北京百萬畝平原造林項目種植了大面積的北美外來樹種—洋白蠟。作為一種外來樹種，它極易受到中國本土害蟲—白蠟窄吉丁（EAB）的危害。在EAB危害早期，洋白蠟沒有明顯的受害癥狀，危害嚴重后洋白蠟則會大量死亡，因此，亟須開發出一個精準有效的EAB危害的早期監測技術以阻止其進一步擴散蔓延。遙感技術對識別樹木大尺度生理和形態變化至關重要，激光雷達可以準確采集物體的三維信息，進行單木分割，提取每棵樹的位置和結構信息，從而對森林進行精準管理。無人機系統的快速發展極大地增強了激光雷達在森林健康監測方面的能力。然而，目前尚未有相關研究將機載高光譜圖像（UAV-UI）和激光雷達（LiDAR）相結合進行EAB監測。
 

      基于此，在所附的文章中，來自北京林業大學的研究團隊于2019年8月和9月在中國北京通州區漷縣鎮（37.7125°N，116.8528°E）（圖1）的一片白蠟樹林進行了相關研究。作者將機載高光譜圖像（Resonon Pika L高光譜相機）和激光雷達（LR1601-IRIS機載激光雷達系統（依銳思，北京理加聯合科技有限公司））相融合（圖2）監測了EAB對白蠟木的危害，主要研究目標為：（1）確定哪個窄波段光譜HI數據和3D LiDAR數據最有利于白蠟樹EAB危害的早期監測；（2）結合UAV-HI和LiDAR，開發一種有效且快速方法進行EAB相關脅迫的早期監測；以及（3）開發半自動分類器用于北京地區白蠟樹EAB的早期監測。
 

圖1 北京EAB研究區。黃色方框表示UAV飛行區域，紅色方框表示兩個采樣點位置。

圖2 LR1601-IRIS LiDAR和Pika L高光譜成像儀機載系統。

【結果】

      通過PLS-VIP算法，確定R678 nm是對EAB危害最敏感的高光譜單波段。在此基礎上，提出了一個新的EAB早期監測指數-NDVI（776，678）。LiDAR數據被用來進行單木分割和提供單木三維結構信息。通過使用NDVI（776，678）指數，不同受害程度白蠟樹的分類準確率得到了較大提升。其中，健康樹木的準確度為90%，輕度受害的準確度為76.25%，中度危害的準確度為58.33%，重度危害的準確度為100%，總準確度為82.90%。
 

圖4 在選定的敏感波段范圍內：（a）400-1000 nm；（b）484-571 nm；（c）608-698 nm；（d）938-1000 nm，不同EAB危害階段白蠟樹冠層平均反射率值。
 

表1 六個數據集對四個EAB危害程度的RF分類結果。

【結論】

      闊葉樹鉆蛀性害蟲的精準治理是可持續森林管理不可或缺的一部分。由于鉆蛀性害蟲管理的復雜性，需要高技術手段進行有效和準確管理。無人機高光譜、激光雷達和人工智能技術相結合為精準森林提供了有效解決方案。本研究從HI中收集了窄帶光譜信息，從LiDAR中收集了3D數據，并開發了新的植被指數，NDVI（776,678），用于白蠟樹EAB危害的精準管理。在HI的原始窄波段反射率光譜中，678 nm處的反射率是檢測白蠟樹EAB危害最敏感的波段。LiDAR成功用于單木分割。單獨使用LiDAR數據區分白蠟木危害階段的準確度很低，表明LiDAR對洋白蠟EAB危害早期監測不敏感。
 

      新指數，NDVI（776,678），在白蠟樹健康，輕度和中度階段存在統計學顯著差異（p < 0.0001）。同時，當結合HI和LiDAR時，其識別輕度EAB危害階段的準確度為76.25%，對所有危害階段的總準確度為82.90%，這高于未使用NDVI（776,678）情況下的準確度。
 

       因此，NDVI（776,678）是一個很好的新窄波段植被指數，可用于洋白蠟不同EAB感染階段制圖，也可用于指導北京地區闊葉樹健康遙感監測。
 

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