基于地面高光譜遙感的降香黃檀黑痣病病情指數(shù)反演

徐海舟, 周國(guó)英, 臧 卓, 林 輝, 董文統(tǒng), 劉君昂*

(1.中南林業(yè)科技大學(xué), 經(jīng)濟(jì)林培育與保護(hù)省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 長(zhǎng)沙 410004; 2.中南林業(yè)科技大學(xué), 森林有害生物防控湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 長(zhǎng)沙 410004; 3.中南林業(yè)科技大學(xué), 林業(yè)遙感信息工程研究中心, 長(zhǎng)沙 410004)

?

基于地面高光譜遙感的降香黃檀黑痣病病情指數(shù)反演

徐海舟1,2, 周國(guó)英1,2, 臧 卓3, 林 輝3, 董文統(tǒng)1,2, 劉君昂1,2*

(1.中南林業(yè)科技大學(xué), 經(jīng)濟(jì)林培育與保護(hù)省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 長(zhǎng)沙 410004; 2.中南林業(yè)科技大學(xué), 森林有害生物防控湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 長(zhǎng)沙 410004; 3.中南林業(yè)科技大學(xué), 林業(yè)遙感信息工程研究中心, 長(zhǎng)沙 410004)

利用美國(guó)Spectra Vista Corporation (以下均用簡(jiǎn)稱SVC)HR-1024i非成像高光譜儀采集不同病情程度的降香黃檀冠層光譜數(shù)據(jù),并結(jié)合地面同步調(diào)查獲得的降香黃檀黑痣病病情指數(shù)數(shù)據(jù),對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行重疊校正(scan matching/overlap correction)和白光板反射率校正(white plate reflectance correction)。采用主成分分析法(PCA法)對(duì)與降香黃檀黑痣病病情指數(shù)相關(guān)性較高的敏感波段進(jìn)行降維。利用53個(gè)訓(xùn)練集,將敏感波段和PCA法處理后的敏感波段分別作為輸入變量,訓(xùn)練降香黃檀黑痣病的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。兩種輸入變量建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的決定系數(shù)(R2)均達(dá)到99%。利用27個(gè)驗(yàn)證集做進(jìn)一步精度檢驗(yàn),結(jié)果表明,通過(guò)這兩種輸入變量訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的決定系數(shù)(R2)分別為0.951 9和0.706 0,均方根誤差(RMSE)分別為5.998 0和12.919 3。直接以敏感波段作為變量輸入和PCA法處理后的敏感波段作為變量輸入訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種有效的方法,其中,直接以敏感波段作為變量輸入精度更高。

高光譜; 降香黃檀黑痣病; PCA法; BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 病情指數(shù)

降香黃檀(Dalbergiaodorifera),屬蝶形花科(Papilionaceae) 黃檀屬(Dalbergia),為海南特有樹種,也是一級(jí)珍稀、瀕危植物,目前已被國(guó)家林業(yè)局列為保護(hù)對(duì)象[1]。降香黃檀為紅木樹種之一,具有很高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值[2]。董文統(tǒng)等[3]對(duì)海南省19個(gè)市(縣)中的15個(gè)市(縣)10個(gè)鄉(xiāng)土樹種病蟲害發(fā)生情況進(jìn)行了調(diào)查,發(fā)現(xiàn)有許多病蟲害非常嚴(yán)重,其中降香黃檀黑痣病發(fā)生率在90%以上。通常降香黃檀黑痣病的調(diào)查主要靠人工踏查,耗費(fèi)大量時(shí)間及人力、物力、財(cái)力。并且在病害大面積發(fā)生前,不能夠迅速了解病害的病情程度,因此無(wú)法準(zhǔn)確及時(shí)地對(duì)病害進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)。所以,發(fā)展一種能夠迅速并且大范圍監(jiān)測(cè)降香黃檀病情嚴(yán)重度的辦法,對(duì)迅速了解降香黃檀林的健康狀況具有非常重要的意義。遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)相對(duì)于以往的監(jiān)測(cè)辦法,具有宏觀、經(jīng)濟(jì)、動(dòng)態(tài)、實(shí)效等特點(diǎn)[4]。近幾年,國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者,利用遙感技術(shù)尤其是高光譜、衛(wèi)星技術(shù),監(jiān)測(cè)植物病蟲害取得了顯著成果[5-8]。經(jīng)過(guò)多年的研究和發(fā)展,高光譜遙感作為一種新的遙感技術(shù),已得到廣泛應(yīng)用,特別是在植被指數(shù)、光合有效輻射、植被葉面積指數(shù)、群落類型及冠層溫度等因子的估算,以及在植被生物量、植被生物化學(xué)參數(shù)分析和作物單產(chǎn)估算、作物病蟲害監(jiān)測(cè)等方面應(yīng)用較多[9]。王植等[4]利用高光譜遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)板栗病蟲害,通過(guò)分析生化參量、農(nóng)學(xué)參量和光譜特征,建立了應(yīng)用高光譜遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)板栗病蟲害的技術(shù)流程。馬菁[10]根據(jù)野外調(diào)查采集的健康及受松材線蟲病侵染后的馬尾松光譜特征,通過(guò)繪制光譜特征曲線,篩選最佳波段,得出近紅外波段是監(jiān)測(cè)馬尾松受松材線蟲病侵染后光譜反射率變化最敏感的波段。武紅敢等[11]利用陸地衛(wèi)星TM影像開展早期蟲源地監(jiān)測(cè)方法的研究,通過(guò)監(jiān)測(cè)結(jié)果結(jié)合地面驗(yàn)證對(duì)“蟲源地”進(jìn)行了有效監(jiān)測(cè),為遙感技術(shù)用于大面積森林病蟲害的宏觀監(jiān)測(cè)及預(yù)報(bào)、預(yù)警提供了實(shí)例。伍南等[12]在利用地面高光譜數(shù)據(jù)反演油茶炭疽病病情指數(shù)中證明,將敏感波段作為變量輸入和PCA法處理后的敏感波段作為變量輸入,訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均能夠很好地反演油茶炭疽病的病情指數(shù)。

目前,黑痣病脅迫下降香黃檀病情指數(shù)的反演研究尚未見報(bào)道。本研究利用美國(guó)Spectra Vista Corporation (以下簡(jiǎn)稱SVC)HR-1024i型非成像高光譜儀,收集不同病情程度的降香黃檀冠層光譜數(shù)據(jù),并結(jié)合地面同步調(diào)查獲得的降香黃檀黑痣病病情指數(shù)數(shù)據(jù),對(duì)高光譜數(shù)據(jù)用SVC自帶軟件SVC HR-1024i,進(jìn)行數(shù)據(jù)重疊校正(scan matching/overlap correction)和白光板反射率校正(white plate reflectance correction)。對(duì)降香黃檀一階微分光譜值與病情指數(shù)做相關(guān)分析,篩選出較高相關(guān)系數(shù)對(duì)應(yīng)的敏感波段,將敏感波段和主成分分析法(PCA法)處理后的敏感波段分別作為輸入變量,訓(xùn)練降香黃檀黑痣病病情指數(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)樣地選擇及病情指數(shù)獲取

試驗(yàn)于2015年3月-9月在海南澄邁降香黃檀混交林進(jìn)行,林齡為3年,郁閉度0.83,株行距1 m×1 m,樹均高3.5 m。為了最大限度保證采集的病情指數(shù)數(shù)據(jù)相互獨(dú)立,試驗(yàn)樣地設(shè)置采用五點(diǎn)取樣法,選取5塊30 m×30 m的樣地,在樣地中采用隔行取樣、人工踏查的方式進(jìn)行采樣[13],采樣點(diǎn)為降香黃檀冠層區(qū)域(同SVC非成像高光譜儀測(cè)試降香黃檀冠層光譜數(shù)據(jù)范圍),共采集100株樹,得到100組數(shù)據(jù),剔除誤差很明顯的20組數(shù)據(jù),最終收集有效數(shù)據(jù)80組,病情指數(shù)(disease index,DI)范圍在0～82.25之間,病情嚴(yán)重程度分為5個(gè)級(jí)別,見表1。

表1 降香黃檀黑痣病病情嚴(yán)重程度劃分Table 1 Disease severity division of Dalbergiaodorifera black scurf

各病情嚴(yán)重度的降香黃檀葉片數(shù)經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)之后,按公式(1)計(jì)算出病情指數(shù)(DI)[14]:

(1)

其中：x為各梯度的級(jí)值,n為最高梯度值4,f為各梯度的葉片數(shù)。

1.2 光譜測(cè)試

采用SVCHR-1024i型非成像高光譜儀對(duì)降香黃檀冠層進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)采集,光譜波段350～2 500 nm,數(shù)據(jù)輸出時(shí)重采樣間隔3 nm[15]。非成像高光譜儀鏡頭與降香黃檀冠層垂直距離控制在1.0 m左右,每次采集前進(jìn)行白板校正。由于在測(cè)定降香黃檀冠層高光譜數(shù)據(jù)時(shí),會(huì)存在無(wú)法避免的系統(tǒng)誤差和非系統(tǒng)誤差(如測(cè)試環(huán)境、人為操作失誤等),為把其他干擾因素對(duì)降香黃檀冠層光譜反射率的影響降到最低,應(yīng)選取病情指數(shù)(DI)相同或接近的降香黃檀冠層進(jìn)行光譜測(cè)定,同時(shí)保持探頭垂直于降香黃檀冠層(同采集病情指數(shù)數(shù)據(jù)范圍)。

1.3 光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了避免儀器噪聲、光散射樣本不均、基線漂移及其他隨機(jī)噪聲的影響,對(duì)降香黃檀黑痣病高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。首先使用美國(guó)SVC自帶的SVC HR-1024i軟件進(jìn)行重疊校正(scan matching/overlap correction)和白光板反射率校正(white plate reflectance correction)。然后通過(guò)一階微分方法對(duì)原始光譜(R)進(jìn)行處理,得到微分光譜(D(R)),其公式見式(2)[16]

(2)

其中：Δλ為兩倍波段寬。

1.4 高光譜數(shù)據(jù)敏感波段選擇和訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

簡(jiǎn)化分析和提高預(yù)測(cè)精度的關(guān)鍵技術(shù)在于敏感波段的選擇[17]。高光譜數(shù)據(jù)如果直接作為輸入變量,一方面會(huì)因?yàn)檫^(guò)多變量而導(dǎo)致難度的增加,同時(shí)會(huì)引入噪聲,減小預(yù)測(cè)的精確度。為了避免上述問(wèn)題,從80組有效數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取53組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本集,將降香黃檀黑痣病冠層一階微分光譜值(D(R))與病情指數(shù)(DI)做相關(guān)性分析,篩選相關(guān)性較高的敏感波段,然后采用PCA法對(duì)敏感波段對(duì)應(yīng)的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。在這項(xiàng)研究中,敏感波段和PCA法處理后的敏感波段分別作為輸入變量,訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行降香黃檀黑痣病病情指數(shù)反演。

使用相關(guān)檢驗(yàn)值R2和RMSE進(jìn)一步檢驗(yàn)預(yù)測(cè)能力。其中：使用MATLAB 2014a得到RMSE值,其代碼見式(3)。

RMSE=sqrt(sum(Ti-Ai)2/n)

(3)

Ti為實(shí)際值,Ai為預(yù)測(cè)值,n為樣本數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同病情嚴(yán)重度的降香黃檀冠層一階微分光譜特征

不同病情指數(shù)的降香黃檀冠層一階微分光譜特征中,在500～540 nm綠光區(qū)域有明顯的波峰,在560～590 nm黃光區(qū)域有明顯的波谷,在682～753 nm紅光區(qū)域達(dá)到很高的峰值,在1 100～1 152 nm近紅外區(qū)域形成一個(gè)明顯的波谷,并且在1 300～1 400 nm近紅外區(qū)域形成一個(gè)明顯的W底形峰谷,在1 450～1 600 nm近紅外及中紅外區(qū)域形成一個(gè)明顯的波峰,在1 850～1 907 nm中紅外區(qū)域形成波谷(圖1)。隨著病情指數(shù)(DI)的增大,500～540 nm綠光區(qū)域的波峰逐漸降低,560～590 nm黃光區(qū)域的波谷和1 100～1 152 nm近紅外區(qū)域的波谷,1 850～1 907 nm中紅外區(qū)域的波谷逐漸平緩;而682～753 nm紅光區(qū)域峰值的頂點(diǎn)逐漸降低,其中病情指數(shù)(DI)為0、19.3、36.4、63.5、80.3的冠層光譜反射率的一階微分值的峰值頂點(diǎn)分別在724、724、725、725、724 nm處,所對(duì)應(yīng)的一階微分值在0.016 2、0.013 6、0.011 1、0.008 2、0.005 5。結(jié)果表明,降香黃檀冠層光譜一階微分值隨著病情指數(shù)的增大而逐漸減小,并且峰值頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)的波段基本不變,所以此波段具有良好的指示作用。

在1 300～1 400 nm近紅外區(qū)域形成的W底形峰谷右側(cè)1 320～1 400 nm區(qū)域,病情指數(shù)(DI)為0、19.3、36.4、63.5、80.3的冠層光譜反射率的一階微分值的峰值頂點(diǎn)分別在1 379、1 380、1 380、1 379、1 379 nm,所對(duì)應(yīng)的一階微分值在-0.025 0、-0.020 9、-0.015 8、-0.011 2、-0.007 1。結(jié)果表明,在1 300～1 400 nm近紅外區(qū)域形成的W底形峰谷右側(cè)1 320～1 400 nm區(qū)域,降香黃檀冠層光譜一階微分值隨著病情指數(shù)的增大而逐漸升高,并且峰值頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)的波段基本不變,所以此波段具有良好的指示作用。1 450～1 600 nm近紅外及中紅外區(qū)域,其中病情指數(shù)為0、19.3、36.4、63.5、80.3的冠層光譜反射率的一階微分值的峰值頂點(diǎn)分別在1 500、1 499、1 499、1 500、1 499 nm,所對(duì)應(yīng)的一階微分值在0.007 0、0.005 5、0.004 2、0.003 1、0.002 4。結(jié)果表明,在1 450～1 600 nm近紅外及中紅外區(qū)域,降香黃檀冠層一階微分光譜值隨著病情指數(shù)的增大而逐漸減小,并且峰值頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)的波段基本不變,表明此波段具有良好的指示作用。所以,不同病情指數(shù)的降香黃檀冠層一階微分光譜表現(xiàn)出的差異,可以在高光譜技術(shù)監(jiān)測(cè)中用來(lái)反演降香黃檀黑痣病病情嚴(yán)重度。

圖1 不同病情指數(shù)的降香黃檀冠層一階微分光譜特征Fig.1 First derivative spectral features of Dalbergia odorifera canopy with different DI

2.2 一階微分光譜與病情指數(shù)(DI)的相關(guān)性分析

對(duì)利用訓(xùn)練集的53個(gè)樣本建立的降香黃檀冠層一階微分光譜值與病情指數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析,從圖2可以看出,降香黃檀病情指數(shù)與其一階微分光譜值在419～548、577～650、687～927、1 046～1 091、1 114～1 194、1 239～1 273、1 318～1 441、1 474～1 660、1 692～1 778、1 821～1 912、1 960～2 225 nm波段均達(dá)到極顯著正相關(guān),而在1 000～1 034 nm以及其他非常窄的區(qū)域均達(dá)到極顯著負(fù)相關(guān),由于波段非常窄,所以能夠更加準(zhǔn)確地指示降香黃檀的病情嚴(yán)重度。由此可知,一階微分光譜值對(duì)降香黃檀病情指數(shù)具有良好的指示效果。因此,可以使用非成像高光譜儀收集的高光譜數(shù)據(jù)反演降香黃檀黑痣病病情指數(shù)。

2.3 敏感波段提取與PCA 降維

在該項(xiàng)研究中,挑選出相關(guān)性較高的420～544、580～648、687～878、1 000～1 030、1 050～1 090、1 120～1 190、1 240～1 270、1 320～1 440、1 480～1 650、1 700～1 770、1 821～1 910、1 968～2 220 nm總共12個(gè)一階微分光譜波段作為采樣區(qū)間,共有187處采樣點(diǎn)。通過(guò)PCA法對(duì)篩選出來(lái)的一階微分光譜敏感波段進(jìn)行降維。PCA法降維后得到的累積可信度如圖3所示。在12個(gè)主成分中,前面10個(gè)主成分的累積可信度就已經(jīng)達(dá)到99.951 3%。表明,前10個(gè)主成分包含了一階微分光譜數(shù)據(jù)特征信息。

圖2 降香黃檀冠層光譜一階微分值與 病情指數(shù)之間的相關(guān)曲線特征Fig.2 Correlation curve between Dalbergia odorifera canopy first derivative spectral data and DI

圖3 前12個(gè)主成分的累積可信度Fig.3 Accumulated reliability of the first 12 principal components

2.4 訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及精度評(píng)價(jià)

根據(jù)上述分析結(jié)果,選取420～544、580～648、687～878、1 000～1 030、1 050～1 090、1 120～1 190、1 240～1 270、1 320～1 440、1 480～1 650、1 700～1 770、1 821～1 910、1 968～2 220 nm總共12個(gè)微分光譜的波段作為采樣區(qū)間,將所有訓(xùn)練集和驗(yàn)證集進(jìn)行采樣之后的數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中相關(guān)參數(shù)設(shè)置如下：學(xué)習(xí)速率(lr)為0.1,最大訓(xùn)練步數(shù)(epochs)1 000,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練目標(biāo)誤差(goal)為0.000 1,動(dòng)量常數(shù)(mc)為0.9。建立一個(gè)輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)187、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)50、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)1的187-50-1的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合結(jié)果圖4和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果圖5,從圖4中可以看出,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合結(jié)果中差值基本在零附近,擬合效果非常好,在圖5中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果中差值基本在正負(fù)10范圍之內(nèi),預(yù)測(cè)的效果也非常好。

圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合結(jié)果Fig.4 BP neural network fitting result

圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.5 BP neural network prediction result

將采樣數(shù)據(jù)通過(guò)PCA法進(jìn)行降維,得到前10個(gè)主成分作為輸入變量,為優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),反復(fù)調(diào)整隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。得到10-6-1三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中相關(guān)參數(shù)設(shè)置如下：學(xué)習(xí)速率(lr)為0.1,最大訓(xùn)練步數(shù)(epochs)為1 000,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練目標(biāo)誤差(goal)為0.000 1,動(dòng)量常數(shù)(mc)為0.9。

得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合結(jié)果圖6和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果圖7,從圖6中可以看出,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合結(jié)果中差值幾乎在零附近,擬合效果很好。在圖7中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果中差值基本在正負(fù)20范圍之內(nèi),預(yù)測(cè)的效果比較理想。

圖6 PCA法降維后BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合結(jié)果Fig.6 BP neural network fitting result after PCA

圖7 PCA法降維后BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.7 BP neural network prediction result after PCA

圖8 兩種輸入變量對(duì)驗(yàn)證集的預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.8 Prediction result of two input variables to validation set

為了檢驗(yàn)直接以敏感波段作為輸入變量和PCA法降維后作為輸入變量建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)能力。該項(xiàng)研究比較了兩種輸入變量對(duì)驗(yàn)證集27個(gè)樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果(見圖8)。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,通過(guò)把敏感波段作為輸入變量,得出的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之間進(jìn)行擬合,結(jié)果如圖8a所示：實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之間的決定系數(shù)(R2)為0.951 9,均方根誤差(RMSE)為5.998 0;在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,通過(guò)PCA法降維后的敏感波段作為輸入變量,得出的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之間進(jìn)行擬合,結(jié)果如圖8b所示;實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之間的決定系數(shù)(R2)為0.706 0,均方根誤差(RMSE)為12.919 3,兩種輸入變量都取得良好的預(yù)測(cè)結(jié)果,其中,直接以敏感波段作為輸入變量訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更佳。

3 結(jié)論與討論

根據(jù)降香黃檀黑痣病冠層一階微分光譜值與病情指數(shù)的相關(guān)性篩選出與病情指數(shù)(DI)相關(guān)性較高的敏感波段。同時(shí)采用PCA法對(duì)篩選出的敏感波段進(jìn)行降維,提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算速度。在訓(xùn)練和驗(yàn)證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)程中,分別以敏感波段和PCA法降維后的敏感波段作為輸入變量,得到的決定系數(shù)(R2)分別為0.951 9和0.706 0,均方根誤差(RMSE)分別為和5.998 0和12.919 3。結(jié)果表明,兩種輸入變量訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均獲得較高的精度。其中,直接以敏感波段作為輸入變量訓(xùn)練的降香黃檀黑痣病病情指數(shù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),比經(jīng)過(guò)PCA法降維后的敏感波段作為輸入變量訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)效果更好。本研究表明,降香黃檀冠層一階微分光譜值與病情指數(shù)通過(guò)相關(guān)分析提取的敏感波段,可以直接作為輸入變量,訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且預(yù)測(cè)效果很好。該研究結(jié)果可以為降香黃檀林黑痣病病情嚴(yán)重度的快速診斷提供參考,并為今后采用航天、航空遙感技術(shù)實(shí)現(xiàn)快速、及時(shí)、大面積監(jiān)測(cè)病害奠定了基礎(chǔ)。

[1] 劉洪灣, 李際, 林秀蓮. 海南降香黃檀病蟲害調(diào)查與防治[J]. 農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究, 2011, 1(2):32-33.

[2] 伍慧雄, 莊雪影, 溫秀軍, 等. 降香黃檀病蟲害調(diào)查[J]. 廣東林業(yè)科技, 2009, 25(6):86-88.

[3] 董文統(tǒng), 劉君昂, 周國(guó)英, 等. 海南省鄉(xiāng)土樹種病蟲害發(fā)生現(xiàn)狀[J]. 中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào), 2014, 34(6):55-60.

[4] 王植, 曹均, 曹慶昌, 等. 高光譜遙感監(jiān)測(cè)板栗病蟲害的可行性初探[J]. 中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào), 2010, 26(13):380-384.

[5] Johnson D A, Richard A J, Hamm P B, et al. Aerial photography used for spatial pattern analysis of late blight infection in irrigated potato circles [J]. Phytopathology, 2003, 93(7):805-812.

[6] Huang W J, Lamb D W, Niu Z, et al. Identification of yellow rust in using in-situ spectral reflectance measurements and air-borne hyperspectral imaging [J]. Precision Agriculture, 2007, 8(5):187-197.

[7] 劉占宇, 黃敬峰, 陶榮祥, 等. 基于主成分分析和徑向基網(wǎng)絡(luò)的水稻胡麻斑病嚴(yán)重度估測(cè)[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2008, 28(9):2156-2160.

[8] 陳云浩, 蔣金豹, 黃文江, 等. 主成分分析法與植被指數(shù)經(jīng)驗(yàn)方法估測(cè)冬小麥條銹病嚴(yán)重度的對(duì)比研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2009, 29(8): 2161-2165.

[9] 林輝, 孫華, 熊育久, 等. 林業(yè)遙感[M]. 北京：中國(guó)林業(yè)出版社, 2011:165-166.

[10]馬菁. 基于遙感技術(shù)的松材線蟲病早期預(yù)警[D]. 北京：北京林業(yè)大學(xué), 2012.

[11]武紅敢, 石進(jìn). 松毛蟲災(zāi)害的TM影像監(jiān)測(cè)技術(shù)[J]. 遙感學(xué)報(bào), 2004, 8(2):172-177.

[12]伍南, 劉君昂, 閆瑞坤, 等. 基于地面高光譜數(shù)據(jù)的油茶炭疽病病情指數(shù)反演[J]. 植物保護(hù), 2012,38(5):22-26.

[13]陳攀. 椰心葉甲田間調(diào)查技術(shù)研究[D]. 海口：華南熱帶農(nóng)業(yè)大學(xué), 2007.

[14]劉君昂, 潘華平, 伍南, 等. 油茶主要病害空間分布格局規(guī)律的研究[J]. 中國(guó)森林病蟲, 2010, 29(9):7-11.

[15]宋仁飛, 林輝, 臧卓, 等. 東洞庭湖濕地植被高光譜數(shù)據(jù)變換及識(shí)別[J]. 中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào), 2014, 34(11):135-139.

[16]王磊, 白由路, 盧艷麗, 等. 光譜數(shù)據(jù)變換對(duì)玉米氮素含量反演精度的影響[J]. 遙感技術(shù)與應(yīng)用, 2011, 26(2):220-225.

[17]林芬芳, 陳祝爐, 王珂, 等. 基于傅里葉變換紅外光譜和siPLS-GA-PLS的水稻葉片氮素含量預(yù)測(cè)研究[J].紅外與毫米波學(xué)報(bào), 2009,28(4):277-280.

(責(zé)任編輯：田 喆)

Dalbergiaodoriferablack scurf disease index inversion based on ground hyperspectral technology

Xu Haizhou1,2, Zhou Guoying1,2, Zang Zhuo3, Lin Hui3, Dong Wentong1,2, Liu Junang1,2

(1. Key Laboratory of Cultivation and Protection for Non-Wood Forest Trees, Ministry of Education, Central South University of Forestry and Technology, Changsha 410004, China; 2. Hunan Provincial Key Laboratory for Control of Forest Diseases and Pests, Central South University of Forestry and Technology, Changsha 410004, China; 3.Research Center of Forest Remote Sensing & Information Engineering, Central South University of Forestry and Technology, Changsha 410004, China)

Canopy spectral data ofDalbergiaodoriferawere collected according to different disease incidences, using Spectra Vista Corporation (SVC) HR-1024i un-imaging hyperspectral of America, then scan matching/overlap correction and white plate reflectance correction of spectral data were completed based on the disease index ofD.odoriferablack scurf obtained simultaneously in the field. Principal component analysis (PCA) was applied to conduct dimension-reduction of sensitive wave band which highly related to disease index. Both sensitive wave bands from 53 training sets before and after processing by PCA were chosen as input variables for training BP neural network ofD.odoriferablack scurf. The results showed that both coefficients of determination (R2) between the predictive values from BP neural network established by above two variables and the actual values were to 99%. Further accuracy test by using 27 validation sets showed that the coefficients of determination (R2) between the predictive value and the actual value were up to 0.951 9 and 0.706 0, and the root mean square errors (RMSE) were 5.998 0 and 12.919 3. The results indicated that both methods of training BP neural network by using sensitive wave bands directly and after treatment by PCA as variables were all effective ways, of which using sensitive wave bands directly was more accurate.

hyperspectral;Dalbergiaodoriferablack scurf; PCA method; BP neural network; disease index

2015-11-10

2016-01-14

國(guó)家林業(yè)公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201304402)

S 431.9

A

10.3969/j.issn.0529-1542.2016.05.007

* 通信作者 E-mail:kjc9620@163.com