馬書英 郭增長(zhǎng) 王雙亭 張 凱

(1.河南理工大學(xué)測(cè)繪與國(guó)土信息工程學(xué)院， 焦作 454003；2.河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院城市建設(shè)學(xué)院， 南陽(yáng) 473009； 3.河南測(cè)繪職業(yè)學(xué)院， 鄭州 451464)

0 引言

紅蜘蛛病蟲害是影響板栗品質(zhì)與產(chǎn)量的主要威脅之一[1]。據(jù)有關(guān)資料統(tǒng)計(jì)，近幾年，僅邢臺(tái)縣西部太行山區(qū)坡面種植板栗已達(dá)年產(chǎn)4萬(wàn)余噸，價(jià)值5億元左右。而因紅蜘蛛病蟲害造成的當(dāng)年損失約占5%，病情嚴(yán)重時(shí)，不僅當(dāng)年減產(chǎn)、絕收，而且影響到次年整株顆粒無(wú)收。傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)林業(yè)、農(nóng)業(yè)病蟲災(zāi)害的方法主要采取林間或田間定點(diǎn)監(jiān)測(cè)和隨機(jī)調(diào)查等方法，在病蟲害發(fā)生較早時(shí)期，僅憑肉眼進(jìn)行觀察，這種方法費(fèi)時(shí)、費(fèi)力、效率低，也極易造成農(nóng)藥噴灑過(guò)量，增加對(duì)環(huán)境的污染。

近年來(lái)，高光譜與高光譜成像技術(shù)在農(nóng)林業(yè)信息采集與檢測(cè)方面的應(yīng)用日益廣泛。利用高光譜成像技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物病害的早期識(shí)別和檢測(cè),比傳統(tǒng)檢測(cè)手段更加快速、準(zhǔn)確,并且無(wú)需使用化學(xué)試劑，可有效降低污染[2]。

高光譜遙感技術(shù)在農(nóng)作物分類識(shí)別[3-6]、品質(zhì)鑒定[7-10]、病蟲害監(jiān)測(cè)[11-15]等方面已有很多研究和不同程度的應(yīng)用[16]。伍南等[17]為實(shí)現(xiàn)對(duì)杉樹(shù)炭疽病的早期檢測(cè)預(yù)報(bào)，采用手持野外光譜輻射儀(Analytica spectra devices,ASD)對(duì)杉樹(shù)冠層光譜進(jìn)行測(cè)試，由回歸分析方法獲得與色素含量相關(guān)性最高的原始光譜和一階微分波段。LAWRENCE等[18]從探測(cè)器-1傳感器上采集高光譜圖像，利用亞冠層空間分辨率高光譜圖像區(qū)分道格拉斯冷杉樹(shù)甲蟲攻擊道格拉斯冷杉，對(duì)逐步判別分析分類(Discrim)和回歸樹(shù)分析(Classification and regression tree,CART)的準(zhǔn)確性進(jìn)行了對(duì)比，發(fā)現(xiàn)CART在樹(shù)健康類中具有最佳的可分性(總體上為93%)，通過(guò)交叉驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的交叉驗(yàn)證，利用刀重采樣技術(shù)對(duì)CART方法的預(yù)測(cè)精度進(jìn)行估計(jì)，其總體分類準(zhǔn)確率達(dá)到69%。文獻(xiàn)[19-22]對(duì)馬尾松受到的毛蟲危害進(jìn)行了研究。CALDERN等[23]利用無(wú)人機(jī)載窄帶多光譜、高光譜和熱相機(jī)獲取葉片、冠層圖像，對(duì)由土傳真菌(dahliae kleb)引起的橄欖黃萎病(Verticillium wilt，VW)進(jìn)行了研究。ZARCO-TEJADA等[24]研究表明，在癥狀出現(xiàn)之前，可由機(jī)載成像光譜和熱成像中檢索到的植物功能性狀變化揭示橄欖樹(shù)中葉緣焦枯病菌的感染情況，其檢測(cè)準(zhǔn)確性可達(dá)80%以上。胡榮明等[25]對(duì)帶病斑蘋果樹(shù)葉片的高光譜圖像進(jìn)行病斑提取與分析。郭偉等[26]采用無(wú)人機(jī)高光譜對(duì)冬小麥全蝕病進(jìn)行了監(jiān)測(cè)研究。利用高光譜技術(shù)對(duì)板栗樹(shù)病蟲害監(jiān)測(cè)方面，王植等[27]對(duì)高光譜在板栗病蟲害監(jiān)測(cè)上的應(yīng)用可行性進(jìn)行了探討。文獻(xiàn)[28-29]應(yīng)用高光譜圖像對(duì)板栗果實(shí)進(jìn)行了品質(zhì)鑒定和霉變監(jiān)測(cè)。

本文利用高光譜成像技術(shù)采集板栗樹(shù)健康葉片、受“紅蜘蛛”不同程度侵染葉片的高光譜圖像，及實(shí)驗(yàn)區(qū)無(wú)人機(jī)高光譜圖像，通過(guò)提取各光譜曲線的光譜特征，定量和定性分析各光譜特征對(duì)紅蜘蛛蟲害的響應(yīng)規(guī)律，探究板栗樹(shù)紅蜘蛛蟲害的診斷性光譜特征，以期實(shí)現(xiàn)利用無(wú)人機(jī)高光譜遙感技術(shù)預(yù)警早期紅蜘蛛蟲害。

1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集

1.1 葉片樣本采集

葉片采樣時(shí)間為2018年4月下旬至2018年8月下旬，采樣地點(diǎn)為河北省邢臺(tái)縣西部太行山區(qū)板栗樹(shù)種植區(qū)。共選取20棵板栗樹(shù)作為葉片來(lái)源，對(duì)每棵樹(shù)進(jìn)行編號(hào)，分別在樹(shù)干處粘貼標(biāo)簽，注明編號(hào)、品種、樹(shù)齡、地點(diǎn)、時(shí)間等信息，如圖1a所示。根據(jù)板栗樹(shù)的生長(zhǎng)變化情況，在有經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)人員指導(dǎo)下按一定的時(shí)間間隔進(jìn)行采樣，初期采樣間隔較小，3～5 d一次，中后期基本固定在約10 d一次。方法為：根據(jù)樹(shù)齡、植株大小及葉片疏密長(zhǎng)勢(shì)等狀況，選取每棵樹(shù)上受紅蜘蛛危害較嚴(yán)重的區(qū)域，采集5～10片染病樹(shù)葉；同時(shí)選取該樹(shù)未受紅蜘蛛危害的區(qū)域，采集5～10片健康樹(shù)葉；采集未感染病蟲害的板栗樹(shù)每株5～20片。每棵樹(shù)葉片采集后立刻用保鮮袋裝好，貼上相應(yīng)標(biāo)簽，記錄樣株編號(hào)、采樣日期、時(shí)間、數(shù)量(病葉+健康葉)及天氣等信息，如圖1b所示。回到室內(nèi)立刻放進(jìn)保鮮柜保存。

對(duì)20棵樹(shù)共進(jìn)行18次摘葉采樣，得到健康和染病葉片共1 000余片，除特殊說(shuō)明外，本文樣本采集時(shí)間為2018年6月21日。將每片葉片用薄雙面膠粘貼在純黑色不透明硬紙片上，并單獨(dú)編號(hào)，標(biāo)明實(shí)驗(yàn)日期、樣本號(hào)、有無(wú)病蟲害等信息，如圖1c所示。

1.2 葉片高光譜圖像采集

利用德國(guó)Cubert公司生產(chǎn)的UHD185型相機(jī)采集實(shí)驗(yàn)葉片的高光譜影像，其技術(shù)參數(shù)如表1所示。該相機(jī)可在0.001 s內(nèi)得到波段450～950 nm范圍內(nèi)125個(gè)通道的數(shù)據(jù)立方體。由于在波段450～500 nm和900～950 nm范圍內(nèi)，光譜曲線的信噪比相對(duì)較低，所以，研究選取500～900 nm之間作為高光譜圖像數(shù)據(jù)的分析處理波段。圖像采集時(shí)，用兩個(gè)(200 W、120 V，250 W、120 V)可調(diào)節(jié)的鹵素標(biāo)準(zhǔn)光源照明。

表1 高光譜傳感器技術(shù)參數(shù)Tab.1 Technical parameters of hyperspectral sensor

采集葉片圖像前，先進(jìn)行黑、白校正，掃描兩次標(biāo)準(zhǔn)白板，得到全白標(biāo)定圖像；蓋上鏡頭蓋，得到全黑標(biāo)定圖像。然后將樣品放在標(biāo)準(zhǔn)光源下的純黑棉布上，手動(dòng)點(diǎn)擊按鈕拍攝葉片，獲取高光譜圖像。使用Cubert軟件簡(jiǎn)單預(yù)處理后融合輸出，圖像處理的進(jìn)一步工作在ENVI 5.3軟件平臺(tái)完成。

1.3 原始光譜曲線獲取

參考數(shù)碼相機(jī)的RGB圖像，在對(duì)應(yīng)的高光譜圖像上提取葉片相應(yīng)部位感興趣區(qū)域，按照4種類型：①局部感染分明的葉片。按照感染部位、健康部位及混合全葉分別提取。②感染輕、重不均勻的葉片。按照輕度部位、重度部位及全葉混合分別提取。③恢復(fù)中的感染葉片。按照正在恢復(fù)、尚未恢復(fù)及全葉混合分別提取。④健康葉片、輕度感染、中度感染、重度感染的葉片分別提取，分別計(jì)算出感興趣區(qū)域的平均波譜。

1.4 光譜特征提取

利用Matlab平臺(tái)編程實(shí)現(xiàn)對(duì)原始光譜曲線的特征提取。分別通過(guò)一階微分為0提取綠峰、紅谷、高肩，二階微分為0提取紅邊，一階微分為1提取低位、高位。低位是紅谷與紅邊之間曲線切線斜率為1的點(diǎn)，高位為紅邊與高肩之間曲線切線斜率為1的點(diǎn)。

2 光譜特征分析

2.1 局部感染明顯葉片光譜特征分析

對(duì)局部感染明顯的葉片選取感興趣區(qū)域(圖2)，計(jì)算其平均波譜曲線，并提取6種光譜特征，如圖3所示，其中綠峰、紅谷、高肩用藍(lán)點(diǎn)表示，紅邊采用紅點(diǎn)，低位、高位采用黑點(diǎn)(下同)。

在綠光波段540～550 nm處，反射率光譜曲線呈現(xiàn)波峰，波峰特征波長(zhǎng)向長(zhǎng)波方向移動(dòng)，發(fā)生“紅移”，“紅移”量由大到小為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域?！凹t移”量從健康波長(zhǎng)543.7 nm到感染波長(zhǎng)548.6 nm，移動(dòng)值為4.9 nm。

在紅光波段640～670 nm處，反射率光譜曲線呈現(xiàn)波谷，波谷“凹陷”程度由大到小為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域，“紅谷”出現(xiàn)3個(gè)，取波長(zhǎng)平均值。特征波長(zhǎng)向長(zhǎng)波方向移動(dòng)，發(fā)生“紅移”，“紅移”量由大到小為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域。“紅移”量從健康波長(zhǎng)657.3 nm到感染波長(zhǎng)667.2 nm，移動(dòng)值為9.9 nm。

在波段670～680 nm，由紅谷向紅邊轉(zhuǎn)折的低位處，波譜反射率由小到大為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域。特征波長(zhǎng)向短波方向移動(dòng)，發(fā)生“藍(lán)移”，“藍(lán)移”量由大到小為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域?！八{(lán)移”量從健康波長(zhǎng)677.1 nm到感染波長(zhǎng)673.5 nm，移動(dòng)值為3.6 nm。

在波段700～720 nm，反射率光譜曲線線性急劇上升，紅邊位置反射率由大到小為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域，特征波長(zhǎng)向短波方向移動(dòng)，發(fā)生“藍(lán)移”，“藍(lán)移”量由大到小為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域。“藍(lán)移”量從健康波長(zhǎng)712.5 nm到感染波長(zhǎng)703.9 nm，移動(dòng)值為8.6 nm。

在波段750～800 nm，反射率光譜曲線由急劇轉(zhuǎn)為緩和上升，轉(zhuǎn)折點(diǎn)為高位，其反射率由小到大為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域，特征波長(zhǎng)向短波方向移動(dòng)，發(fā)生“藍(lán)移”，“藍(lán)移”量由大到小為病斑區(qū)域、健康區(qū)域、全葉平均?！八{(lán)移”量從健康波長(zhǎng)778.4 nm到感染波長(zhǎng)764.6 nm，移動(dòng)值為13.8 nm。

在波段820～850 nm，反射率光譜曲線呈現(xiàn)波峰，波峰由小到大為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域，特征波長(zhǎng)向長(zhǎng)波方向移動(dòng)，發(fā)生“紅移”，“紅移”量由大到小為病斑區(qū)域、全葉平均、健康區(qū)域?！凹t移”量從健康波長(zhǎng)825.8 nm到感染波長(zhǎng)839.4 nm，移動(dòng)值為13.6 nm。

2.2 感染不均勻葉片光譜特征分析

感染不均勻葉片感興趣區(qū)域如圖4所示，其光譜特征如圖5所示。

在綠光波段540～550 nm處，波峰由大到小為重度感染、全葉平均、輕度感染，特征波長(zhǎng)向長(zhǎng)波方向移動(dòng)，發(fā)生“紅移”，“紅移”量由大到小為重度感染、全葉平均、輕度感染。從輕度感染波長(zhǎng)544.1 nm到重度感染波長(zhǎng)546.8 nm，移動(dòng)值為2.7 nm。

在紅光波段640～670 nm處，波谷“凹陷”程度由大到小為重度感染、全葉平均、輕度感染，特征波長(zhǎng)向長(zhǎng)波方向移動(dòng)，發(fā)生“紅移”，“紅移”量由大到小為重度感染、全葉平均、輕度感染?！凹t移”量從輕度感染波長(zhǎng)645.2 nm到重度感染波長(zhǎng)659.2 nm，移動(dòng)值為14 nm。

在波段670～680 nm低位處，特征波長(zhǎng)向短波方向移動(dòng)，發(fā)生“藍(lán)移”，“藍(lán)移”量由大到小為重度感染、全葉平均、輕度感染?！八{(lán)移”量從輕度感染波長(zhǎng)673.8 nm到重度感染波長(zhǎng)671.5 nm，移動(dòng)值為2.3 nm。

在波段700～720 nm紅邊處，紅邊位置反射率由大到小為重度感染、全葉平均、輕度感染，特征波長(zhǎng)向短波方向移動(dòng)，發(fā)生“藍(lán)移”，“藍(lán)移”量由大到小為重度感染、全葉平均、輕度感染?！八{(lán)移”量從輕度感染波長(zhǎng)714.1 nm到重度感染波長(zhǎng)701.7 nm，移動(dòng)值為12.4 nm。

在波段750～800 nm高位處，其反射率由小到大為重度感染、全葉平均、輕度感染，特征波長(zhǎng)向短波方向移動(dòng)，發(fā)生“藍(lán)移”，“藍(lán)移”量由大到小為重度感染、全葉平均、輕度感染?！八{(lán)移”量從輕度感染波長(zhǎng)775.4 nm到重度感染波長(zhǎng)759.8 nm，移動(dòng)值為15.6 nm。

在波段820～850 nm高肩處，波峰由小到大為重度感染、全葉平均、輕度感染，特征波長(zhǎng)向長(zhǎng)波方向移動(dòng)，發(fā)生“紅移”，“紅移”量由大到小為重度感染、全葉平均、輕度感染?！凹t移”量從輕度感染波長(zhǎng)841.7 nm到重度感染波長(zhǎng)847.0 nm，移動(dòng)值為5.3 nm。

2.3 恢復(fù)中感染葉片光譜特征分析

葉片經(jīng)過(guò)用藥或徹底雨淋后，“紅蜘蛛”消滅一次，葉片組織開(kāi)始恢復(fù)，其波譜曲線也發(fā)生相應(yīng)變化。以2018年6月12日采樣葉片為例。

恢復(fù)中感染葉片感興趣區(qū)域如圖6所示，其光譜特征如圖7所示。

在綠峰波段540～560 nm處，波峰由小到大為重度感染、全葉平均、恢復(fù)中，特征波長(zhǎng)由大到小為重度感染、全葉平均、恢復(fù)中。從正在恢復(fù)中波長(zhǎng)546.8 nm到尚未恢復(fù)波長(zhǎng)550.1 nm，移動(dòng)值為3.3 nm。

在紅谷波段650～670 nm處，波谷“凹陷”程度由大到小為全葉平均、重度感梁、恢復(fù)中，特征波長(zhǎng)由大到小為全葉平均、重度感染、恢復(fù)中。三者之間最大差值為2.5 nm。

在低位波段670～680 nm處，特征波長(zhǎng)由大到小為恢復(fù)中、重度感染、全葉平均。三者之間最大差值為0.4 nm。

在紅邊波段700～720 nm處，紅邊位置反射率由大到小為重度感染、恢復(fù)中、全葉平均，特征波長(zhǎng)由大到小為重度感染、全葉平均、恢復(fù)中。從正在恢復(fù)中波長(zhǎng)703.8 nm到尚未恢復(fù)波長(zhǎng)709.9 nm，移動(dòng)值為6.1 nm。

在高位波段750～800 nm處，其反射率由小到大為全葉平均、重度感染、恢復(fù)中，特征波長(zhǎng)由大到小為重度感染、全葉平均、恢復(fù)中。從正在恢復(fù)中波長(zhǎng)756.4 nm到尚未恢復(fù)波長(zhǎng)765.7 nm，移動(dòng)值為9.3 nm。

在高肩波段870～910 nm處，波峰由大到小為恢復(fù)中、重度感染、全葉平均，重度感染部分特征波長(zhǎng)不唯一，出現(xiàn)3個(gè)，取最小波長(zhǎng)值，則特征波長(zhǎng)由大到小為恢復(fù)中、全葉平均、重度感染。從正在恢復(fù)中波長(zhǎng)881.9 nm到尚未恢復(fù)波長(zhǎng)878.2 nm，移動(dòng)值為3.7 nm。

2.4 不同感染程度葉片光譜特征分析

以2018年6月21日采樣1#10樣株高光譜圖像數(shù)據(jù)為例進(jìn)行研究說(shuō)明，其為具有代表性的10片不同程度感染葉片。樣本編號(hào)為1～10(圖8)。

由圖9可知，綠峰數(shù)據(jù)相對(duì)單一，取波段540～550 nm之間的極值點(diǎn)波長(zhǎng)。紅谷存在多個(gè)，在波段640～670 nm之間選擇。低位數(shù)據(jù)單一，取值波段670～680 nm之間的變速點(diǎn)波長(zhǎng)。紅邊數(shù)據(jù)相對(duì)單一，取值波段700～720 nm之間的轉(zhuǎn)折點(diǎn)波長(zhǎng)。高位存在多個(gè)，取值波段760～790 nm之間的波長(zhǎng)較小變速點(diǎn)的波長(zhǎng)。高肩存在多個(gè)，取值波段830～890 nm之間較小高肩的波長(zhǎng)。

對(duì)各特征波長(zhǎng)按照一定順序進(jìn)行相應(yīng)圖像排列(圖10)。綠峰特征波長(zhǎng)從小到大進(jìn)行排列，呈現(xiàn)出較優(yōu)由輕到重不同感染程度規(guī)律，表明了感染“紅蜘蛛”后其具有“紅移”現(xiàn)象；感染初期樣本8排到了尚未感染樣本7和9前面，說(shuō)明在綠峰處具有監(jiān)測(cè)板栗樹(shù)病蟲害初期階段感染的敏感性。紅谷特征波長(zhǎng)從小到大進(jìn)行排列，呈現(xiàn)出較好的由輕到重不同感染程度規(guī)律，表明了感染“紅蜘蛛”后其具有“紅移”現(xiàn)象；感染初期樣本8排到了尚未感染樣本7和9之間，是感染初期階段回到感染狀態(tài)的一個(gè)過(guò)渡點(diǎn)。低位特征波長(zhǎng)從大到小進(jìn)行排列，將未感染與已感染葉片分離開(kāi)來(lái)，呈現(xiàn)出較優(yōu)由輕到重不同感染程度規(guī)律，同時(shí)也證明了感染“紅蜘蛛”后其具有“藍(lán)移”現(xiàn)象。紅邊特征波長(zhǎng)從大到小進(jìn)行排列，同樣能夠嚴(yán)格地將未感染與已感染葉片分離開(kāi)來(lái)，總體上呈現(xiàn)出較好的由輕到重不同感染程度規(guī)律，并且證明了感染“紅蜘蛛”后其具有“藍(lán)移”現(xiàn)象。高位特征波長(zhǎng)從大到小進(jìn)行排列，呈現(xiàn)出較為凌亂的感染規(guī)律。高肩特征波長(zhǎng)從小到大進(jìn)行排列，個(gè)別樣本位置不太合適，但基本能夠呈現(xiàn)出由輕到重不同感染程度規(guī)律。

由分析可知，葉片級(jí)光譜特征中的綠峰、紅谷、低位和紅邊都能較為準(zhǔn)確地分辨葉片感染紅蜘蛛病蟲害的程度，而高位和高肩辨識(shí)紅蜘蛛危害程度的能力較弱，在實(shí)際應(yīng)用中可以排除。但在冠層級(jí)紅蜘蛛病蟲害識(shí)別中，綠峰、低位、紅谷、紅邊表現(xiàn)如何，仍需做進(jìn)一步研究。

3 無(wú)人機(jī)高光譜影像光譜特征分析

3.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)實(shí)地調(diào)查

本研究于2018年5月20日，利用大彊M600型無(wú)人機(jī)搭載UHD185型高光譜相機(jī)對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)進(jìn)行了高光譜遙感，獲取了實(shí)驗(yàn)區(qū)657幅高光譜圖像，經(jīng)拼接后得到實(shí)驗(yàn)區(qū)完整的高光譜影像，其波段組合后的真彩色影像如圖11所示。同時(shí)，對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)進(jìn)行紅蜘蛛病蟲害實(shí)地調(diào)查，確定每個(gè)實(shí)驗(yàn)樣株的紅蜘蛛病蟲害等級(jí)。本次實(shí)驗(yàn)將板栗樹(shù)冠層的紅蜘蛛病蟲害感染程度劃分為健康(未感染)、輕度感染、中度感染、重度感染4個(gè)等級(jí)，并對(duì)每個(gè)等級(jí)分別按0、0～25%、25%～50%、50%～100%的病斑所占葉面積百分比進(jìn)行賦值。每級(jí)感染程度的實(shí)地情況如圖12所示。

3.2 光譜特征與紅蜘蛛病蟲害相關(guān)性分析

在實(shí)驗(yàn)區(qū)無(wú)人機(jī)高光譜影像上，提取每個(gè)樣株冠層的綠峰、低位、紅谷和紅邊4個(gè)光譜特征，結(jié)合樣株的紅蜘蛛感染程度，對(duì)這4個(gè)特征與紅蜘蛛病蟲害的相關(guān)性進(jìn)行數(shù)值分析，結(jié)果如圖13所示。

從圖13可以看出，綠峰與蟲害程度呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，決定系數(shù)R2為0.513，關(guān)系式為y=5.47×102+20.18x，基本呈線性關(guān)系；紅谷與蟲害程度有較弱的相關(guān)性，決定系數(shù)R2為0.041，接近零，其線性關(guān)系式為y=6.64×102-5.08x，低位與蟲害程度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，決定系數(shù)R2為0.612，線性關(guān)系式為y=6.8×102-15.54x，有較強(qiáng)的相關(guān)性；紅邊與蟲害程度呈現(xiàn)較強(qiáng)負(fù)相關(guān)關(guān)系，決定系數(shù)R2為0.638，線性關(guān)系式為y=7.18×102-25.16x。

從決定系數(shù)可以看出(圖13)，各個(gè)特征和紅蜘蛛危害程度的相關(guān)性從高到低依次為紅邊、低位、綠峰、紅谷，且紅邊、低位與紅蜘蛛病蟲害的決定系數(shù)大于0.6，說(shuō)明通常情況下引起紅邊、低位變化的主要原因是板栗樹(shù)紅蜘蛛病蟲害的發(fā)生，可以由此判斷板栗樹(shù)是否發(fā)生紅蜘蛛病蟲害，以及其危害程度。綠峰的決定系數(shù)為0.513，其與紅蜘蛛病蟲害發(fā)生的相關(guān)性不是太強(qiáng)，說(shuō)明綠峰在檢測(cè)紅蜘蛛病蟲害的實(shí)際應(yīng)用中并不能得到可靠的結(jié)果。紅谷的決定系數(shù)僅有0.041，說(shuō)明其與紅蜘蛛病蟲害沒(méi)有直接的因果關(guān)系。擬合直線斜率的絕對(duì)值是反映光譜特征對(duì)紅蜘蛛病蟲害敏感性的一個(gè)重要指標(biāo)。從圖13可以看出，紅邊的直線斜率絕對(duì)值為25.16，綠峰、低位、紅谷則分別為20.18、15.54、5.08，斜率絕對(duì)值越大越有利于探測(cè)板栗樹(shù)的紅蜘蛛病蟲害，說(shuō)明紅邊對(duì)紅蜘蛛病蟲害敏感程度最高，其次為綠峰、低位和紅谷。

若綜合考慮光譜特征對(duì)紅蜘蛛病蟲害的相關(guān)性和敏感性，則識(shí)別板栗樹(shù)紅蜘蛛病蟲害的最佳光譜特征是紅邊和低位。從圖13可得，當(dāng)板栗樹(shù)紅蜘蛛出現(xiàn)輕度感染時(shí)，紅邊波長(zhǎng)的“藍(lán)移”量可達(dá)7 nm，低位波長(zhǎng)的“藍(lán)移”量約為5 nm，而UHD185相機(jī)的物理光譜間隔為4 nm，擬合后波長(zhǎng)間隔可優(yōu)于1 nm，因此在無(wú)人機(jī)高光譜影像上用紅邊、低位特征波長(zhǎng)的變化完全可以在大規(guī)模發(fā)生前14～21 d檢測(cè)到板栗樹(shù)是否發(fā)生了紅蜘蛛病蟲害，以及感染程度。

4 結(jié)束語(yǔ)

利用大量實(shí)測(cè)的板栗樹(shù)葉片和冠層光譜數(shù)據(jù)，通過(guò)進(jìn)行穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性、相關(guān)性、敏感性分析，得到了綠峰、紅谷、低位、紅邊、高位、高肩6個(gè)光譜特征隨紅蜘蛛病蟲害危害程度的變化規(guī)律。研究表明，基于無(wú)人機(jī)高光譜技術(shù)監(jiān)測(cè)板栗樹(shù)紅蜘蛛病蟲害危害程度的最佳光譜特征是紅邊和低位，其與紅蜘蛛病蟲害的決定系數(shù)均大于0.6，利用紅邊波長(zhǎng)和低位波長(zhǎng)的“藍(lán)移”量和UHD185型相機(jī)的技術(shù)參數(shù)，由無(wú)人機(jī)和UHD185型相機(jī)組成的高光譜遙感系統(tǒng)辨識(shí)板栗樹(shù)紅蜘蛛病蟲害危害程度是可行的。該系統(tǒng)具有發(fā)現(xiàn)早期(輕度感染)紅蜘蛛病蟲害的能力，這為在板栗樹(shù)紅蜘蛛病蟲害大規(guī)模暴發(fā)前殺滅紅蜘蛛爭(zhēng)取了14～21 d，具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。