高光谱遥感技术在作物病虫害监测中的应用研究

朱雪苗

(三和数码测绘地理信息技术有限公司，甘肃 天水 741000)

前言

我国地大物博，人口众多，农作物生产量对于人们生存问题的解决有重要作用。农作物生产中，影响农作物产量的主要原因就是病虫害。从某种角度来说，病虫害不仅会影响作物的产量，同时也会影响作物的质量。为有效控制病虫害，及时掌握作物病虫害的严重程度，需要通过科学的监测方法，实现对作物病虫害的监测。从此种角度来看，本研究有一定的现实价值和意义。

1 高光谱遥感技术及病虫害监测原理、特点

1.1 高光谱遥感技术

高光谱遥感技术作为新兴技术，是通过对窄电磁波段的利用，实现对感兴趣地面物体光谱信息的获取。从本质上来看，高光谱遥感技术属于综合科学，能够结合计算机与信息处理技术[1]。高光谱遥感技术自问世以来，在某些领域中既可实现定性监测，也可实现定量监测。从技术上来看，高光谱遥感技术也是成像与光谱技术的结合。现阶段，高光谱遥感技术已经被广泛应用于作物病虫害监测中，且取得显著的效果。

1.2 高光谱遥感技术监测病虫害的原理

高光谱遥感技术在病虫害的监测中，实际上是对植物生存能力进行测量。具体的测量指标，是作物中的化学成分变化情况、叶绿素含量变化情况[2]。作物光谱反射率的特征比较显著，会根据波长的改变，而出现相应的变化。可见光波段下，作物反射率为0.5～0.7μm偏低；在近红外波段，作物反射率在0.7～0.9μm偏高。原因在于，作物能对该波段内的辐射能量加以吸收。若作物在遭受病虫害时，作物含有的叶绿素含量会不断下降，光吸收能力也随之降低。此时，可见光的反射率有所提高，红外区域反射率降低。作物病虫害的发生，会对不同波段下作物的光谱值产生影响，特别对近红外波段的光谱值影响较大[3]。综合来看，利用高光谱遥感技术对作物病虫害进行监测，是对作物化学成分变化的分析，实现对病虫害信息的获取，从而为作物病虫害的判定提供依据。

1.3 高光谱遥感技术监测病虫害的特点

在对作物病虫害进行监测时，传统的监测预报手段以人工区域取样和调查为主，并综合多种信息，实现对作物病虫害的预测。不过，此种方式对于范围较大的病虫害起到的作用并不明显[4]，浪费时间、浪费人力等，且预报的滞后性比较明显，影响预报的精确度，从而增加作物的损失程度。与传统的病情测报方法进行比较，高光谱遥感技术的探测周期用时较短，探测的覆盖面积相对较大，成本偏低，且获取的资料相对丰富。因而，能够从相对全面和准确的角度上，为作物病虫害的监测提供指导。遥感作为监测手段，是在高空尺度下，宏观监测地面目标状况[5]。所以，在作物病虫害早期阶段，通过遥感技术手段就能够及时发现病虫害，形成病虫害的时空分布图，为决策者提供病虫害蔓延的趋势。在此基础上，为决策者制定合理防治计划提供依据。

2 高光谱遥感技术获取数据的方法

2.1 卫星获取数据方法

在作物病虫害监测中应用高光谱遥感技术时，主要是通过对遥感技术获取的数据，实现对病虫害监测结果的评定。而高光谱遥感技术下，卫星获取数据是比较常见的方法。在遥感领域中，高光谱分辨率遥感技术属于前沿技术，发展速度较快[6]。而且，该技术是近几十年来，人类在观测技术方面的重大突破。早在20世纪80年代，第1台航空成像光谱仪问世；21世纪初，美国发射的Hyperion是全球首个发射成功的星载民用成像光谱仪。受多种因素的影响，我国高光谱遥感技术的起步时间和研究时间较晚，不过高光谱遥感技术在我国的研究发展速度较快。现阶段，我国最先进的高光谱探测卫星是“高分五号”卫星，该卫星具有高光谱的分辨率，且精度和灵敏度都相对较高，其多项指标都符合国际水平。在科学技术不断发展进程中，高光谱遥感技术在不断提高光谱的分辨率，同时也逐渐趋于高空间分辨率发展[7]。此外，将高光谱遥感技术获取的数据作为基础，通过分析归一化差异指数、红边参数、比值作物指数等，对作物的病虫害范围、程度展开分析，发现归一化的差异指数，对于重灾区的作物敏感度较高。

2.2 地面光谱监测作物获取数据方法

在高光谱遥感技术中，也可通过地面光谱监测作物的方式获取数据。地面高光谱数据的主要获取方式，是利用地面成像光谱仪、室内光谱仪获取的[8]。在使用时，通常会同时使用地面高光谱仪器，该仪器是与星载高光谱探测仪器共同合作开发出来的。通过对地面光谱仪的分析，该仪器在对作物进行监测时，能够小尺度掌握作物病虫害的相关信息，且可在一定程度上提高尺度内空间作物病虫害管理水平。从这个角度来看，地面高光谱仪在小尺度空间作物病虫害信息提取方面，具有比较广阔的应用空间。现阶段，应用于作物病虫害监测的高光谱仪器，是野外高光谱仪器，该仪器由美国生产，具有一定的便携性[9]。在对该仪器应用时，主要是利用室内光谱仪，实现对可见光、近红外光谱的获取，借助偏最小二乘法、支持向量机法，对作物病原体潜伏感染及其严重程度进行判定。通过总结作物病虫害光谱资料，对不同光谱特征参数与作物病虫害程度的关系展开了全面的分析，以线性回归方程的方式，构建了作物病虫害程度的估计模型，能够为作物病虫害的早期监测、防治，提供相应的技术支持。

2.3 无人机遥感获取数据方法

在高光谱遥感技术获取数据时，无人机遥感获取数据是比较重要的方法。在科学技术不断更新和发展的形势下，遥感领域开创了新的思路，即无人机遥感技术。无人机作为遥感平台，将传感器搭载其中。无人机遥感技术与其它遥感技术进行对比，优势比较明显。无人机遥感技术的成本相对较低，不需要耗费过多的资金；无人机遥感技术的操作比较简单，按照说明书就能够实现对无人机的操纵[10]；无人机的空间分辨率较高，通过操纵可使无人机在空中监控，监控的范围比较广泛；不受时间与地理的限制，在使用无人机遥感技术时，并没有时间和地域的限制。不过，现阶段国内无人机遥感技术的应用领域，以自然灾害、地质调查等方面为主。无人机遥感技术在作物病虫害监测方面的应用，正处于探索研究阶段。据调查发现，无人机高光谱图像数据，能够识别作物感染的不同阶段。在不同阶段，作物病虫害的感染程度不同，所需要制定的治理方案也就存在差异[11]。利用无人机高光谱成像技术，可通过对不同波段的选择，实现对高光谱数据的降维，构建回归模型，定量估计病虫害对作物的危害程度。

3 作物病虫害监测中高光谱遥感技术的应用

3.1 监测病虫害光谱响应特征

在响应病虫害特征时，不同高光谱波段植物的响应结果不同。作物病虫害遥感监测的基础和前提，是病虫害对作物引发的不同症状、光学特性。在作物病虫害光谱响应下，与病虫害引起的色素现象、形态现象、结构变化函数等比较接近。从此种角度来看，作物病虫害监测光谱相应特征，具有多效性，与病虫害的特征有密切关系[12]。就松材线虫病来说，在作物病虫害整个发病期间，无论是冠层高光谱数据，还是同时期的生理生化参数，都发生改变；通过对高光谱估测模型的构建，能够从动态角度上，实现对松材线虫病的监测。在板栗病虫害中，受到危害的作物通常会表现为3个不同的阶段，绿色攻击阶段，红色攻击阶段，灰色攻击阶段；在对作物被攻击程度的监测中，要利用高光谱遥感技术，依据光谱反射率的差异、遥感数字图的异常结构记录等，结合实际区域中作物的表现，检测板栗病虫害的发生严重程度[13]。对于茶叶病害的监测，可在高光谱遥感技术下，利用荧光投射光谱技术，通过荧光投射光谱特征的方式，实现对茶叶病害的有效监测；借助高光谱仪器，对茶叶叶片的原始荧光投射光谱进行采集，对叶片平均光谱强度曲线对比分析，融合特征波长对应的高光谱图像信息及相应纹理信息，证实荧光投射光谱信息对病虫害的监测结果。综合以上来看，高光谱遥感技术应用于作物病虫害监测中，能够实现对病虫害光谱响应特征的监测。

3.2 监测作物指数

将高光谱遥感技术应用于作物病虫害监测中时，要监测作物指数。通过对作物生长状况的了解，以及对不同波段下，作物生长曲线变化的认知，学术领域中不少学者都提出了多种反映作物生长状况的特征。在不同病虫害生长环境中，作物的特征参数不同。在不同环境下观察特征参数，能够建立与作物相关的指数。借助高光谱遥感技术，通过作物的光谱特征及作物中含有的叶绿素含量，对松材线虫危害作物的早期监测可能性进行探索。同时，根据作物病虫害程度，分成6个等级[14]。通过分析发现，完全浸染阶段的标准化差异作物指数值，与叶绿素含量存在比较明显的相关性。而且，特定的光谱特征，与作物叶绿素含量之间的结合，能够成为作物病虫害监测的可靠性手段。通过对受到不同程度危害的作物调查，发现冠层的物理参数与光谱指数之间，有密切的联系。在不断的探索下，寻找到适合不同作物病虫害程度的高光谱作物指数，能够应用到各个阶段的作物受灾预报监测中。

4 作物病虫害监测中高光谱遥感技术应用需解决的问题

4.1 数据库补充完善与特征的总结

在将高光谱遥感技术应用于作物病虫害监测中时，需要解决相应的问题。补充和完善数据库。受同类作物土壤的组成成分结构差异影响，土壤的不同组成成分会相互作用，且环境因素存在区别，不同土壤中同类作物的广谱特征存在差异性，因而，在应用高光谱遥感技术时，要充分研究农作物病虫害监测中的地物光谱特征；具体来说，是在不同条件下，对比分析标准作物的光谱变异规律，根据所获取的变异规律，补充和完善农作物光谱书库，实现对农作物病虫害信息提取精确度的提高。总结特征。在感染相同作物时，病虫害或是非病虫害都可能出现类似的症状，因而所表现的光谱特征也就比较类似；而在感染相同作物时，受危害程度或是土壤等因素影响，即便是相同的病虫害也可能出现不同的症状特征；因此要重视对光谱特征的深入探究，区分同种农作物异种光谱、同种光谱异种农作物的不同现象，总结不同现象的光谱特征，并对光谱特征加以记录，为作物病虫害监测的量化奠定基础。

4.2 完善光谱反演模型和评价标准

现阶段，在应用高光谱遥感技术时，已经建立了作物病虫害反演模型。不过，受多种因素的影响，可能会导致反演模型的适应性较差。相关因素包括，作物光谱特征的影响因素比较多，在实际区域对光谱数据进行采集时，所采集数据是否有代表性有待考察，作物病虫害光谱反演模型的获取，以统计分析方法为主。为此，在作物病虫害监测中应用高光谱遥感技术时，要完善光谱反演模型。在对反演模型进行完善时，要深入研究如何扩大模型的适用性，满足作物病虫害监测的要求。除此之外，要进一步完善作物病虫害监测评价结果。一般来说，相关部门会通过研究讨论，制定出农作物感染病虫害的严重程度。而此种制定评价方式，并未从比较全面的角度上实现对遥感领域知识的考虑。制定评价时，遥感人员并不能够充分利用高光谱卫星遥感影像。所以，在对作物病虫害监测评价标准进行制定时，要从处理信息层面，由遥感人员根据实际情况统一规范作物病虫害的评价标准，形成比较统一的行业标准。

4.3 加大预测和卫星影像的研究力度

在作物病虫害监测中应用高光谱遥感技术时，要加大预测方面和卫星影像方面的研究力度。目前，作物病虫害监测中应用高光谱卫星遥感影像时，主要倾向于对病虫害危害程度的监测。但此时，病虫害已经对作物产生危害，这种事后处理的方式，只能够清理病虫害，而并不能够实现对病虫害的事前预防。因此，在未来关于高光谱遥感技术应用于作物病虫害监测的研究中，要重视高光谱遥感技术在作物病虫害预测方面的研究，通过病虫害的预测，尽可能减少作物病虫害现象，从根本上降低病虫害对作物造成的损失，为相关部门防治病虫害提供保障。此外，要加大对高光谱卫星影像的研究力度。在农业领域中，高光谱卫星技术的应用日益普遍。尽管我国已经从超光谱成像仪中获取了高光谱卫星影像，但农作物病虫害监测中很少有关于国产高光谱卫星影像的报道。因而，在未来关于高光谱遥感技术应用于作物病虫害监测中的研究中，要加大国产高光谱卫星影像的研究力度，促进高光谱技术的发展。

5 结语

在既往作物病虫害监测中，传统的监测手段所取得的监测效果并不显著。在现代作物生产中，高光谱遥感技术逐渐被广泛应用于作物病虫害监测中。利用高光谱遥感技术，能够从比较全面的角度掌握作物病虫害的相关信息，了解作物病虫害的严重程度，可以为决策者提供作物病虫害防治依据。期望在本次相关内容的探究下，能够为日后提高高光谱遥感技术在作物病虫害监测中的应用水平提供建议。