基于Fisher判别分析与随机森林的马尾松毛虫害检测

虫害检测算法的构建是耦合"地—天"特征的过程,是实现其遥感监测的重要保障。以福建省三明市、将乐县、沙县、南平市延平区等4个县(区、市)为试验区,收集182组马尾松毛虫害样本数据,随机划分为训练集与验证集,设置5次重复试验及1次指标筛除试验。结合马尾松毛虫危害下的寄主表征,获取松林叶面积指数LAI、叶面积指数标准误SEL、归一化差值植被指数NDVI、缨帽变换湿度轴WET及影像绿光波段B2、红光波段B3、近红外波段B4等7个地面与遥感特征指标,建立其危害等级的Fisher判别分析与随机森林模型,从检测精度、Kappa系数、ROC曲线等角度综合比较两种算法的检测效果,并给予配对t检验。结果表明:7个指标均具备虫害响应能力,SEL和NDVI相对较弱;Fisher判别分析6次试验的虫害平均检测精度为73.26%,Kappa系数为0.631 9,而RF法则分别为79.30%,0.715 1,显著优于前者(p<0.05);RF法对无危害、轻度危害、中度危害3个虫害等级的检测精度、Kappa系数、AUC均显著高于Fisher判别分析(p<0.05),对于重度危害等级,Fisher判别分析则占优。总体而言,RF法对马尾松毛虫害的检测效果优于Fisher判别分析,但Fisher判别分析对重度危害等级有更高准确性且模型明确、易于推广,可综合应用两种算法开展虫害监测工作。该成果为马尾松毛虫害及其他森林病虫害的有效检测提供技术参考,奠定其遥感监测的基础。

归一化阴影植被指数NSVI的构建及其应用效果（英文）

以ALOS AVNIR-2、CBERS-02B CCD、HJ1A-CCD2、Landsat 7 ETM四幅中分辨率遥感影像为试验数据,分析明亮区植被、阴影区植被与水体区的光谱特征与差异,基于近红外波段与归一化植被指数NDVI,构建归一化阴影植被指数NSVI,并评价其光谱差异增强及分类效果.结果表明,NSVI大幅扩大了明亮区植被、阴影区植被、水体区间的光谱相对差异,降低光谱混淆概率;利用NSVI阈值法对四幅试验影像进行分类,总精度均大于97%,总Kappa在0.96以上,且阴影区植被的检测精度均在94%以上,总Kappa系数亦高于0.96.该指数利用地物在近红外波段的辐射差异,解决NDVI只能部分削弱地形影响的问题,扩大地物间的光谱差异,从而提升地物尤其是阴影检测的有效性,且不存在NDVI"易饱和"问题,可为遥感影像阴影去除提供一种新的解决方案.

松毛虫危害下的马尾松林冠层光谱特征可辨性分析

深入挖掘寄主光谱响应机制是推进马尾松毛虫害遥感快速监测与预警的必要基础。将采集于福建省长汀县、南平市建阳区的46条马尾松林冠层光谱曲线数据设为规则组,利用单因素方差分析法实现不同危害等级可辨性波长的选择。研究表明,不同危害等级下的马尾松林冠层光谱数据呈现极显著差异（P〈0.01）,其中,中度—重度危害的马尾松林冠层光谱可辨性在516.51~598.99 nm和700.68~706.18 nm位置上有显著差异（P〈0.05）,在708.92~810.62 nm位置上有极显著差异（P〈0.01）。为此,以519.20 nm,540.72 nm,758.40 nm和785.88 nm波段处光谱反射率为组合,以健康状态下的马尾松林冠层光谱数据为标准样本,基于空间距离法、相关系数法及光谱角制图法分别建立松毛虫危害等级的定量化判定规则,并利用将乐县、南平市延平区、华安县的34条验证组光谱曲线数据对此规则进行验证。结果显示,空间距离法的判定效果远优于相关系数法与光谱角制图法;无松毛虫危害、轻度危害、中度危害以及重度危害的空间距离判定规则依次为：〈0.355 3,[0.355 3,0.742 5）,[0.742 5,0.9631）及≥0.963 1,判定精度为88.24%,准确率达97.06%。

基于缓冲区分析的土地利用程度空间分布规律——以福州市马尾区为例

土地利用程度的研究多停留于单一环境影响因子,且缺少定量化研究。引入不同土地利用类型与空间概念,探讨土地利用程度的空间分布规律。以福州市马尾为研究区,选取Landsat-8OLI影像为数据源,利用决策树分类法解译土地利用类型,建立缓冲区并辅以区域统计与空间自相关的方法分析土地利用程度与林地、耕地、水域、未利用地、建设用地的空间分布关系。结果表明:(1)研究区综合指数处于0～400之间,区内土地利用程度大部分处于中等水平,且土地利用程度较高的区域都集中在河流沿岸;(2)研究区内建设用地与林地对土地利用程度综合指数的影响最大;(3)土地利用程度综合指数平均数值分别在林地、水域的200m处达到最大,应设立缓冲带避免用地的破坏;(4)耕地的土地利用程度热点区域与林地的冷点区域较为分散;(5)水域周围400～500m与600～800m、耕地周围500～600m、未利用地周围200～800m处综合指数数值减小速率相对较高且为土地利用程度的"冷点"区域,对此距离应重点监控。该研究可以为科学管理土地提供有效的依据,为城市规划提供理性指导。

福州海绵城市建设中屋顶绿化的截水作用研究

城市屋顶绿化具有截留水分、改善生态环境等作用,可作为海绵城市建设的重要内容。以福州市的鼓楼、台江和仓山3区为研究对象,选取Landsat8 OLI遥感影像为主要数据,基于连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)方法提取屋顶绿化率,建立其与全局植被湿度指数(global vegetation moisture index,GVMI)的关系模型,并对屋顶绿化率进行模拟与分析。结果显示,福州市3区屋顶绿化率总体较低,平均值仅17.34%,绿化率为10%~20%的比例为66.55%,而绿化率高于50%的仅占5.11%;绿化率不同,湿度亦有变化,表明屋顶植被具备不可忽视的截水能力。通过构建屋顶湿度h与绿化率r的关系模型发现二次曲线模型拟合优度最佳;当屋顶绿化率高于16.30%时,截水效果开始明显;而在绿化率从30%升至60%过程中,截水能力提高速率最快,平均可达57.9%。选取2个典型小区对屋顶绿化率进行模拟分析,进一步证明该模型的合理性。研究成果证实了屋顶绿化的截水功能,并确定了截水目标下的屋顶绿化率阈值,可为海绵城市建设提供重要参考。

刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征及虫害等级检测研究

探讨刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征可为建立竹林生态安全监测体系提供重要的理论指导。相比于传统的多光谱数据,高光谱遥感能够准确探测不同刚竹毒蛾危害等级间寄主光谱的细微变化。然而,当前有关此方面的研究甚少,其寄主的光谱变化机理还有待进一步总结。为此,基于实测的552条竹叶光谱,分析了健康、受刚竹毒蛾危害、小年叶片之间的光谱差异,选择可反映其健康状况的特征变量,并利用XGBoost模型建立了叶片尺度的刚竹毒蛾危害检测模型。研究结果显示:(1)随着虫害等级的上升,受害叶片在可见光范围内的反射率逐渐出现“绿低红高”的特征,其近红外波段的反射率则不断降低,而短波红外的反射率则明显高于健康叶片,尤其在两个水汽吸收波段(1450和1940 nm)的差异最为明显;(2)小年叶片于可见光-近红外波段的反射率显著高于健康、受害叶片;(3)根据不同受害类型叶片的光谱特征可知,较之健康叶片,缺刻型叶片的光谱并未出现太大的变化,红褐色病斑型叶片在红光波段的反射率出现了一定程度的上升,灰白色病斑型叶片则已经完全失去了植被的基本光谱特征;(4)根据XGBoost模型给出的变量重要性排序可知,各特征变量的贡献度依次为PRI(光化学反射率指数)>FDVI 576,717(植被健康程度评估指数)>NPCI(归一化色素叶绿素指数)>DSWI(疾病水胁迫指数)>VOG 1(红边指数1)>RVSI(红边植被胁迫指数)>NDWI(归一化差值水分指数);(5)模型对刚竹毒蛾危害识别的总平均精度为74.39%,其中健康叶片的识别精度达到了94.55%,轻度危害叶片为74.93%,重度危害为84.12%,小年叶片则为71.10%,而中度危害叶片的识别精度较差,仅为33.48%。

刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征波长研究

旨在获取刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征波长,以助于该虫害的有效、准确识别。将于福建省顺昌县实测的105条高光谱数据随机划分为实验组(71条)和验证组(34条)。基于实验组数据,利用单因素方差分析获取健康、轻度危害、中度危害、重度危害等虫害等级间具有极显著差异的波长;结合常用遥感卫星的波段设置对上述波长进行筛选,采用欧式距离、相关系数及光谱角匹配等3种方法判定其虫害判别能力,获取特征波长,并引入验证组样本对其予以验证。结果表明:(1)受害叶片的光谱反射率明显低于健康叶片,虫害等级越高,其反射率越低;(2)受害叶片的光谱特征变化较大,随着虫害等级的上升,其光谱曲线中的"绿峰"及"红谷"趋于消失,"红边"斜率逐渐减小;(3)确定原始光谱703. 43～898. 56 nm及一阶微分光谱497. 68～540. 72,554. 53～585. 25和596. 24～618. 23 nm为刚竹毒蛾危害下的毛竹叶片光谱特征波长,其对该虫害具有较强的判别能力。该研究从叶片尺度剖析了寄主对刚竹毒蛾的响应机理,是"地-天"耦合的理论基础,可为虫害遥感监测技术体系的建立提供重要依据。

基于毛竹叶片理化参数的刚竹毒蛾危害检测研究

虫害检测算法研究是开展虫害快速、准确监测,制定精准森防检疫措施的重要基础。以毛竹叶片为研究尺度,基于刚竹毒蛾危害下的寄主外部形态与内部生理现象总结,选择并实测叶损量LL、相对叶绿素含量RCC、相对含水量RWC、原始光谱的733.66～898.56 nm值(ρ_(733.66～898.56))、一阶微分光谱的562.95～585.25 nm值(ρ′_(562.95～585.25))与706.18～725.41 nm值(ρ′_(706.18～725.41))等理化参数,随机划分实验组(63组)和验证组(37组)并设计5次重复实验;分别运用Fisher判别分析、 BP神经网络、随机森林等三种方法建立刚竹毒蛾危害等级的检测模型,从检测精度、 Kappa系数及R^2等指标对模型的检测效果予以分析和比较。结果显示, Fisher判别分析、 BP神经网络、随机森林的检测精度分别为69.19%, 65.41%, 83.78%, Kappa系数分别为0.576 9, 0.532 4和0.778 8,R^2分别为0.722 2, 0.582 6和0.870 9,总体而言,三种方法均具备刚竹毒蛾危害的检测能力,随机森林的检测效果最优, Fisher判别分析次之,再次为BP神经网络;从分等级来看,随机森林的检测精度亦优于Fisher判别分析与BP神经网络,但3种方法对中度危害等级的检测精度均有所不足。该成果可为刚竹毒蛾危害及其他病虫害检测算法的选择提供参考,并为进一步建立冠层、遥感影像像元等尺度的虫害检测模型奠定基础。

虫害胁迫下毛竹叶绿素含量高光谱估算方法

叶绿素作为参与植被光合作用最重要的色素,是监测毛竹虫害的一项重要指标。通过对不同光谱数据集进行波长筛选,建立虫害胁迫下竹叶叶绿素含量的高光谱估算模型,为利用高光谱遥感监测毛竹虫害提供理论依据。试验在福建省毛竹生产基地顺昌县进行,使用ASD FieldSpec 3光谱仪采集不同虫害程度竹叶光谱102条,并利用SPAD-502叶绿素计测定相应叶片叶绿素含量。通过对比不同虫害程度竹叶的光谱特征,探测利用高光谱数据估算叶绿素含量的机理。对竹叶原始光谱(OS)进行包络线去除(CR)、一阶导数(FD)、包络线去除一阶导数(CR-FD)变换,分析不同光谱数据与叶绿素含量的相关性,并利用连续投影算法(SPA)分别提取4种光谱的特征波长。采用基于x-y距离结合的样本划分法(SPXY)和随机法对4种光谱数据集进行划分,结合多元逐步回归(MSR)建立竹叶叶绿素含量估算模型,分析光谱变换及样本划分对估算叶绿素含量的影响。结果表明,不同虫害程度竹叶光谱反射率差异明显,主要表现为可见光波段范围内的"绿峰"和"红谷"的逐渐消失,"红边"斜率减小,近红外波长反射率降低。通过光谱变换可有效提升光谱与叶绿素含量的相关性,其中CR-FD光谱与叶绿素含量在724 nm处的相关系数最大。经连续投影算法提取的不同光谱数据集的特征波长集中分布在绿光、红光、"红边"位置,多个被选择波长位于与叶绿素含量相关性较高的波长区(600~750 nm)。基于SPXY样本划分法建立的MSR模型相比于随机样本划分法能显著提升叶绿素含量的估算精度,其中R^2和RPD平均提高0.1和0.5, RMSE平均降低0.7。以CR-FD光谱特征波长结合SPXY样本划分法建立的多元逐步回归模型对竹叶叶绿素含量的估算精度最高,R^2, RMSE和RPD分别为0.835, 2.604和2.364,可对虫害胁迫下毛竹叶片叶绿素含量进行准确的估算。

高光谱数据的刚竹毒蛾虫害程度检测

刚竹毒蛾虫害检测对毛竹的生长和竹业的发展起着至关重要的作用。根据高光谱冠层光谱信息与刚竹毒蛾虫害程度之间的关系,提取冠层光谱中与虫害紧密相关的特征波长、指数以及光谱参数等,利用Fisher判别分析法建立刚竹毒蛾虫害程度检测模型。分别以原始光谱的400~508,586~693和724~900 nm处的波长、包络线去除光谱的400~756 nm之间的特征波长、9种冠层光谱植被指数和7种冠层特征光谱参数作为Fisher判别函数自变量,构建判别函数。收集300组毛竹叶片虫害样本数据,随机划分为210组建模集与90组验证集,根据检测精度、Kappa系数以及判定系数R 2作为检验标准,对建立的判别函数进行效果评价与对比。结果表明,以原始光谱、去包络线光谱、冠层指数、光谱参数为自变量建立的Fisher判别函数的检验精度分别为:84.4%,81.1%,79.7%,78.7%;Kappa系数分别为:0.79,0.74,0.74,0.76;R 2分别为:0.89,0.88,0.88和0.85。由此可知,Fisher判别分析模型建立的函数具备很好的刚竹毒蛾虫害程度检测能力,而且基于冠层原始光谱建立的判别函数检测效果最佳。根据高光谱数据的冠层原始光谱建立的判别函数对福建省顺昌县大干镇武坊村的洋门和土垅村的上湖竹林进行刚竹毒蛾虫害程度检测。检测结果为:上湖两个样区的竹林以健康为主。洋门两个样区虫害程度以中度和重度为主。因此基于无人机高光谱遥感对于刚竹毒蛾虫害的大面积检测具有可行性,该方法可为虫害检测的探究提供参考,为基于冠层遥感虫害检测贡献理论支撑。

刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶绿素与叶光谱特征的关系及其变化

叶绿素是反映绿色植被健康状态的重要生理参数,虫害胁迫下叶绿素与叶光谱的变化机制较为复杂,深入剖析二者关系对于虫害检测有重要意义。以福建省南平市顺昌县为试验区,测定不同受害情景下毛竹叶叶绿素含量(SPAD)与叶光谱,采用Pearson相关法筛选叶光谱特征指标,建立叶SPAD的多元线性回归、岭回归、随机森林与XGBoost估测模型。通过比较光谱特征指标筛选结果及模型估测效果,分析刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶绿素与叶光谱特征的关系及其变化。结果表明:(1)随着虫害程度上升,毛竹叶SPAD呈下降趋势;(2)较之于未受害状态,刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶光谱特征发生明显变化,“绿峰”和“红谷”趋于消失,“红边”斜率减小,近红外波长反射率降低;(3)基于全样本拟合叶SPAD的最优光谱特征指标为VOG_(2),R_(515)/R_(570),CI_(red),PRI与NDVI_(705),最佳估测模型为多元线性回归模型(R^(2)=0.7537,RMSE=3.0150);(4)基于不同受害程度样本拟合毛竹叶SPAD,最优光谱特征指标分别为健康:CI_(red),VOG_(2),ARVI,R_(515)/R_(570),DVI;轻度:RENDVI,RERVI,REDVI;中度:RENDVI,RERVI,REDVI;重度:VOG_(2),CI_(red),NDVI_(705),PRI;小年:PRI,NDVI_(705),VOG_(1),CI_(red)。最佳估测模型为多元线性回归模型,模型精度分别为健康(R^(2)=0.8823;RMSE=1.6388);轻度(R^(2)=0.1802;RMSE=3.3354);中度(R^(2)=0.3604;RMSE=3.8867);重度(R^(2)=0.4677;RMSE=2.6018);小年(R^(2)=0.7324;RMSE=2.3754)。由此发现,随着虫害等级上升,毛竹叶光谱特征指标也随之改变,关系模型估测精度呈现先急剧下降后缓慢抬升的态势,模型对健康与小年叶SPAD估测效果较好,对轻—中—重度危害叶SPAD估测效果较差;当毛竹叶SPAD与叶光谱特征的关系趋向紊乱时,预示可能有刚竹毒蛾危害发生。

2003—2014年福州马尾区土地利用变化及驱动力研究

以福州马尾区2003、2014年两期遥感影像为基础,采用决策树分类法进行土地利用分类,总精度分别为87.82%、88.78%.从土地利用数量、结构变化、土地利用转移矩阵、土地利用程度等方面分析了该区土地利用变化特征,结果表明,2003—2014年间马尾区林地、水域、耕地、未利用地面积减少,建设用地面积增加,就单一土地利用动态度而言,建设用地最高,耕地次之,综合土地利用动态度为0.95%,土地利用变化较为缓慢;在地类相互转化过程中,林地主要向未利用地与耕地转化,耕地、水域、未利用地主要流向建设用地;通过对河流缓冲区的分析得出,土地利用程度高且变化明显的区域主要集中在缓冲距3 000 m内.在此基础上,选取了总人口,人均GDP、城镇化率等12个社会经济指标,借助主成分分析法探讨了研究区土地利用变化的驱动因子,分析得出,经济的增长、城镇化水平的提高、人口增长以及产业结构调整优化是引起该区土地利用变化的主要社会经济驱动力,并且这些因素的驱动力综合得分逐年增加,表明其影响力不断增强.此外,政府的政策和措施对土地利用结构的变化也起到了关键的引导性作用.

毛竹林LAI估测模型及空间分布特征研究——以福建省顺昌县为例

收集福建省顺昌县测定的181组毛竹林LAI数据,并随机划分为建模组与验证组,首先利用基于Landsat 8 OLI影像提取毛竹林信息及RVI,NDVI,DVI,MSAVI,MCARI等5种植被指数,其次分别建立LAI-植被指数的一次线性、指数、乘幂、对数和二次曲线模型,最后利用空间自相关分析法研究该县毛竹林LAI的空间分布特征.结果表明:以MSVI,MCARI为自变量的乘幂模型、指数模型预测毛竹林LAI的效果较好,模型LAI=7.417MSAVI0.901最优,R2为0.714,验证精度达89.6%;顺昌县毛竹林LAI的值介于0~6之间,0~2、2~4、4~6的比例依次为11.3%、59.2%及29.5%,表明该县毛竹林LAI总体状态较好;从空间分析上看,该县各乡镇毛竹林LAI差异大,顺昌县毛竹林的空间分布"热点"区域在岚下乡,"次热点"为埔上镇,分布"冷点"在双溪镇,"次冷点"为郑坊乡.

基于GIS的校园道路景观质量评价

道路景观是校园景观的重要组成部分。该文从道路植被、建筑、水体、体育场地等指标入手,基于层次分析法构建校园道路景观质量评价体系。利用GIS技术获取各指标景观得分,由此计算福州大学旗山校区道路景观质量的综合得分值。结果表明,福州大学旗山校区41.39%的道路评价处于一般以上水平;水体、植被景观得分均值分别为5.52、5.60,处于一般水平;建筑、体育场地得分均值分别为7.70、7.79,处较好水平。在此基础上,对该校区校园道路景观质量提出改善建议。

地形因子对刚竹毒蛾危害的影响初探

刚竹毒蛾是竹的最主要食叶性害虫,严重影响竹林健康与竹业生产,掌握其空间分异规律对开展该虫害的监测与防控工作具有重要意义。以福建省延平区为研究区,基于刚竹毒蛾危害分布与地形数据,采用空间叠置分析等方法,统计不同地形条件下虫害分布占比,依此探究地形因子对该虫害的影响。结果表明,随着海拔、坡度的升高,虫害分布占比呈现先升后降特征,海拔500~800 m、坡度10°~24°为主要危害区域;东、东北、东南3个坡向的虫害分布占比最高,合计达57.09%;虫害与坡位的关系表现为“高集中”特征,主要分布于山脊,占比高达71.63%;其次为山谷,占比21.94%。该文证实地形因子对刚竹毒蛾危害具有重要影响,据此建议对海拔500~800 m,坡度10°~24°,东向、东北向、东南向及山脊、山谷区域的虫害予以重点监测与防控。