《基於高光譜數據的松材線蟲病早期監測方法研究》是依託南京林業大學，由潘潔擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於高光譜數據的松材線蟲病早期監測方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：潘潔
- 依託單位：南京林業大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
對病蟲害進行早期預警，是控制病蟲害大範圍蔓延、維護森林健康與持續發展的重要內容。高光譜遙感以其強大的光譜敏感性能夠探測到植被在病蟲害侵害早期與健康植被的細微光譜差異，為森林病蟲害的早期監測預警提供了可能。.能否利用高光譜信息對不同脅迫引起的松樹健康問題進行有效區分，對提高松材線蟲病害早期監測的可靠性與準確性至關重要。通過定點定株松材線蟲接種實驗、乾旱脅迫實驗及同期松毛蟲監測實驗進行連續光譜測量及相應生理生化參數測定獲取系統完整的監測數據，套用高光譜數據分析技術提取不同感病時期的光譜特徵，解決不同松樹種能否使用相同的診斷波段實現早期診斷的問題、不同脅迫類型能否根據高光譜特徵實現早期判別的問題以及松材線蟲病感病階段的定量化預測問題，為建立松材線蟲病害早期監測預警系統提供理論基礎，有效地提高森林松材線蟲病早期診斷的準確性與可靠性，同時也為其它森林病蟲害早期監測與診斷提供可靠依據與方法借鑑。
結題摘要
對病蟲害進行早期預警，是控制病蟲害大範圍蔓延、維護森林健康與持續發展的重要內容。高光譜遙感以其強大的光譜敏感性能夠探測到植被在病蟲害侵害早期與健康植被的細微光譜差異，為森林病蟲害的早期監測預警提供了可能。2012-2014年，按照研究計畫，項目組連續三年進行了定點定株松材線蟲接種實驗、乾旱脅迫實驗及同期松枯梢菌接種實驗，獲取連續完整的高光譜監測數據，通過對不同脅迫類型特徵的動態分析與系統研究，項目組取得了具有較強準確性和普適性的研究結果。發表學術論文9篇，其中SCI收錄2篇（其中3篇檢索證明暫時未到），授權專利2項，軟體著作權登記申請2項，培養研究生3名。分別建立黑松與馬尾松松材線蟲病早期監測方法兩套，構建基於高光譜數據的松材線蟲病監測系統軟體兩套（單機版與網路版）。研究獲取了一系列以黑松與馬尾松為代表的松材線蟲病區別於其它脅迫類型的高光譜特徵診斷指數，深入分析了松材線蟲病早期（外觀無變化）的高光譜變化特徵與相應的生理參數變化特徵的密切關係，對松樹松材線蟲病的動態監測實現了實時診斷、動態分析與定量描述的完整過程。同時，通過對同期不同脅迫類型的對比分析，獲取乾旱及松樹其它病蟲害的高光譜監測方法，為實現森林病蟲害數位化監測平台奠定了堅實的理論基礎與方法借鑑。受基金資助，項目組開展了積極有效的學術交流。總體上，項目組較圓滿地完成了既定的研究任務。
