基於無人機高光譜成像技術的甘蔗等作物病蟲害研究進展

四川雙利合譜科技有限公司    黃宇

甘蔗是我國重要的糖料作物，主要種植在華南地區
，廣西種植麵積占全國 60% yishang，shiwoguozhongyaodeganzhezhongzhijidi。ganzheshiyizhongduonianshengzuowu
，bingliyongzhejingjinxingwuxingfanzhi

，suoyiyouyuwoguoganzhechanquchangqilianzuozhongzhi，lunzuoquyujiaoshao
，zhejiuzhishiganzhebingchonghairijiyuelei，buduanjiazhongqiweihaichengdu。zaijiashangganzhezaichun、夏

、秋、冬四季均能種植
，這就為病蟲害的快速傳播創造了有利的條件。所以，我國的甘蔗病害具有以下特點：（1）病害生理小種複雜
；（2）病蟲害世代重疊；（3）病蟲害危害嚴重。一方麵，據有關部門調查顯示，黑穗病及花葉病在我國主要產蔗區的發病率在25%以上
，大片蔗田因地下害蟲的危害而不能宿根。由於甘蔗病蟲害對甘蔗產量、甘gan蔗zhe宿xiu根gen年nian限xian及ji甘gan蔗zhe的de品pin質zhi均jun有you極ji為wei嚴yan重zhong的de影ying響xiang，因yin此ci，甘gan蔗zhe病bing蟲chong害hai己ji經jing成cheng為wei製zhi約yue我wo國guo蔗zhe糖tang產chan業ye快kuai速su健jian康kang發fa展zhan的de主zhu要yao因yin素su，嚴yan重zhong地di限xian製zhi了le蔗zhe糖tang優you勢shi產chan業ye的de發fa展zhan。另ling一yi方fang麵mian，農nong民min為wei防fang治zhi病bing蟲chong害hai而er大da量liang使shi用yong化hua學xue農nong藥yao導dao致zhi甘gan蔗zhe病bing蟲chong的de天tian敵di大da量liang死si亡wang
，打da破po了le自zi然ran界jie昆kun蟲chong間jian相xiang互hu製zhi約yue的de平ping衡heng關guan係xi，並bing致zhi使shi危wei害hai甘gan蔗zhe的de害hai蟲chong產chan生sheng了le抗kang藥yao性xing，使shi得de甘gan蔗zhe害hai蟲chong的de防fang治zhi工gong作zuo更geng加jia困kun難nan、被動。更使得甘蔗生長環境及人類健康因化學農藥的殘留而受到汙染
、危wei害hai。因yin此ci，如ru何he有you效xiao地di預yu防fang甘gan蔗zhe病bing蟲chong害hai，提ti高gao甘gan蔗zhe病bing蟲chong害hai防fang治zhi水shui平ping
，確que保bao甘gan蔗zhe產chan業ye的de快kuai速su健jian康kang發fa展zhan已yi成cheng為wei當dang今jin植zhi保bao工gong作zuo者zhe的de首shou要yao任ren務wu。

圖1  發病的甘蔗葉

遙感技術以其方便、快捷、實時性、zhouqixingdengyoudian，yuelaiyueguangfanyingyongyunongyeshengchangegehuanjiedangzhong，bingzhujianchengweinongyeyaoganyingyongdezhongyaoqianyanjishushouduanzhiyi。gaoguangpuyaoganyouchengchengxiangyaogan，zhuyaoshizhizaidiancibopudeziwai
、可見光、近jin紅hong外wai和he中zhong紅hong外wai區qu域yu獲huo取qu許xu多duo非fei常chang窄zhai且qie光guang譜pu連lian續xu的de圖tu像xiang數shu據ju技ji術shu，高gao光guang譜pu遙yao感gan技ji術shu的de出chu現xian也ye使shi得de采cai用yong遙yao感gan技ji術shu監jian測ce農nong作zuo物wu病bing蟲chong害hai成cheng為wei可ke能neng

；高光譜遙感技術能準確獲得作物病蟲害發生、發fa展zhan的de定ding性xing和he定ding量liang空kong間jian分fen布bu信xin息xi，為wei農nong業ye生sheng產chan決jue策ce者zhe在zai病bing蟲chong害hai未wei對dui農nong作zuo物wu造zao成cheng嚴yan重zhong危wei害hai時shi采cai取qu一yi定ding的de預yu防fang措cuo施shi提ti供gong數shu據ju支zhi撐cheng。也ye為wei農nong業ye生sheng產chan管guan理li部bu門men政zheng策ce實shi施shi提ti供gong科ke學xue支zhi持chi。

1 高光譜監測病蟲害原理

植物的光譜特性是植物在生長過程中與環境因子(包括生物因子和非生物因子)相xiang互hu作zuo用yong的de綜zong合he光guang譜pu信xin息xi。病bing蟲chong害hai對dui農nong作zuo物wu生sheng長chang造zao成cheng的de影ying響xiang主zhu要yao有you兩liang種zhong表biao現xian形xing式shi，即ji農nong作zuo物wu外wai部bu形xing態tai的de變bian化hua和he內nei部bu生sheng理li變bian化hua。外wai部bu形xing態tai變bian化hua包bao括kuo有you落luo葉ye、卷葉
，葉片幼芽被吞噬，枝條枯萎
，導致冠層形狀發生變化。內部生理變化則表現於葉綠素組織遭受破壞，光合作用，養分水分吸收、運輸、轉化等機能衰退。無論是形態的(生物物理參數)或生理的（生物化學參數)變(bian)化(hua)，都(dou)必(bi)然(ran)導(dao)致(zhi)作(zuo)物(wu)光(guang)譜(pu)特(te)征(zheng)發(fa)生(sheng)變(bian)化(hua)
，特(te)別(bie)是(shi)紅(hong)色(se)區(qu)和(he)近(jin)紅(hong)外(wai)區(qu)光(guang)譜(pu)特(te)征(zheng)的(de)變(bian)化(hua)。受(shou)害(hai)作(zuo)物(wu)的(de)光(guang)譜(pu)特(te)性(xing)與(yu)健(jian)康(kang)作(zuo)物(wu)的(de)光(guang)譜(pu)特(te)性(xing)相(xiang)比(bi)，某(mou)些(xie)特(te)征(zheng)波(bo)長(chang)的(de)值(zhi)總(zong)會(hui)發(fa)生(sheng)不(bu)同(tong)程(cheng)度(du)的(de)變(bian)化(hua)。高(gao)光(guang)譜(pu)分(fen)辨(bian)率(lv)高(gao)，並(bing)具(ju)有(you)波(bo)段(duan)多(duo)、信息量豐富的特點其數據是3維圖譜形式——空間信息、輻fu射she信xin息xi和he光guang譜pu維wei信xin息xi，其qi中zhong光guang譜pu維wei的de信xin息xi正zheng是shi普pu通tong光guang學xue遙yao感gan所suo欠qian缺que的de。采cai用yong高gao光guang譜pu技ji術shu進jin行xing農nong業ye病bing蟲chong害hai監jian測ce主zhu要yao是shi利li用yong其qi光guang譜pu維wei的de相xiang關guan信xin息xi對dui感gan染ran病bing蟲chong害hai的de農nong作zuo物wu進jin行xing分fen析xi研yan究jiu。農nong作zuo物wu光guang譜pu維wei方fang向xiang的de特te征zheng信xin息xi主zhu要yao集ji中zhong在zai作zuo物wu葉ye片pian中zhong生sheng物wu化hua學xue成cheng分fen的de變bian化hua而er形xing成cheng的de吸xi收shou波bo形xing處chu
，通tong過guo對dui采cai集ji的de作zuo物wu光guang譜pu數shu據ju進jin行xing相xiang關guan的de處chu理li分fen析xi，可ke以yi反fan映ying出chu作zuo物wu內nei部bu物wu質zhi的de吸xi收shou波bo形xing變bian化hua，即ji作zuo物wu的de各ge種zhong生sheng化hua組zu分fen的de吸xi收shou光guang譜pu信xin息xi。因yin此ci通tong過guo監jian測ce受shou害hai作zuo物wu各ge種zhong生sheng物wu物wu理li和he生sheng物wu化hua學xue參can數shu變bian化hua(特別是植物生化組分的變化)，yanjiuheliyongshouhaizuowushengwuwuliheshengwuhuaxuecanshudebianhuayinqidexiangyingdeguangputexingbianyixinxi，keyitancedaobingchonghaidezaoqiweihai，dingliangdifenxibingchonghaideweihaichengdu
，weidaguimojiancenongzuowubingchonghaifashengqingkuangjifazhandongxiangtigongjishi、可靠的依據。

2  高光譜監測甘蔗等農作物病蟲害研究狀況

高gao光guang譜pu遙yao感gan技ji術shu是shi目mu前qian國guo際ji上shang監jian測ce農nong作zuo物wu受shou病bing蟲chong危wei害hai光guang譜pu特te性xing變bian化hua最zui先xian進jin的de手shou段duan之zhi一yi。研yan究jiu作zuo物wu受shou病bing蟲chong危wei害hai後hou的de光guang譜pu變bian化hua，尋xun找zhao病bing蟲chong危wei害hai程cheng度du與yu原yuan始shi光guang譜pu、植被指數
、導數光譜、生化指標（如氮素
、葉綠素、LAI
、生物量、覆蓋度等）等變化之間的關係
，確定不同作物和病蟲害監測的敏感波段和敏感時期
，是目前高光譜遙感用於農作物病蟲害監測的研究熱點和關鍵。

2.1  原始光譜反射率分析技術

它是一種直接、簡單和快速的分析技術:它(ta)從(cong)傳(chuan)感(gan)器(qi)直(zhi)接(jie)獲(huo)得(de)的(de)數(shu)據(ju)人(ren)手(shou)，分(fen)析(xi)其(qi)轉(zhuan)化(hua)後(hou)的(de)光(guang)譜(pu)反(fan)射(she)率(lv)特(te)征(zheng)，獲(huo)取(qu)植(zhi)被(bei)信(xin)息(xi)
，具(ju)有(you)普(pu)適(shi)性(xing)。如(ru)劉(liu)興(xing)庫(ku)等(deng)發(fa)現(xian)接(jie)種(zhong)馬(ma)鈴(ling)薯(shu)奧(ao)古(gu)巴(ba)花(hua)葉(ye)病(bing)毒(du)煙(yan)草(cao)早(zao)期(qi)的(de)葉(ye)片(pian)在(zai)可(ke)見(jian)光(guang)部(bu)分(fen)與(yu)對(dui)照(zhao)組(zu)無(wu)明(ming)顯(xian)試(shi)別(bie)
，但(dan)在(zai)近(jin)紅(hong)外(wai)差(cha)別(bie)明(ming)顯(xian)。黃(huang)木(mu)易(yi)等(deng)對(dui)冬(dong)小(xiao)麥(mai)條(tiao)鏽(xiu)病(bing)光(guang)譜(pu)反(fan)射(she)率(lv)特(te)征(zheng)進(jin)行(xing)深(shen)人(ren)研(yan)究(jiu)後(hou)提(ti)出(chu)了(le)冬(dong)小(xiao)麥(mai)條(tiao)鏽(xiu)病(bing)遙(yao)感(gan)監(jian)測(ce)的(de)敏(min)感(gan)波(bo)段(duan)。MOKHELE等對甘蔗葉片進行不同程度的接種病害
，研究發現不同程度的病害甘蔗葉片光譜差異顯著（如圖2所示）。然(ran)而(er)他(ta)們(men)的(de)研(yan)究(jiu)都(dou)較(jiao)多(duo)地(di)考(kao)慮(lv)了(le)作(zuo)物(wu)病(bing)害(hai)的(de)光(guang)譜(pu)特(te)性(xing)

，而(er)較(jiao)少(shao)地(di)考(kao)慮(lv)病(bing)害(hai)導(dao)致(zhi)作(zuo)物(wu)體(ti)內(nei)生(sheng)理(li)生(sheng)化(hua)的(de)變(bian)化(hua)

，因(yin)此(ci)隻(zhi)能(neng)定(ding)性(xing)的(de)分(fen)析(xi)其(qi)光(guang)譜(pu)特(te)征(zheng)。在(zai)今(jin)後(hou)的(de)研(yan)究(jiu)中(zhong)若(ruo)能(neng)將(jiang)其(qi)光(guang)譜(pu)特(te)征(zheng)與(yu)不(bu)同(tong)發(fa)病(bing)程(cheng)度(du)及(ji)生(sheng)理(li)生(sheng)化(hua)指(zhi)標(biao)建(jian)立(li)對(dui)應(ying)關(guan)係(xi)的(de)話(hua)
，可(ke)望(wang)實(shi)現(xian)病(bing)害(hai)的(de)半(ban)量(liang)化(hua)或(huo)量(liang)化(hua)監(jian)測(ce)。

圖2  不同病害程度的甘蔗葉片光譜反射率曲線

2.2  光譜微分
、對數分析技術

    一yi階jie導dao數shu可ke以yi部bu分fen消xiao除chu線xian性xing和he二er次ci型xing背bei景jing噪zao聲sheng光guang譜pu二er階jie導dao數shu光guang譜pu可ke以yi完wan全quan消xiao除chu線xian性xing噪zao聲sheng光guang譜pu影ying響xiang，能neng基ji本ben消xiao除chu二er次ci型xing背bei景jing噪zao聲sheng光guang譜pu對dui數shu變bian換huan一yi般ban是shi對dui原yuan始shi光guang譜pu反fan射she率lv直zhi接jie求qiu對dui數shu、或huo求qiu倒dao數shu的de對dui數shu，原yuan始shi光guang譜pu經jing倒dao數shu的de對dui數shu變bian換huan可ke以yi反fan映ying作zuo物wu的de吸xi收shou特te征zheng，稱cheng為wei偽wei吸xi收shou數shu。由you於yu在zai可ke見jian光guang區qu域yu一yi般ban植zhi被bei原yuan始shi光guang譜pu反fan射she率lv值zhi較jiao低di，經jing對dui數shu變bian換huan之zhi後hou
，不bu僅jin可ke以yi增zeng強qiang可ke見jian光guang區qu域yu的de光guang譜pu差cha異yi
，而er且qie還hai能neng減jian少shao因yin光guang照zhao條tiao件jian變bian化hua引yin起qi的de乘cheng性xing因yin素su影ying響xiang。通tong常chang情qing況kuang下xia

，對dui數shu變bian換huan可ke以yi和he導dao數shu變bian化hua一yi起qi使shi用yong，可ke以yi同tong時shi達da到dao增zeng強qiang某mou些xie特te定ding的de光guang譜pu信xin息xi而er消xiao除chu背bei景jing噪zao聲sheng光guang譜pu的de作zuo用yong

黃huang敬jing峰feng等deng對dui健jian康kang水shui稻dao和he受shou病bing蟲chong害hai脅xie迫po的de水shui稻dao進jin行xing一yi階jie導dao數shu光guang譜pu和he二er階jie導dao數shu光guang譜pu分fen析xi研yan究jiu，以yi期qi獲huo得de不bu同tong數shu據ju形xing式shi的de光guang譜pu敏min感gan區qu域yu和he敏min感gan波bo段duan。研yan究jiu表biao明ming，藍lan光guang450-515 nm、綠光550-590 nm
、紅光650-690 nm和近紅外725-790 nm一階導數光譜對病蟲害脅迫敏感，其中以750 nm為中心的近紅外區域一屆倒數光譜變異最大;對於二階導數而言，在530 , 550 , 670 , 730 nm等4個吸收特征區域內，CRSSDR在各個區域內的變異較小，受害水稻葉片原始光譜二階導數的光譜在710-750 nm極小值遠小於健康葉片。

喬紅波等利用光譜微分技術，對受麥蚜
、白粉病危害的小麥反射率求一階導數
，得到紅邊斜率，結果表明:麥蚜
、白粉危害後小麥冠層的紅邊斜率在近紅外波段650-780 nm發生劇烈變化;采用一階微分、對數數據變換方法對感染白粉病、tiaoxiubingrengongjiezhongyoufahemaichangguanyaziranweihaitiaojianxiadedongxiaomaijinxingleguangpuyanjiushibie，tongguoduibifenxibiaomingcaiyongduishuyiweifenbianhuanchulibiqitafangfanengjiaohaodishibiedongxiaomaibingchonghaiqingkuang

導dao數shu變bian換huan及ji對dui數shu變bian換huan能neng較jiao好hao地di消xiao除chu土tu壤rang低di頻pin背bei景jing噪zao聲sheng對dui光guang譜pu特te征zheng信xin息xi的de影ying響xiang

，提ti高gao應ying用yong高gao光guang譜pu技ji術shu實shi施shi農nong作zuo物wu病bing蟲chong害hai監jian測ce的de精jing度du。但dan研yan究jiu中zhong較jiao少shao有you針zhen對dui同tong一yi作zuo物wu不bu同tong病bing害hai的de文wen獻xian
，而er且qie在zai分fen析xi農nong作zuo物wu光guang譜pu特te征zheng是shi較jiao少shao考kao慮lv病bing蟲chong害hai對dui作zuo物wu體ti內nei生sheng理li變bian化hua的de影ying響xiang。如ru果guo能neng夠gou建jian立li感gan染ran病bing蟲chong害hai的de農nong作zuo物wu與yu其qi對dui應ying生sheng理li參can數shu的de模mo型xing，將jiang會hui更geng有you助zhu於yu高gao光guang譜pu遙yao感gan技ji術shu應ying用yong於yu農nong作zuo物wu病bing蟲chong害hai研yan究jiu中zhong的de定ding量liang化hua發fa展zhan。

圖3 病害葉、缺氮葉以及正常葉的一階導數光譜

2.3  基於光譜位置和麵積的特征參數

在導數變換的基礎上
，可以提取基於光譜位置和麵積的特征參數，其中基於光譜位置的參數主要包括“紅邊”、 “藍邊”、“黃邊”稱為“三邊”)是指在一定光譜區域內最大一階導數值所在波長位置以及相應的“邊”位置，區域內所有波段的一階導數值的綜合即為相應的麵積。

黃木易等采用紅邊參量分析了小麥條鏽病的冠層光譜特征
，並對各模型進行均方根誤差檢驗，研究結果表明：紅邊參量的最小振幅

、紅邊振幅與最小振幅比值模型的決定係數達0.8yishang，yudongxiaomaitiaoxiubingbingqingzhishuyoujiaohaodeguanxi，kecaiyongzhexieguangpucanshujianlixiangyingdemoxinglaiduidongxiaomaitiaoxiubingjinxing，tongguoyanjiufaxiantiaoxiubingdongxiaomaifashenglehongbianlanyixianxiang
，550-750 nm處的特征吸收峰的深度、麵積與單葉嚴重度呈顯著負相關。蔣金豹等在對感染條鏽病的冬小麥不同生育時期的冠層光譜集病情指數DI進行測定
，采用“紅邊”和“綠邊”微分總和的比值作為變量建立相應的線性模型對DI精(jing)度(du)進(jin)行(xing)了(le)估(gu)測(ce)
，研(yan)究(jiu)結(jie)果(guo)表(biao)明(ming)模(mo)型(xing)估(gu)測(ce)精(jing)度(du)很(hen)高(gao)，而(er)且(qie)小(xiao)麥(mai)品(pin)種(zhong)的(de)區(qu)別(bie)對(dui)模(mo)型(xing)精(jing)度(du)影(ying)響(xiang)不(bu)大(da)。陳(chen)鵬(peng)程(cheng)等(deng)采(cai)用(yong)紅(hong)邊(bian)參(can)數(shu)研(yan)究(jiu)了(le)土(tu)耳(er)其(qi)葉(ye)蟎(man)Tetranychus turkestani對棉葉的危害程度，研究表明受葉蟎危害的棉花其單葉光譜特征會呈現較為明顯的“紅邊藍移”現象，這也表明感染野葉蟲害的棉花葉片光譜特征能夠用紅邊較好反映出來。

基ji於yu光guang譜pu位wei置zhi和he麵mian積ji的de特te征zheng參can數shu方fang法fa主zhu要yao是shi通tong過guo野ye外wai采cai集ji的de感gan染ran病bing蟲chong害hai農nong作zuo物wu光guang譜pu曲qu線xian進jin行xing分fen析xi研yan究jiu，為wei應ying用yong高gao光guang譜pu技ji術shu進jin行xing農nong作zuo物wu病bing蟲chong害hai監jian測ce做zuo出chu了le不bu可ke磨mo滅mie的de貢gong獻xian
，但dan是shi該gai方fang法fa不bu能neng對dui感gan染ran病bing蟲chong害hai的de農nong作zuo物wu的de全quan部bu波bo段duan信xin息xi進jin行xing分fen析xi研yan究jiu，在zai對dui病bing蟲chong害hai進jin行xing快kuai速su識shi別bie的de過guo程cheng中zhong可ke能neng會hui導dao致zhi“同譜異物”等情況的發生。

圖4  正常玉米和病害玉米不同生育期紅邊位置

2.4 植被指數分析技術

植被指數是一類具有一定生化意義的不同波段光譜值的組合，通常有比值植被指數

、線性組合植被指數、修正植被指數、差值植被指數等。不同波段組合的植被指數對於不同指標預測效果不同。在農業上

，基於光譜技術檢測作物生理指數的波段範圍一般在400～2 500 nm之間

，涉及到色素（葉綠素
、類胡蘿卜素等）、氮、水分等吸收和葉片細胞的內部結構。在400-740 nm 可見光波段
，葉綠素在480

、650
、670-680、740 nm 處有吸收峰，類胡蘿卜素在 420、425
、440、450、470、480 nm均有吸收峰，葉黃素在 425

、445

、475 nm 有吸收峰。而在 740-1 300 nm 近紅外波段由於健康的葉肉細胞反射作用，其反射率急劇升高；作物水分的吸收峰主要集中在970
、1 450、1 944 nm 處。因此當作物受到脅迫作用時，相應的氮
、色素、酶等發生變化，通過應用各種植被指數監測這些生理指標變化，可判斷作物脅迫情況、生長狀況以及產量情況。

Mirik等為了對小麥蚜蟲蟲害進行定量監測

，采用野外采集的高光譜數據分別對野外及溫室內采集的光譜數據進行(R740-R88)/(R691-R698)及(R750-R940-R560-R600）/(R750-R940）+(R560-R600）光譜指數進行計算，並以0.25 m2範圍內的光譜指數數據為準計算了3個不同研究區域的蚜蟲感染數量。黃木易等查找相關文獻進行比對等研究了冬小麥條鏽病光譜
，利用相關性最好的666nm和相關性最弱的758nm波段組合設計了SAI（spectral angle index）
，並在此基礎上建立條鏽病脅迫指數SRSI (stripe rust stressed index)fanyandongxiaomaitiaoxiubingdefashengqingkuang。wutongdengcaiyongdimiangaoguangpushujuduihebeishenghuanghuashishouhuangchongweihaideluweijinxinglefansheguangpujiguangputezhengchayiyanjiu，bingjianlilejiyugaoguangputezhengcanshuyuluweiyemianjizhishuLSI的關係模型，結果表明該模型能較好反映出研究區域蘆葦受蝗蟲危害的程度。

從以上研究中可以看出，目前為止，針對農作物病蟲害監測已經構建了較多的病蟲害監測植被指數；盡(jin)管(guan)有(you)學(xue)者(zhe)已(yi)經(jing)建(jian)立(li)了(le)簡(jian)單(dan)的(de)反(fan)演(yan)模(mo)型(xing)，但(dan)該(gai)模(mo)型(xing)也(ye)僅(jin)僅(jin)是(shi)針(zhen)對(dui)某(mou)一(yi)病(bing)害(hai)對(dui)作(zuo)物(wu)影(ying)響(xiang)建(jian)立(li)的(de)。如(ru)果(guo)作(zuo)物(wu)同(tong)時(shi)受(shou)到(dao)多(duo)種(zhong)病(bing)蟲(chong)害(hai)的(de)感(gan)染(ran)，不(bu)但(dan)受(shou)到(dao)季(ji)節(jie)環(huan)境(jing)等(deng)因(yin)素(su)的(de)限(xian)製(zhi)，其(qi)模(mo)型(xing)的(de)反(fan)演(yan)將(jiang)會(hui)變(bian)得(de)更(geng)為(wei)複(fu)雜(za)。

圖5  農作物病害脅迫指數圖（顏色越黃發病越嚴重

，越綠發病越輕）

2.6  生化指標分析技術  

農作物生化指標通常指農作物的生理生化指標
，如氮素
、葉綠素、蛋白質、葉麵積指數、覆蓋度

、葉幹重、生物量等。作物病蟲害遙感監測主要在單葉與冠層兩個層麵上展開。對單葉，因病蟲危害導致葉片細胞結構、色素、水分、氮素含量及外部形狀等發生變化
，從而引起光譜的變化。對冠層
，因病蟲危害引起葉麵積、生物量、覆fu蓋gai度du等deng的de變bian化hua
，可ke見jian到dao熱re紅hong外wai波bo譜pu反fan射she光guang譜pu與yu正zheng常chang作zuo物wu有you明ming顯xian差cha異yi。在zai大da尺chi度du上shang
，病bing蟲chong危wei害hai作zuo物wu時shi，高gao光guang譜pu掃sao描miao記ji錄lu上shang會hui引yin起qi灰hui度du值zhi的de差cha異yi，從cong而er在zai空kong間jian相xiang、光譜相和時間相上有明顯的差異。因此，監測農作物的生化指標，在一定程度上可以反映作物的病蟲害嚴重程度或發病情況。

圖6 健康
、輕度病害、嚴重病害甘蔗氮素和葉綠素分布圖

3  高光譜農作物病蟲害監測存在的問題

遙(yao)感(gan)技(ji)術(shu)是(shi)在(zai)非(fei)接(jie)觸(chu)的(de)情(qing)況(kuang)下(xia)來(lai)探(tan)測(ce)地(di)物(wu)信(xin)息(xi)的(de)一(yi)種(zhong)手(shou)段(duan)。遙(yao)感(gan)器(qi)所(suo)接(jie)受(shou)的(de)電(dian)磁(ci)波(bo)信(xin)息(xi)是(shi)地(di)麵(mian)目(mu)標(biao)視(shi)場(chang)範(fan)圍(wei)內(nei)的(de)綜(zong)合(he)信(xin)息(xi)

，在(zai)航(hang)空(kong)遙(yao)感(gan)上(shang)，還(hai)存(cun)在(zai)著(zhe)大(da)氣(qi)
、太陽高度角等因子的影響。所以在利用遙感技術監測農作物病蟲害中存在以下主要問題：

3.1  “同譜異物”和“異譜同物”現象

    許多病蟲害及非病蟲害脅迫同一作物時產生的症狀非常相似，它們的光譜潛也可能相似；某mou些xie病bing蟲chong害hai危wei害hai同tong一yi作zuo物wu能neng產chan生sheng幾ji種zhong症zheng狀zhuang，它ta們men的de光guang譜pu可ke能neng不bu同tong。利li用yong多duo元yuan遙yao感gan數shu據ju對dui上shang述shu現xian象xiang進jin行xing研yan究jiu，有you利li於yu提ti高gao其qi監jian測ce的de準zhun確que性xing。

3.2 病情指標監測預報模型適用性差

    由you於yu在zai外wai觀guan表biao現xian病bing情qing症zheng狀zhuang之zhi前qian
，病bing害hai在zai植zhi株zhu體ti內nei的de生sheng化hua組zu分fen等deng已yi經jing發fa生sheng一yi定ding的de變bian化hua
，等deng到dao表biao現xian病bing狀zhuang後hou，農nong作zuo物wu已yi經jing受shou到dao了le損sun害hai
，所suo以yi要yao最zui大da可ke能neng地di提ti高gao病bing情qing指zhi標biao監jian測ce預yu報bao模mo型xing的de適shi用yong性xing和he機ji理li性xing


，在zai病bing害hai最zui佳jia防fang治zhi期qi內nei進jin行xing監jian測ce預yu報bao，有you助zhu於yu及ji時shi防fang治zhi

，將jiang產chan量liang損sun失shi減jian少shao到dao最zui低di限xian度du。

3.3  多重研究，少於應用

由於影響病情光譜信息的因素很多
，如農作物的品種、栽培方法
、氣qi候hou環huan境jing等deng
，多duo數shu遙yao感gan監jian測ce的de結jie果guo往wang往wang針zhen對dui一yi個ge具ju體ti病bing蟲chong害hai問wen題ti，沒mei有you涉she及ji作zuo物wu生sheng產chan過guo程cheng的de其qi他ta問wen題ti，也ye就jiu無wu法fa在zai農nong業ye生sheng產chan管guan理li中zhong具ju體ti實shi踐jian應ying用yong。如ru何he在zai不bu影ying響xiang監jian測ce要yao求qiu的de情qing況kuang下xia擴kuo大da其qi適shi用yong範fan圍wei
，也ye是shi必bi須xu研yan究jiu的de間jian題ti。

4 遙感監測農作物病蟲害的展望

4.1  綜合運用多源遙感信息數據

    航空
、航天遙感數據獲取技術趨向三多（多平台
、多傳感器、多角度）和三高（高空間、高光譜和高時相分辨率），使遙感影像用於農作物病蟲害監測更加可靠和精確。在利用遙感技術進行病蟲害監測研究中，在利用中低空間分辨率遙感數據對作物病蟲情特征進行監測的同時
，可考慮綜合應用高空間
、高光譜和高時相分辨率遙感數據。同時開展更為詳細的地麵調查

，改進遙感數據處理方法，才有可能實現對病蟲害進行高精度、動態監測的目的。

4.2  改進農作物病蟲害遙感監測預報模型

    yaoganjiancejishudefazhanyiriqujiushan。youhenduoyiyunyongzainongzuowuchangshijianceyuguchanzhong。youyuzuowubingchonghaifashengdeshenglishengtaiguochengjiqiyuhuanjingyinsudeguanxijiaoweifuza，zuowubingchonghaiyaoganjiancefangfarengzaimosuohuotansuozhizhong。zonghequyunongzuowudepinzhong
、栽培方法、氣候環境等因素對作物病蟲害發生的影響
、tedian，jianliduoyuanhuadezuowubingchonghaiguangputezhengshujuku
，gaijinzuowubingchonghaiyaoganjiancemoxinghuosuanfa
，zengqiangyuceyubaomoxingdepushixinghejilixing，yitigaozuowubingchonghaiyaoganjiancefangfadeshiyongxinghemudexing。

4.3建立基於遙感監測的農作物病蟲害綜合防治信息平台

    隨著信息技術的迅速發展，遙感與GPS、GIS等信息技術的融合已經較好地展現其應用潛力。在今後的研究中，應考慮將3S技術
、數據庫技術、組件化技術、病蟲害監測技術等多項信息技術綜台應用，並集成作物生產與植保專家知識庫
，構建麵向農業植保部門、管理和保險企業賠付等可應用的作物病蟲害監測預報計算機係統，強化研究成果的實用性
，有利於提升農業防災減災的信息化監測與應對能力。