基于多源遥感数据的祁连山青海云杉林病虫害遥感监测

本文运用多源遥感数据,基于敏感波段组合运算,构建了适合青海云杉(Picea crassifolia)的健康状况监测模型——黄化指数模型,并在ENVI软件中对模型进行实现;推演确定云杉健康状况分析的算法模型,即黄化指数P=(b_(3) lt 500)×b_(3)/floatb_(2),并确定了阈值范围:P<0.92为健康,P≥0.92为亚健康,P≥0.95为严重;对2018-2020年6-8月间甘肃祁连山国家级自然保护区肃南林区西营河等6个保护站辖区内青海云杉林进行了健康监测。结果表明:应用该模型可以准确识别病虫害发生的区域,通过人工抽查和无人机检验,发现准确度均在90%以上;遥感监测结果与地面实际调查情况在空间分布和受害情况都具有很好的一致性,说明该模型可以应用到林业有害生物监测预报中,可提高林业有害生物监测预报工作的时效性、准确性,以期为青海云杉林病虫害遥感监测以及林业有害生物防治提供参考。