松材线虫病害扩散预测模型的设计

森林病虫害严重威胁林业发展,如何提高森林病虫害防治能力一直以来都是林业工作者重点关注的问题。森林病虫害的扩散机制较为复杂,传统的“人工观测+定点采样”的防控模式存在一定局限性。因此,相关工作人员尝试利用计算机技术模拟,并预测森林病虫害的扩展,为病虫害防治工作提供更为准确、及时的数据。围绕常见的松材线虫病,基于松材线虫病害的聚集分布特征和高传染性特征,利用计算机技术创建病虫害扩散预测模型,旨在提高松材线虫病害的防治水平。

无人机遥感技术在松材线虫病害监测中的应用

松材线虫病害是一种破坏性和传染性极强的世界性松树病害,一旦发生病害,如不及时的监测和治理,将对我国的林业生态安全造成巨大的威胁。为此,本文利用无人机飞行平台搭载多光谱相机针对染病松树光谱与空间特征,利用红外光谱影像结合深度学习算法,开展了染病、病死松树树木的高效、高精度监测。结果表明,本文方法识别精度高,具有识别速度快.精度高、流程自动化等优点,为松材线虫病害监测提供了可靠的技术支撑。

松材线虫病害高光谱时序与敏感特征研究

采用高光谱仪ASD FieldSpec Pro FR,连续观测了健康和发病马尾松针叶的时序高光谱,分析了松材线虫病害光谱的时序特征、敏感时期和敏感特征。结果表明:与健康马尾松相比,病害马尾松时序光谱差异较大;病害首先造成红边区域内光谱反射率减低,然后再出现红边蓝移的2阶段光谱变化规律;感染松材线虫的马尾松9月初已经出现了病态植被典型的光谱特征;近红外平台内最大的一阶微分值、红边内一阶微分的总和(SDr)与蓝边内一阶微分的总和(SDb)的比值等是指示病害发生的显著性高光谱特征。

基于多光谱遥感的松材线虫病受害木识别方法

将双光谱照相机安置于无人机的平台上,利用在其当中可以获得可见光以及红外线的遥感图像,采用加权支持向量分类算法可实现病害松树的识别。根据每个内容图像不同的特点,从双光谱相机中获取的可见光图像以及近红外图像的各颜色分量,将这些颜色分量作为相应像素点的颜色特征,中心像素点可以通过加窗图像块获得的灰度共生矩阵,每类样本可以利用权重系数分别为加权支持向量做出数据描述,进而实现多输出类别识别松树的状态,建立相关训练样本中心距离的权重函数可以确定权重系数。与传统的人工、航空和卫星遥感识别方法不同,利用无人机平台和双光谱相机获取遥感图像,具有可操作性强、费用低廉等优势。

樟木头林场防治松材线虫病效果的初报和探讨

松材线虫病是松树的一种毁灭性病害，近年来，樟木头林场采取各项营林技术措施，并结合物理防治、化学防治方法，有效地抑制松材线虫病的蔓延。

浅谈松材线虫病的传播特点和防治技术

松树在我国拥有广阔的分布,松树的树干是用途极广的木材资源。同时也是优质的造纸原料,松树的脂液也可制作成松香、松油等等,因此具有价高的经济价值。在松树的种植中病虫害一直是影响其生长的严重影响因素,其中最为严重的为松材线虫病,其对于松树来说是一种毁灭性病害,由于其具有传播速度快、病木枯死快、寄主分布较广以及预防治理等难题,进行松材线虫病的传播特点和防治技术研究十分有必要,希望可以实现这一难题的有效解决。

基于加权支持向量数据描述的遥感图像病害松树识别

利用安装在无人机平台上的双光谱相机所获取的可见光和近红外遥感图像,采用改进的加权支持向量数据描述多分类算法,实现病害松树识别。首先根据不同内容信息图像的特点,提取双光谱相机所获取的可见光图像和近红外图像各颜色分量作为相应像素点的颜色特征,再通过提取加窗图像块的灰度共生矩阵得到中心像素点的纹理特征,然后利用权重系数为每类样本分别作加权支持向量数据描述,实现松树状态的多输出分类识别,其中权重系数是通过建立关于训练样本中心距离的权重函数所确定。与传统的人工、航空和卫星遥感识别方法不同,利用无人机平台和双光谱相机获取遥感图像,具有可操作性强、费用低廉等优势。试验结果表明,相比传统的支持向量机和支持向量数据描述算法,改进的加权支持向量数据描述多分类算法更能准确地进行病害松树识别。

林业管理与虫害防治技术

虫害防治技术的研究对林业管理具有非常重要的意义。虫害防治对于林来管理具有重要意义。该文简要说明了虫害防治技术对林业管理的重要作用,以松材线虫病为例,阐述了林业管理中虫害防治技术的相关内容。