一种利用光谱特征鉴定油松落针病的方法、装置及应用与流程

本发明属于林业病害检测，具体涉及一种快速鉴定油松落针病的方法及装置。

背景技术：

1、油松林是中国北方地区主要的针叶林组成部分，在水土保持、碳汇、为野生动物提供栖息地以及提供多种林产品等方面发挥着至关重要的作用。然而，近年来主要由散斑壳属真菌引起的落针病愈发普遍，造成经济与生态损失，因此，需要建立一种准确、高效的检测技术用于该病害的实时监测。传统上，油松落针病的监测主要依靠基层从业人员发现症状、观察子实体、单孢分离鉴定病原菌进行病害确认。这种人工观察、微生物学检测的方式，费时费力，难以提高油松林病害的检测鉴定效率。

2、近些年来，人工智能、大数据技术获得了长足进步，并在产业应用上取得良好经济效益，这也为林业病害的快速检测提供了新的思路。例如，申请公布号为cn115471478a的中国发明，披露了一种基于yolov5的松树林病害无人机遥感监测方法，通过无人机获取松树林的航拍图像，然后采用图像识别技术判定染病松树。这种方法在图像识别过程中易受环境背景影响导致最终结果误差不可控，且对采集图像数据的数据清洗、数据处理较为复杂。

技术实现思路

1、针对现有技术中的上述不足，本发明提供了一种利用光谱特征鉴定油松落针病的方法、装置及应用，以提高油松落针病检测的精度。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种利用光谱特征鉴定油松落针病的方法，包括如下步骤：

3、s1，分别采集自然环境中油松发病针叶、油松的健康针叶和枯黄针叶，以及温室中油松落针病针叶、温室中其他病害针叶；

4、s2，采用便携式光谱仪测定350-2500nm范围内上述步骤中所采集的针叶的反射光谱；

5、s3，将上述步骤获得的反射光谱数据导入计算机，计算油松的光谱植被指数；

6、s4，建立油松落针病染病情况与针叶反射光谱之间的数学模型。

7、进一步地，还包括如下步骤：

8、s5，根据待测油松林的所在区域，在对应电子地图中划定采样网格：

9、s6，选择采样网格中的油松，采用无人机搭载便携式光谱仪从空中测定各个采样网格中油松针叶的反射光谱，同时操作无人机自带的定位模块记录采样位点的位置坐标，连同空中测定的油松针叶的反射光谱数据一起传回；

10、s7，根据空中测定的油松针叶的反射光谱数据，分别计算各个采样网格中油松针叶的光谱植被指数。

11、进一步地，所述步骤s2中，测量前将油松针叶平铺在黑色植绒布上以减少背景的影响；便携式光谱仪光线探头视场角25°；每次针叶样品测定前使用聚四氟乙烯白板进行反射率校正。

12、进一步地，使用软件对测得的反射光谱数据进行wilcoxon秩和检验比较组间差异。

13、进一步地，所述光谱植被指数包括：蓝光指数、简单比值指数、比值植被指数、差值植被指数、色素特定比值指数、色素特定归一化差值指数、光谱反射率比值、水分胁迫指数、lichtenthaler指数、735 nm光谱一阶导数、一阶导数比值、一阶导数差值、生理反射指数、光化学反射指数、红边植被胁迫指数、类胡萝卜素反射指数、rnir·cri550、叶绿素含量指数、曲率指数、归一化差值植被指数、归一化差值水分指数、归一化土壤湿度指数、归一化差值木质素指数、健康指数、双重差值指数、meris 陆地叶绿素指数、最佳植被指数、三波段光谱指数、修正三角植被指数、土壤调整植被指数、优化土壤调整植被指数。

14、进一步地，采用随机森林模型，对所述svi指数进行重要性排序，以获得能够表征油松落针病的svi。

15、进一步地，所述表征油松落针病的svi为：光化学反射指数和修正三角植被指数。

16、进一步地，所述步骤s6中采用便携式光谱仪采集油松针叶在628-1819nm范围内的反射光谱。

17、本发明还提供了一种利用光谱特征鉴定油松落针病的装置，其采用了前述方案所述的利用光谱特征鉴定油松落针病的方法，该装置包括无人机、便携式光谱仪和手持操作终端，所述便携式光谱仪固定在无人机下部并且通过无线通讯模块与手持操作终端通讯连接，所述手持操作终端电连接有用于存储油松针叶反射光谱数据的存储卡。

18、本发明同时提供了利用光谱特征鉴定油松落针病的方法在快速检测成片油松林落针病中的应用。

19、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

20、测定油松落针病发病针叶、健康针叶、正常枯黄针叶的光谱反射值，然后通过无人机搭载便携式光谱仪对目标油松林进行遥感扫描，获得目标油松林的植被反射光谱数据，将上述的目标油松林的植被反射光谱数据导入计算机，计算光谱植被指数，筛选表征油松落针病的数学模型。由于油松落针病发病针叶、健康针叶、正常枯黄针叶的光谱反射值存在差异，通过对遥感光谱数据进行分析，能够快速判断油松是否感染落针病。采用本发明方法能够快速对成片油松进行扫描检测，并通过数据批量处理快速获得结果，且受环境背景因素影响小，相对于图像识别技术鉴定油松落针病具有误差小、精度高的优势，遥感数据处理难度显著降低。

1.一种利用光谱特征鉴定油松落针病的方法，其特征在于,包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种利用光谱特征鉴定油松落针病的方法，其特征在于，还包括如下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种利用光谱特征鉴定油松落针病的方法，其特征在于，所述步骤s2中，测量前将油松针叶平铺在黑色植绒布上以减少背景的影响；便携式光谱仪光线探头视场角25°；每次针叶样品测定前使用聚四氟乙烯白板进行反射率校正。

4.根据权利要求1或2所述的一种利用光谱特征鉴定油松落针病的方法，其特征在于，使用软件对测得的反射光谱数据进行wilcoxon秩和检验比较组间差异。

5.根据权利要求2所述的一种利用光谱特征鉴定油松落针病的方法，其特征在于，所述光谱植被指数包括：蓝光指数、简单比值指数、比值植被指数、差值植被指数、色素特定比值指数、色素特定归一化差值指数、光谱反射率比值、水分胁迫指数、lichtenthaler指数、735nm光谱一阶导数、一阶导数比值、一阶导数差值、生理反射指数、光化学反射指数、红边植被胁迫指数、类胡萝卜素反射指数、rnir·cri550、叶绿素含量指数、曲率指数、归一化差值植被指数、归一化差值水分指数、归一化土壤湿度指数、归一化差值木质素指数、健康指数、双重差值指数、meris 陆地叶绿素指数、最佳植被指数、三波段光谱指数、修正三角植被指数、土壤调整植被指数、优化土壤调整植被指数。

6.根据权利要求5所述的一种利用光谱特征鉴定油松落针病的方法，其特征在于，采用随机森林模型，对所述svi指数进行重要性排序，以获得能够表征油松落针病的svi。

7.根据权利要求6所述的一种利用光谱特征鉴定油松落针病的方法，其特征在于，所述表征油松落针病的svi为：光化学反射指数和修正三角植被指数。

8.根据权利要求2所述的一种利用光谱特征鉴定油松落针病的方法，其特征在于，所述步骤s6中采用便携式光谱仪采集油松针叶在628-1819nm范围内的反射光谱。

9.一种利用光谱特征鉴定油松落针病的装置，其特征在于，采用了如权利要求1-8任意一项所述的利用光谱特征鉴定油松落针病的方法，所述装置包括无人机、便携式光谱仪和手持操作终端，所述便携式光谱仪固定在无人机下部并且通过无线通讯模块与手持操作终端通讯连接，所述手持操作终端电连接有用于存储油松针叶反射光谱数据的存储卡。

10.根据权利要求1-8任意一项所述的利用光谱特征鉴定油松落针病的方法在快速检测成片油松林落针病中的应用。