取研究区影像结合实地采集样方数据,应用DNN深度学习模型定量反演研究区云南切梢小蠹危害信息,分析虫害等级光谱图像发现GNRE指数和NDVI指数对虫害造成的枯稍率的相关性.[结果]将两指数应用于模型拟合,对比结果发现植被指数NDVI与云南切梢小蠹危害的枯梢率相关性为R2=0.67696,高于GNRE的R2 =0.45331,且危害等级分类总体分类精度为71.11％,Kappa系数为0.6751,危害等级由高到低的面积占比分别为1.18％、8.60％、73.73％、16.47％.[结论]利用无人机影像结合深度学习技术,可准确得到切梢小蠹分布信息,且危害等级分布呈现出由道路以及树林密度较小区域向密度较大区域其危害性逐渐减小,可为后续大范围切梢小蠹危害云南松的监测与防治提供参考.

关键词：无人机;多光谱;云南切梢小蠹;危害;反演

所属期刊栏目：34

分类号：S771(森林工程、林业机械)

资助基金：国家重点研发计划课题"林业有害生物检测、监测与预警关键技术"子课题"云南松小蠹监测预警关键技术与GIS应用平台研究"2018YFD0600201-4

在线出版日期：2021-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1878-1884