包云軒，李玉婷，王 琳，高文婷，朱 鳳

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基于多時(shí)相HJ衛(wèi)星遙感影像的稻縱卷葉螟發(fā)生情況監(jiān)測(cè)*

包云軒1,2，李玉婷1,2，王 琳1,2，高文婷1,2，朱 鳳3

（1.南京信息工程大學(xué)江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210044；2.南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)和評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210044；3.江蘇省植物保護(hù)站，南京 210013）

以江蘇省高郵市湯莊鎮(zhèn)2013年水稻田為研究區(qū)，以相同時(shí)期HJ-1A/1B衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源，提取研究區(qū)內(nèi)水稻全生育期受稻縱卷葉螟危害的歸一化植被指數(shù)（NDVI）、增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI)、近紅外反射率（NIR）的光譜特征參數(shù)，揭示蟲(chóng)害發(fā)生及其演變特征，分析這些光譜特征參數(shù)與蟲(chóng)害發(fā)生、發(fā)展和危害程度之間的關(guān)系。結(jié)果表明：（1）稻縱卷葉螟蟲(chóng)害發(fā)生越嚴(yán)重，光譜特征參數(shù)變化越明顯；（2）定性分析表明稻縱卷葉螟危害程度與兩個(gè)田塊的光譜特征參數(shù)差異均呈正相關(guān)關(guān)系。（3）對(duì)3個(gè)衡量指標(biāo)和水稻卷葉率的定量相關(guān)分析表明，DNIR（正常水稻與受害水稻的NIR差值）與水稻卷葉率呈極顯著相關(guān)（P<0.01），DEVI（正常水稻與受害水稻的EVI差值）與水稻卷葉率呈顯著相關(guān)（P<0.05），而DNDVI（正常水稻與受害水稻的NDVI差值）與水稻卷葉率相關(guān)性不明顯?？梢?jiàn)，利用環(huán)境小衛(wèi)星影像動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)警稻縱卷葉螟的發(fā)生發(fā)展?fàn)顩r是可行的，可為蟲(chóng)害動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供一種可能的方法。

稻縱卷葉螟；HJ-1A/1B衛(wèi)星；歸一化植被指數(shù)；增強(qiáng)型植被指數(shù)；高郵

稻縱卷葉螟(Guenée)廣泛分布于全國(guó)各個(gè)稻區(qū)，自2003年全國(guó)性暴發(fā)以來(lái)，其發(fā)生面積和為害程度一直維持在較高水平，據(jù)統(tǒng)計(jì)，2007年全國(guó)稻縱卷葉螟發(fā)生面積達(dá)2.53×107hm2，較2003年增加29.3%，具有發(fā)生范圍廣、危害面積大等特點(diǎn)[1]，其造成的損失巨大，對(duì)中國(guó)水稻生產(chǎn)構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。但是由于稻縱卷葉螟具有遠(yuǎn)距離遷飛的習(xí)性，其暴發(fā)時(shí)間不固定，空間分布不均勻，給預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)和綜合防治帶來(lái)了很大困難[2]。

在傳統(tǒng)的測(cè)報(bào)業(yè)務(wù)上，稻縱卷葉螟的監(jiān)測(cè)主要依靠燈誘法、趕蛾法、田間剝查法等人工田間調(diào)查方式[3-4]。人工調(diào)查的優(yōu)點(diǎn)是客觀真實(shí)、可靠性高，但存在著費(fèi)時(shí)費(fèi)力的弊端，無(wú)法宏觀監(jiān)測(cè)大范圍水稻受害狀況。近年來(lái)，隨著空間信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，遙感技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用到農(nóng)作物生長(zhǎng)過(guò)程、病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)、農(nóng)作物估產(chǎn)等方面，利用遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)病蟲(chóng)害具有快速、簡(jiǎn)便、大面積、無(wú)損、客觀以及能夠制成各種專(zhuān)題報(bào)告等優(yōu)點(diǎn)，已成為農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)的重要發(fā)展方向[5-11]。國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者在病蟲(chóng)害遙感方面都做了研究，石晶晶等[12]研究表明，受害后，水稻葉片在藍(lán)光和紅光波段吸收谷的深度小于健康葉片。在稻縱卷葉螟暴發(fā)后，葉片光譜的“紅邊”位置會(huì)朝短波方向移動(dòng)，即發(fā)生“紅邊藍(lán)移”。同時(shí)，“紅邊”面積和“紅邊”幅值也隨著受害等級(jí)的加劇而顯著減小[13]。Meigs等[14]利用光譜的時(shí)間序列變化規(guī)律，能夠區(qū)分出不同為害周期的害蟲(chóng)種類(lèi)。Goodwin等[15]基于時(shí)間序列遙感影像，確定了蟲(chóng)害開(kāi)始發(fā)生時(shí)間和生物量下降時(shí)間等參數(shù)。通常，遙感影像時(shí)間序列越長(zhǎng)，時(shí)間分辨率越高，蟲(chóng)害發(fā)生的預(yù)測(cè)精度也越高。然而，針對(duì)水稻受稻縱卷葉螟危害后，基于多時(shí)相HJ衛(wèi)星遙感的光譜參數(shù)變化特征的研究報(bào)道鮮見(jiàn)。中國(guó)是水稻生產(chǎn)大國(guó)之一，生產(chǎn)中經(jīng)常受到稻縱卷葉螟的危害導(dǎo)致水稻減產(chǎn)，同時(shí)降低了水稻品質(zhì)，因此，及時(shí)監(jiān)測(cè)水稻的生長(zhǎng)狀況從而采取相關(guān)措施顯得尤為重要。鑒于此，本研究對(duì)兩塊不同大田進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)，并獲取2013年高郵市水稻生長(zhǎng)期內(nèi)質(zhì)量較好的13景HJ-1A/1B CCD遙感影像，研究?jī)蓧K田塊在不同稻縱卷葉螟發(fā)生程度下，水稻光譜特征參數(shù)在整個(gè)生育期的變化特征及其與水稻受害程度的關(guān)系，利用田間稻縱卷葉螟觀測(cè)結(jié)果和遙感影像提取的參數(shù)來(lái)分析蟲(chóng)害的發(fā)生程度與光譜特征的相關(guān)關(guān)系，以期為更好地實(shí)現(xiàn)水稻病蟲(chóng)害遙感診斷監(jiān)測(cè)、產(chǎn)量損失評(píng)估以及發(fā)生發(fā)展趨勢(shì)預(yù)警提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)區(qū)概況

試驗(yàn)區(qū)位于高郵市湯莊鎮(zhèn)，地處江蘇省高郵、江都、興化三市交界區(qū)域。試驗(yàn)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于江蘇省高郵市湯莊鎮(zhèn)余富村（32°48′N(xiāo)，119°48′E）、縵陽(yáng)村（32°46′N(xiāo)，119°47′E）。試驗(yàn)地區(qū)屬北亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，四季分明，夏季雨量較多，無(wú)明顯干季。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)及調(diào)查方法

供試水稻品種為淮稻5號(hào)，屬遲熟中粳稻。試驗(yàn)區(qū)在余富村，面積7.3hm2，該區(qū)水稻整個(gè)生長(zhǎng)季均受到稻縱卷葉螟危害，并在稻縱卷葉螟達(dá)到防治指標(biāo)后進(jìn)行人工控制，以防后期水稻無(wú)法正常生長(zhǎng)，其中防治指標(biāo)為四（2）代稻縱卷葉螟百穴蟲(chóng)卵量達(dá)到150～200粒；五（3）代稻縱卷葉螟百穴蟲(chóng)卵量達(dá)到100～150粒；六（4）代稻縱卷葉螟百穴蟲(chóng)卵量達(dá)到100～150粒。對(duì)照區(qū)在縵陽(yáng)村，面積7.06hm2。該田塊嚴(yán)格管理，一旦有稻縱卷葉螟發(fā)生則立刻采取噴灑農(nóng)藥徹底防除的措施。兩個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)相距約1.2km，自然條件相似，為保證試驗(yàn)的可靠性，除蟲(chóng)害管理不一樣外，水肥管理措施均保持一致。研究采用大區(qū)對(duì)比法，不設(shè)重復(fù)。

稻縱卷葉螟的調(diào)查采用趕蛾法。選擇試驗(yàn)區(qū)中具代表性的5個(gè)田塊作為趕蛾區(qū)，每次每塊田的趕蛾面積為60m2。每天清晨利用竹竿輕輕撥動(dòng)稻株，目測(cè)起飛的蛾數(shù)，折算成每公頃的蛾數(shù)，同時(shí)觀測(cè)記錄試驗(yàn)區(qū)水稻的生育期（見(jiàn)表1），以及每候的卷葉率。趕蛾從7月20日開(kāi)始，至9月21日結(jié)束。

表1 2013年試驗(yàn)區(qū)水稻生育期

Note:E- is the first ten-day of a month；M- is the middle ten-day of a month；L- is the last ten-day of a month.

1.3 遙感影像及其預(yù)處理

HJ衛(wèi)星包含A、B星，兩星并行觀測(cè)，時(shí)間分辨率為2d，可以進(jìn)行宏觀的動(dòng)態(tài)觀測(cè)，并且環(huán)境衛(wèi)星可以免費(fèi)下載，監(jiān)測(cè)成本大大降低，是遙感業(yè)務(wù)化監(jiān)測(cè)病蟲(chóng)害較理想的數(shù)據(jù)源。從中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心網(wǎng)站上（http://218.247.138.121/DSSPlatform/shirologin.html）下載2013年水稻生育期內(nèi)高郵湯莊鎮(zhèn)云量較少、質(zhì)量較好的13景衛(wèi)星HJ-1A/1B CCD遙感影像，由于云的遮擋，部分遙感數(shù)據(jù)缺失。這些影像中，2013年7月9日處于水稻分蘗初期，8月7-20日處于拔節(jié)期，有7幅遙感影像，8月30日-9月16日處于抽穗揚(yáng)花期，有5幅遙感影像。對(duì)13景遙感影像進(jìn)行預(yù)處理，包括輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何校正、裁剪等，以獲得地物的真實(shí)反射率，最后提取研究區(qū)域的水稻光譜特征參數(shù)。

1.4 光譜特征參數(shù)提取

采用的光譜參數(shù)主要包括歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、增強(qiáng)型植被指數(shù)（Enhanced Vegetation Index，EVI）以及近紅外反射率（Near Infrared Spectroscopy，NIR）。根據(jù)遙感影像各個(gè)波段的中心波長(zhǎng)信息，利用ENVI軟件對(duì)原始遙感影像進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正，從而獲得藍(lán)光波段（430-520nm）、紅光波段（630-690nm）以及近紅外波段（760-900nm）的反射率，然后根據(jù)獲得的水稻植被不同波段的反射率計(jì)算得到NDVI和EVI。

本研究還分別定義了3個(gè)衡量指標(biāo)，利用正常生長(zhǎng)的田塊與受蟲(chóng)害影響的田塊的指數(shù)差異來(lái)反映稻縱卷葉螟對(duì)水稻危害程度的大小，這3個(gè)指標(biāo)分別為試驗(yàn)田塊與對(duì)照田塊的歸一化植被指數(shù)差值（DNDVI）、增強(qiáng)型植被指數(shù)差值（DEVI）以及近紅外反射率差值（DNIR）。

1.5 光譜特征參數(shù)與稻縱卷葉螟危害程度的關(guān)系分析

稻縱卷葉螟為害水稻后，光譜特征的變化最直接的原因是水稻卷葉率變化，因此，水稻受稻縱卷葉螟為害后，遙感影像上反映的主要是卷葉情況或區(qū)域內(nèi)的卷葉程度，通過(guò)卷葉情況即可間接反映蟲(chóng)害。因此，先利用SPSS對(duì)6-9月試驗(yàn)區(qū)光譜特征參數(shù)與水稻卷葉率進(jìn)行相關(guān)分析，同時(shí)對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，然后分析光譜特征參數(shù)與蟲(chóng)量的關(guān)系。

2 結(jié)果與分析

2.1 兩田塊稻縱卷葉螟發(fā)生情況分析

由圖1可以看出，整個(gè)水稻生長(zhǎng)季試驗(yàn)田塊稻縱卷葉螟候平均趕蛾量出現(xiàn)3個(gè)高峰值，其中第1個(gè)峰值在8月的第1候，以五（3）代稻縱卷葉螟為主，候平均最高趕蛾量為27540頭·hm-2，此時(shí)水稻處于分蘗拔節(jié)期。根據(jù)《農(nóng)作物有害生物測(cè)報(bào)技術(shù)手冊(cè)》[16]，從7月的第4候起，試驗(yàn)田連續(xù)7候稻縱卷葉螟蟲(chóng)害級(jí)別為1級(jí)，持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。后兩個(gè)稻縱卷葉螟高峰期危害程度明顯高于第1個(gè)，這兩個(gè)峰期的稻縱卷葉螟主要以六（4）代為主。其中第2個(gè)峰值在8月的第6候，候平均最高趕蛾量達(dá)到127995頭·hm-2，蟲(chóng)害級(jí)別達(dá)到5級(jí)，且此時(shí)水稻為孕穗期，對(duì)水稻產(chǎn)量影響較關(guān)鍵。第3個(gè)峰值區(qū)在9月第2候，候平均最高趕蛾量107670頭·hm-2，蟲(chóng)害級(jí)別達(dá)4級(jí)，此期水稻已經(jīng)慢慢成熟，蟲(chóng)害對(duì)產(chǎn)量的影響不明顯。由于卷葉率是由蟲(chóng)害的發(fā)生引起的，蟲(chóng)情加重必然隨后也導(dǎo)致卷葉率的增大，因此，在每次蛾峰出現(xiàn)后的5～12d內(nèi)就出現(xiàn)一次卷葉率增大的過(guò)程（圖1）。而對(duì)照田塊由于管理措施嚴(yán)格，水稻正常生長(zhǎng)。兩塊田塊的稻縱卷葉螟發(fā)生情況以及水稻的卷葉率的差異表明，二者區(qū)別很明顯，這為光譜特征差異分析提供了依據(jù)。

2.2 兩田塊光譜特征動(dòng)態(tài)變化

由圖2可以看出，試驗(yàn)田和對(duì)照田的光譜特征參數(shù)曲線變化趨勢(shì)基本保持一致，但是對(duì)照田的NDVI和EVI始終高于試驗(yàn)田。在水稻分蘗前期，蟲(chóng)害發(fā)生程度小，對(duì)照田與試驗(yàn)田的NDVI、EVI和NIR差異也較小。在水稻分蘗拔節(jié)期，隨著生物量和葉片覆蓋度的增加，試驗(yàn)田和對(duì)照田的EVI和NIR都有一個(gè)顯著增長(zhǎng)的過(guò)程，但是試驗(yàn)田光譜參數(shù)相對(duì)對(duì)照田開(kāi)始減小。至水稻拔節(jié)后期，水稻生物量和葉片覆蓋度增長(zhǎng)趨勢(shì)慢慢保持平穩(wěn)，光譜指數(shù)也趨于平穩(wěn)，但總的來(lái)說(shuō)，蟲(chóng)害發(fā)生后，對(duì)照田EVI和NIR數(shù)值一直高于試驗(yàn)田。尤以從孕穗期開(kāi)始，對(duì)照田的NIR明顯高于試驗(yàn)田。而NDVI從水稻拔節(jié)期開(kāi)始，對(duì)照田和試驗(yàn)田的變化均處于一個(gè)波動(dòng)狀態(tài)，與水稻實(shí)際生長(zhǎng)情況不符。對(duì)兩個(gè)田塊的對(duì)比說(shuō)明，二者光譜差異也很明顯，這為光譜和蟲(chóng)情分析提供了依據(jù)。

2.3 兩田塊光譜特征差值與卷葉率的關(guān)系

圖3為試驗(yàn)田塊與對(duì)照田塊的歸一化植被指數(shù)差值（DNDVI）、增強(qiáng)型植被指數(shù)差值（DEVI）以及近紅外反射率差值（DNIR）和卷葉率隨時(shí)間的變化圖。由圖中可見(jiàn)，在水稻生長(zhǎng)初期（7月上旬-8月上旬），試驗(yàn)區(qū)和對(duì)照區(qū)的DNDVI、DEVI值在0.01以?xún)?nèi)波動(dòng)，但這期間卷葉率有一個(gè)較小的波動(dòng)。圖3a中，DNDVI出現(xiàn)了3個(gè)峰值，在水稻分蘗拔節(jié)期間（8月中旬），DNDVI逐漸增大，開(kāi)始超過(guò)0.02，且試驗(yàn)田塊的NDVI增長(zhǎng)速度低于對(duì)照田塊。之后隨著水稻的繼續(xù)生長(zhǎng)和葉面積指數(shù)的增加，DNDVI增加，介于0.02～0.04之間。而在孕穗期后，DNDVI又進(jìn)一步呈上升趨勢(shì)。DEVI也出現(xiàn)了3個(gè)峰值，7月20日是試驗(yàn)區(qū)稻縱卷葉螟始見(jiàn)日，此時(shí)DEVI值較小，數(shù)值接近0。之后DEVI開(kāi)始增大并達(dá)到0.03，而這個(gè)變化正好對(duì)應(yīng)于8月上旬的卷葉率上升時(shí)期。第一個(gè)蟲(chóng)量暴發(fā)過(guò)程結(jié)束一段時(shí)間后，DEVI開(kāi)始逐漸減小，甚至在8月18日接近0，但是此時(shí)的卷葉率還較高，僅有一個(gè)下降的趨勢(shì)。8月底-9月初，即水稻孕穗期后，DEVI又逐漸增大，最大值接近0.05。而DNIR的變化趨勢(shì)與DEVI一致。對(duì)光譜特征差值與卷葉率的相關(guān)分析表明，DNIR與卷葉率呈極顯著正相關(guān)（P<0.01，r=0.8473），DEVI與卷葉率呈顯著正相關(guān)（P<0.05，r=0.7510），而DNDVI與卷葉率的相關(guān)性不顯著。

Fig. 3 Variation of DNDVI(a), DEVI(b) and DNIR(c) and folding leaf rates

3 結(jié)論與討論

（1）稻縱卷葉螟的發(fā)生對(duì)水稻光譜特征參數(shù)產(chǎn)生明顯的影響。全生育期內(nèi)兩個(gè)不同處理方式田塊的遙感影像對(duì)比發(fā)現(xiàn)，蛾峰量（或發(fā)生等級(jí)）越大，隨后水稻卷葉率也增大，這直接導(dǎo)致光譜特征參數(shù)變化更明顯，尤其從孕穗期開(kāi)始，對(duì)照區(qū)的光譜特征參數(shù)明顯高于試驗(yàn)區(qū)，這是因?yàn)楣庾V特征參數(shù)受水稻細(xì)胞壁多次反射的影響，在稻縱卷葉螟為害水稻后，水稻卷葉率增大，水稻葉肉細(xì)胞受到破壞，故光譜參數(shù)開(kāi)始減小。這也驗(yàn)證了黃建榮等[17]的隨著稻縱卷葉螟為害等級(jí)的增加，綠光和近紅外波段的反射率會(huì)大大下降，而紅光波段反射率增加的研究結(jié)果。但是，蟲(chóng)害對(duì)水稻影響的光譜特征表現(xiàn)的差異性變化存在不同時(shí)長(zhǎng)的滯后現(xiàn)象，即在蟲(chóng)峰暴發(fā)一定時(shí)間后，才出現(xiàn)光譜特征的差異。本文研究發(fā)現(xiàn)在蛾量暴發(fā)5～12d后，光譜特征差異才開(kāi)始逐漸變得顯著，這與江蘇省稻縱卷葉螟不同代次成蟲(chóng)轉(zhuǎn)化為幼蟲(chóng)的時(shí)長(zhǎng)有關(guān)，通常危害江蘇的稻縱卷葉螟代次分別為四（2）代、五（3）代和六（4）代，它們從成蟲(chóng)轉(zhuǎn)化為幼蟲(chóng)的時(shí)長(zhǎng)分別為5～6d、5～6d和10～12d，與Zhang等[18]的研究結(jié)論基本一致。

（2）光譜參數(shù)的選擇對(duì)水稻病蟲(chóng)害的監(jiān)測(cè)有非常大的影響。歸一化植被指數(shù)（NDVI）是植被研究中應(yīng)用最廣泛的一種植被指數(shù)，但是在葉面積指數(shù)很高時(shí)，NDVI的靈敏度會(huì)降低，而EVI加入藍(lán)光波段以增強(qiáng)植被的信號(hào)，常用在葉面積指數(shù)（LAI）高的地區(qū)，高生物量的地區(qū)EVI比NDVI更加敏感[19]。本研究的相關(guān)分析表明，EVI和NIR反演效果明顯比NDVI好，EVI和NIR與水稻卷葉率呈顯著相關(guān)，而NDVI由于在高LAI上的低靈敏性導(dǎo)致誤差較大，相關(guān)性不明顯。因此，參數(shù)的正確選擇以及揚(yáng)長(zhǎng)避短的綜合利用對(duì)更好地監(jiān)測(cè)蟲(chóng)害的發(fā)生和暴發(fā)，及時(shí)發(fā)布災(zāi)變預(yù)警信息至關(guān)重要。

（3）將實(shí)地蟲(chóng)量的調(diào)查分析與光譜特征參數(shù)相結(jié)合進(jìn)行研究，結(jié)果表明利用環(huán)境小衛(wèi)星對(duì)稻縱卷葉螟發(fā)生發(fā)展進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)是可行的。多時(shí)相遙感是水稻蟲(chóng)害特征識(shí)別的重要手段，由于蟲(chóng)害對(duì)水稻的影響是一個(gè)緩慢顯現(xiàn)的過(guò)程，單憑單時(shí)相的遙感影像無(wú)法準(zhǔn)確判斷水稻受害程度。本文利用多時(shí)相遙感影像中提取水稻的光譜特征參數(shù)，對(duì)稻縱卷葉螟的發(fā)生發(fā)展進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，其監(jiān)測(cè)結(jié)果對(duì)稻縱卷葉螟早期預(yù)警有一定的預(yù)示作用，并為后續(xù)的蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)研究提供了一種可能的方法。

參考文獻(xiàn)References

[1]劉宇,王建強(qiáng),馮曉東,等.2007年全國(guó)稻縱卷葉螟發(fā)生實(shí)況分析與2008年發(fā)生趨勢(shì)預(yù)測(cè)[J].中國(guó)植保導(dǎo)刊,2008, 28(7):33-35.

Liu Y,Wang J Q,Feng X D,et al.The analysis of the occurrence of rice leaf folder in 2007 and the prediction of the trend of it in 2008[J].China Plant Protection,2008,28(7):33-35. (in Chinese)

[2]翟保平,張孝羲.水稻重大蟲(chóng)害的災(zāi)變規(guī)律及其預(yù)警:回顧與展望[J].昆蟲(chóng)知識(shí),2000,37(1):41-45.

Zhai B P,Zhang X X.The disaster and warning of major pest of rice:review and prospect[J].Entomological Knowledge, 2000, 37(1):41-45.(in Chinese)

[3]張競(jìng)成,袁琳,王紀(jì)華,等.作物病蟲(chóng)害遙感監(jiān)測(cè)研究進(jìn)展[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2012,28(20):1-11.

Zhang J C,Yuan L,Wang J H,et al.Research progress of crop diseases and pests monitoring based on remote sensing[J]. Transactions of the CSAE,2012,28(20):1-11.(in Chinese)

[4]姚士桐,方志峰,陸志杰,等.不同監(jiān)測(cè)方法對(duì)田間稻縱卷葉螟成蟲(chóng)的監(jiān)測(cè)效果[J].中國(guó)植保導(dǎo)刊,2011,31(5):31-32.

Yao S T,Fang Z F,Lu Z J,et al.The results of different monitoring methods on the adult of rice leaf folder[J].China Plant Protection,2011,31(5):31-32.(in Chinese)

[5]楊浩,黃文江,王紀(jì)華,等.基于HJ-1A/1B CCD時(shí)間序列影像的水稻生育期監(jiān)測(cè)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2011,27(4):219-224.

Yang H,Huang W J,Wang J H,et al.Monitoring rice growth stages based on time series HJ-1A/1B CCD images[J].Transactions of the CSAE,2011,27(4):219-224.(in Chinese)

[6]吳繼友,倪健.松毛蟲(chóng)危害的光譜特征與蟲(chóng)害早期探測(cè)模式[J].環(huán)境遙感,1995,10(4):250-258.

Wu J Y,Ni J.Spectral characteristics of the pine leaves damaged by pine moth and a model for detecting the early damage[J]. Remote Sensing of Environment,1995,10(4):250- 258.(in Chinese)

[7]楊建國(guó),金曉華,郭永旺,等.遙感技術(shù)麥蚜監(jiān)測(cè)應(yīng)用研究[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào),2001,17(6):4-6.

Yang J G,Jin X H,Guo Y W,et al.The applications research of wheat aphid based on remote sensing techniques[J].Chinese Agricultural Science Bulletin,2001,17(6):4-6.(in Chinese)

[8]喻光明.漬害遙感識(shí)別的基本原理與方法[J].環(huán)境遙感, 1995,10(1):9-14.

Yu G M.The basic principles and methods of remote sensing application of the identification of waterlog damage[J]. Remote Sensing of Environment,1995,10(1):9-14.(in Chinese)

[9]Price K P,Jakubauskas M E.Spectral retrogression and insect damage in lodge pole pine successional forests[J]. International Journal of Remote Sensing,1998,19(8):627-632.

[10]Silleos N,Perakis K,Petsanis G.Assessment of crop damage using space remote sensing and GIS[J].International Journal of Remote Sensing,2002,23(3):417-427.

[11]吳曙雯,王人潮,陳曉斌,等.稻葉瘟對(duì)水稻光譜特性的影響研究[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)(農(nóng)業(yè)科學(xué)版),2002,20(1):73-76.

Wu S W,Wang R C,Chen X B,et al.Effects of rice leaf blast on spectrum reflectance of rice[J].Journal of Shanghai Jiaotong University(Agriculture Science),2002,20(1):73-76. (in Chinese)

[12]石晶晶,劉占宇,張莉麗,等.基于支持向量機(jī)(SVM)的稻縱卷葉螟危害水稻高光譜遙感識(shí)別[J].中國(guó)水稻科學(xué),2009, 23(3):331-334.

Shi J J,Liu Z Y,Zhang L L,et al.Hyperspectral recognition of rice damaged by rice leaf roller based on support vector machine[J].Chinese Journal of Rice Science,2009,23(3):331- 334.(in Chinese)

[13]Huang J R,Liao H J,Zhu Y B,et al.Hyperspectral detection of rice damaged by rice leaf folder () [J]. Computers and Electronics in Agriculture,2012,82(1): 100-107.

[14]Meigs G W,Kennedy R E,Cohen W B.A landsat time series approach to characterize bark beetle and defoliator impacts on tree mortality and surface fuels in conifer forests[J]. Remote Sensing of Environment,2011,115(12) :3707-3718.

[15]Goodwin N R,Coops N C,Wulder M A,et al.Estimation of insect infestation dynamics using a temporal sequence of Landsat data[J].Remote Sensing of Environment,2008,112 (9):3680-3689.

[16]全國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣與服務(wù)中心.農(nóng)作物有害生物測(cè)報(bào)技術(shù)手冊(cè)[M].北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社,2006:1-771.

The National Agro-Tech Extension and Service Center.Technical manual for pest monitoring of crops[M].Beijing:Chinese Agriculture Press,2006:1-771.(in Chinese)

[17]黃建榮,孫啟花,劉向東.稻縱卷葉螟危害后水稻葉片的光譜特征[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué),2010,43(13):2679-2687.

Huang J R,Sun Q H,Liu X D,et al.Spectral characteristics of rice leaves damaged by rice leaf roller[J].Scientia Agricultura Sinica,2010,43(13):2679-2687.(in Chinese)

[18]Zhang J C,Luo J H,Huang W J,et al.Continuous wavelet analysis based spectral feature selection for winter wheat yellow rust detection[J].Intelligent Automation and Soft Computing,2011,17(5):531-540.

[19]Huete A,Didan K,Miura T,et al.Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices[J]. Remote Sensing of Environment,2002,83(1):195-213.

Monitoring on the Occurrence ofs Based on Multi-temporal HJ Satellite’s Remote Sensing Images

BAO Yun-xuan1,2, LI Yu-ting1,2, WANG Lin1,2, GAO Wen-ting1,2, ZHU Feng3

(1.Jiangsu Key Laboratory of Agricultural Meteorology, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China; 2.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044;3.Jiangsu Province Plant Protection Station, Nanjing 210013)

Two experimental rice fields (one was used as a reference and the other was for target analysis) were conducted in Tangzhuang, Gaoyou of Jiangsu Province in 2013, and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), and Near-infrared Spectroscopy (NIR) were used to characterize the occurrence and evolution of, which were calculated from the satellite HJ-1A/1B retrieval data. A series of analyses were performed to disclose the relationship among these three indices and the occurrence frequency, severity, and evolution of. The results showed as follows: (1) The more the numbers of, the higher the changes of such characteristic parameters. (2) The positive correlations were found between the damage ofand the discrepancy of characteristic parameters in these two experimental fields. (3) Quantitative correlation analyses showed that DNIR and folding leaf rate had a highly significant correlation (P<0.01), and DEVI and folding leaf rate had a significant correlation (P<0.05). While there was not significant between DNDVI and folding leaf rate. Therefore, it was feasible to using HJ satellite images to monitor and warn the outbreak and development of, which provided a new possible method to monitor dynamically the damage of.

; HJ-1A/1B satellite; Normalized Difference Vegetation Index; Enhanced Vegetation Index; Gaoyou

10.3969/j.issn.1000-6362.2016.04.011

2015-11-25

國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（41475106；41075086）；國(guó)家公益性行業(yè)（氣象）科研專(zhuān)項(xiàng)（GYHY201306053）；江蘇省農(nóng)業(yè)科技自主創(chuàng)新項(xiàng)目（SCX（12）3058）；江蘇省高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程

包云軒(1963-)，博士，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)闅夂蜃兓c防災(zāi)減災(zāi)、應(yīng)用氣象、病蟲(chóng)害測(cè)報(bào)學(xué)、遙感與資源環(huán)境信息系統(tǒng)。E-mail：baoyx@nuist.edu.cn；baoyunxuan@163.com