Resonon+LR1601 | 机载高光谱成像和激光雷达相融合用于洋白蜡EAB危害的早期监测及新的EAB监测指数-NDVI

北京百万亩平原造林项目种植了大面积的北美外来树种—洋白蜡。作为一种外来树种，它极易受到中国本土害虫—白蜡窄吉丁（EAB）的危害。在EAB危害早期，洋白蜡没有明显的受害症状，危害严重后洋白蜡则会大量死亡，因此，亟须开发出一个精 准有效的EAB危害的早期监测技术以阻止其进一步扩散蔓延。遥感技术对识别树木大尺度生理和形态变化至关重要，激光雷达可以准确采集物体的三维信息，进行单木分割，提取每棵树的位置和结构信息，从而对森林进行精 管理。无人机系统的快速发展极大地增强了激光雷达在森林健康监测方面的能力。然而，目前尚未有相关研究将机载高光谱图像（UAV-UI）和激光雷达（LiDAR）相结合进行EAB监测。

披着斑斓金属光泽的甲壳“闪闪发亮”

白蜡窄吉丁

基于此，在所附的文章中，来自北京林业大学的研究团队于2019年8月和9月在中国北京通州区漷县镇（37.7125°N，116.8528°E）（图1）的一片白蜡树林进行了相关研究。作者将机载高光谱图像（Resonon Pika L高光谱相机）和激光雷达（LR1601-IRIS机载激光雷达系统（依锐思，北京理加联合科技有限公司））相融合（图2）监测了EAB对白蜡木的危害，主要研究目标为：（1）确定哪个窄波段光谱HI数据和3D LiDAR数据最有利于白蜡树EAB危害的早期监测；（2）结合UAV-HI和LiDAR，开发一种有效且快速方法进行EAB相关胁迫的早期监测；以及（3）开发半自动分类器用于北京地区白蜡树EAB的早期监测。

图1 北京EAB研究区。黄色方框表示UAV飞行区域，红色方框表示两个采样点位置。

图2 LR1601-IRIS LiDAR和Pika L高光谱成像仪机载系统。

图3 试验流程图。

结果

通过PLS-VIP算法，确定R678 nm是对EAB危害最敏感的高光谱单波段。在此基础上，提出了一个新的EAB早期监测指数-NDVI（776，678）。LiDAR数据被用来进行单木分割和提供单木三维结构信息。通过使用NDVI（776，678）指数，不同受害程度白蜡树的分类准确率得到了较大提升。其中，健康树木的准确度为90%，轻度受害的准确度为76.25%，中度危害的准确度为58.33%，重度危害的准确度为100%，总准确度为82.90%。

图4 在选定的敏感波段范围内：（a）400-1000 nm；（b）484-571 nm；（c）608-698 nm；（d）938-1000 nm，不同EAB危害阶段白蜡树冠层平均反射率值。

表1 六个数据集对四个EAB危害程度的RF分类结果。

图5 （a）飞行区内的HI。（b）包含NDVI（776，678），11个其他植被指数和10个LiDAR指标在内的EAB危害制图。

结论

阔叶树钻蛀性害虫的精 准治理是可持续森林管理不可或缺的一部分。由于钻蛀性害虫管理的复杂性，需要高技术手段进行有效和准确管理。无人机高光谱、激光雷达和人工智能技术相结合为精 准森林提供了有效解决方案。本研究从HI中收集了窄带光谱信息，从LiDAR中收集了3D数据，并开发了新的植被指数，NDVI（776,678），用于白蜡树EAB危害的精 准管理。在HI的原始窄波段反射率光谱中，678 nm处的反射率是检测白蜡树EAB危害最敏感的波段。LiDAR成功用于单木分割。单独使用LiDAR数据区分白蜡木危害阶段的准确度很低，表明LiDAR对洋白蜡EAB危害早期监测不敏感。

新指数，NDVI（776,678），在白蜡树健康，轻度和中度阶段存在统计学显著差异（p < 0.0001）。同时，当结合HI和LiDAR时，其识别轻度EAB危害阶段的准确度为76.25%，对所有危害阶段的总准确度为82.90%，这高于未使用NDVI（776,678）情况下的准确度。

因此，NDVI（776,678）是一个很好的新窄波段植被指数，可用于洋白蜡不同EAB感染阶段制图，也可用于指导北京地区阔叶树健康遥感监测。