基于遥感的农作物病虫害监测研究综述

张树辉 张雅莉

摘要：我国作为农业大国，每年因农作物病虫害造成的粮食减产损失巨大，因此农作物病虫害的监测和预警必不可少。遥感作为一项新技术，为农作物病虫害的监测和预警提供了新方式。本文通过对于影像光谱信息总结了四种常用方法：导数光谱变换、光谱特征参数、连续统去除、光谱指数。相较与传统监测方法，遥感手段具有实时性和准确性，但任存在数据冗余，数据源少等问题有待发展。

关键词：遥感，农作物，病虫害，光谱指数

引言

农作物病虫害是威胁粮食产量和品质的第一大自然生物灾害，易受周围环境特点、作物品种、种植方式以及统防统治效果等众多因素的影响（霍治国等，2000）。

在作物生长过程中，病虫害会对其产量和质量造成极大的影响，降低经济效益。掌握病虫害的征兆和发生特点，尽早发现并采取方法进行治理，在提高作物产量和质量，减少因病虫害造成的经济损失方面尤为重要。然而，传统的作物病虫害监测方法不仅效率低下，所获取的信息还存在着低准确率和严重滞后性等问题，很难在大范围内准确估测出染病区域和病情程度。因此，寻求准确率高、及时性强且成本低廉的病虫害监测方法极为重要。近年来，随着科技水平的发展，高光谱遥感技术在农业中获得广泛使用，因其实时、准确等优点成为病虫害早期预警和病情控制的有效方法，逐渐成为农业遥感应用的主要前沿技术手段之一（简俊凡，2018）。

研究进展

目前，国际上用遥感技术监测过的农作物病害主要有棉花根腐病、小麦叶锈病、小麦条锈病、西红柿晚疫病、蚕豆细菌疫病、蚕豆赤斑病、花生锈病任、大豆萎黄病、大豆菌核病、甜菜蛇眼病、甘蔗桔锈病和芹菜菌核病等。

目前，主要用于监测农作物病虫害的遥感数据有：航片、机载高光谱辐射计、陆地卫星影像Landsat/MSS、TM、高光谱卫星Hyperion等，更多的则是地面平台上的研究。虽然SPOT、MODIS、PHI等传感器具有较高的空间或光谱分辨率、受多方面的因素影响，仍然未被应用到农作物病虫害监测中。

多元统计分析技术、基于光谱位置（变量）的分析技术、光学模型分析、主成分分析、偏最小二乘法、光谱特征向量分析等是当前植被病虫害研究中应用到的主要分析技术。神经网络、支持向量机等数据挖掘工具，仍旧没有应用到农作物病虫害遥感数据分析中来。

中国作为农业大国，开展的农业遥感研究也就特别多，但主要集中在农作物面积提取、农作物遥感估产、生长状况监测等方面（王人潮等，2002），对于病虫危害的研究较少，主要表现为：研究作物对象单一，以小麦为主，只有少许其它作物;以地面观为主，航空遥感较少，航天遥感几乎没有;遥感数据处理方法简单，以常规的光谱分析技术为主，很少涉及神经网络、支持向量机等智能化自动化处理技术研究。

研究方法

通过获取的遥感影像具有地物光谱信息，因此可通过对光谱进行计算和分析，由此研究农作物病虫害。

1 导数光谱变换

导数光谱技术能够减弱背景噪音（如土壤、林下植被等）对植物光谱的干扰，监测植物病虫害优于一般的光谱特征指数。基于此项技术，伍南等（2012）监测马尾松赤枯病，王震等（2007）探测松材线虫病都获得成功。

2 基于光谱位置和面积的特征参数

（1）叶绿素最大吸收深度分析。植物受到病虫侵害时，叶绿素浓度降低，光谱红边相对位移，与其相连的光谱吸收谷变浅，植物受害越严重，则其变浅程度也越大。基于此，叶绿素最大吸收深度可用来表征植物健康状况，定量分析植物的光谱变化（刘圣伟，2004）。

（2）“红边”参数分析。从红外波段到近红外波段，植物光谱反射率由低到高，其中间的光谱区域为红边区。研究表明，植物受到病虫害侵袭时，其光谱反映随之改變，红边拐点位移，红界光谱蓝移，蓝边斜率变化。基于此，研究分析红边特性，可以探测病虫害，监测植被健康状况。许章华（2013）等进行了受松毛虫侵害的马尾松光谱特征分析与等级检测，验证了虫害导致光谱“绿峰”红移、红边位置蓝移。

3 基于连续统去除的特征参数

连续统去除法，又被称为包络线消除法。可以在突出光谱特征的同时，将其归一到一个一致的光谱背景上，以便于光谱中各种特征数值的比较（徐元进等，2005）。它可以矫正由于波段依赖而引起的波段反射率极值点位移，从而将其校正到真正的位置。

展望

目前，国内外关于作物病虫害的监测预警，逐步开始从定性阶段转变为借助计算机构建数学定量模型的定位阶段，并取得了许多成果，虽然发展较快，但由于病虫害的生物复杂性和遥感技术的待完善性，仍然存在许多亟待解决的问题，主要体现在下述5个方面：

（1）缺乏多类型病害的比较总结。目前的病虫害研究已经涉及了多种类型，一些危害较重的生物危害遥感应用研究相对较少，比如小麦全蚀病、稻纵卷叶螟等;光谱特征、图像特征和生境特征能够为胁迫监测预测提供更全面的观察角度和更丰富的信息，然而由于缺乏对病虫害敏感特征的比较、归纳和总结，因此也就无法建立特定病害专一性的光谱特征库。

（2）对病害光谱变化特征的差异性认识不足。作物不同病害胁迫和水肥胁迫常导致枯黄萎蔫等相似的外部形态特征，有时也会引起相类似的光谱变化，而某些光谱变化特征在不同的胁迫类型中能表现出显著差异性，这是进一步估测特定胁迫类型严重度的前提工作，也能正确指导实施不同的杀菌剂。

较之传统病虫害的监测技术而言，遥感不仅实时性、准确性，还具有多重优势：

（1）遥感技术应用中，对敏感波段的选择这一特性可以为监测所使用特定传感器的进一步研究提供辅助信息和理论保障。

（2）遥感技术的使用可以扩大所需数据的来源，极大地提高获取数据的速度和质量。

（3）遥感、GIS和GPS等技术组合，可以在对作物本身状况进行分析的同时为管理者提供及时、准确的决策信息。

参考文献

[1]霍治国，刘万才，邵振润，等.试论开展中国农作物病虫害危害流行的长期气象预测研究[J].自然灾害学报，2000，9（1）：117-121.

[2]简俊凡，何宏昌，王晓飞等.农作物病虫害遥感监测综述[J].测绘通报，2018，（9）：24-28.

[3]王人潮，黄敬峰.水稻遥感估产[M].北京中：国农业出版社.2002，ppl-282.

[4]伍南，刘君昂，闫瑞坤，等.马尾松赤枯病冠层光谱特征及严重度反演[J].中国农学通报，2012，28（4）：51-57.

[5]王震，张晓丽，安树杰.松材线虫病危害的马尾松林木光谱特征分析[J].遥感技术与应用，2007，22（3）：367-370.

[6]刘圣伟，甘甫平，王润生.用卫星高光谱数据提取德兴铜矿区植被污染信息[J].国土资源遥感，2004，15（1）：6-10.

[7]许章华，刘健，余坤勇，等.松毛虫危害马尾松光谱特征分析与等级检测[J].光谱学与光谱分析，2013，33）2）：428-433.

[8]徐元进，胡光道，张振飞.包络线消除法及其在野外光谱分类中的应用[J].地理与地理信息科学，2005，21（6）：11-14.

成都理工大学地球科学学院 四川 成都 610059