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基于高光谱分析技术的桉树叶片黄化识别

桉树(Eucalyptusspp.)是我国南方地区重要的用材林树种,可用于生产旋切板、纸浆等,为推动南方地区经济发展做出了重要贡献。因长期采取短轮伐期(5~7年)、高强度和粗放式的经营模式,桉树人工林地力衰退;近年来桉树黄化病频发,严重限制桉树人工林及其下游产业的发展。桉树黄化病是一种较特殊的生理性病害,表现为发病后植株失绿,长出黄色叶片,在无处理的情况下通常50~70天自动复绿,但在黄化期间,植株生长停滞,新叶抽出速度异常缓慢,当年生长量减少约20%~40%;在黄化病发生初期,增施有效态铁(Fe)、锰(Mn)肥及喷洒叶面肥可显著减少黄化病造成的经济损失。


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1、高光谱与病虫害

高光谱(Hyperspectral)是近年来发展较迅速的一种光学分析技术,已被应用于木材性质研究和植物生理信息获取等方面。通过检测叶片、果实等器官中细胞或果肉组织内部结构对光不同程度的反射、散射,及植物叶片中水分、色素等的吸收作用,对植物光谱响应特征进行提取,并进行形式化、定量化表达,不仅可以研究植物病虫害侵染程度、侵染种类和侵染阶段,也有助于进一步研究光谱响应特性与病虫害间的关系,为深入研究病虫害光学遥感监测提供依据。


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图1 黄化叶片(a)、未发病叶片(b)和正常叶片(c)


2、光谱反射率特征分析

不同叶片光谱反射曲线呈相同趋势,反射率差异明显;受病害影响叶片的原始光谱反射率大部分情况下高于正常叶片;对数变换后的变化规律与原始光谱反射率呈相反趋势(图2)。原始光谱反射率吸收峰主要有5个,分别在可见光区域(550nm)及近红外1180128816302200nm处;在近红外波段800~12601400~17202000~2400nm,正常叶片的原始光谱反射率明显低于受病害影响叶片(图2a)。经对数变换后,黄化叶片、未发病叶片和正常叶片的光谱反射率差异减小,但峰形更尖锐,差异峰主要出现在64015082000nm处,波谷出现在5502280nm处(图2b)。这些差异可作为识别桉树叶片黄化的光谱特征波段。


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图2不同叶片原始光谱反射率(a)与对数变换(b)


3、主成分分析

主成分得分图是通过主成分分析(PrincipalComponentAnalysisPCA)将高维数据降维至二维或三维的一种可视化方法。图中,每个点表示1个样本,坐标轴对应主成分,坐标轴的标签为原始特征的名称或主成分的编号。主成分得分图上的散点分布可表征光谱间的相似性。对不同叶片的光谱数据进行主成分分析,第一主成分(PC1)和第主成分(PC2)分别包含42.9%和26.0%的方差信息,可代表原始光谱68.9%以上的主要信息(图3)。不同叶片的原始光谱有一定差异,未发生重叠,分布较分散;黄化叶片在124象限均有分布;未发病叶片在1234象限均有分布;正常叶片主要分布在234象限;未表现聚类特征。PCA方法可以很大程度地压缩数据并尽可能保留有效信息,但难以通过光谱数据的主成分得分图对不同叶片进行有效分类。


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图3 不同叶片光谱指标主成分得分图


4、结论

本研究选择桉树种植区域内出现黄化病的林分,采集黄化叶片、未发病叶片和正常叶片在350~2500nm的可见-近红外光谱数据,发现黄化叶片特征识别光谱主要有5个,分别在可见光区域(550nm)及近红外1180128816302200nm处,受病害影响叶片的光谱吸收率明显降低。不同叶片光谱反射曲线呈相同趋势,反射率差异明显,差异较大的波段主要为近红外波段800~12601400~17202000~2400nm,在这些波段,受病害影响叶片的原始光谱反射率明显高于正常叶片;对数变换能在一定程度上减少光谱数据冗余量,突出差异。

 

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