Ecodrone®高(gao)光(guang)譜(pu)-紅外(wai)熱成(cheng)像(xiang)無人(ren)機遙(yao)感(gan)技術—森(sen)林(lin)病(bing)蟲(chong)害(hai)監(jian)測(ce)

研(yan)究(jiu)案(an)例1：疫黴菌(jun)感染橡(xiang)樹林(lin)退(tui)化(hua)的早(zao)期監(jian)測(ce)與(yu)危害程(cheng)度評(ping)估(gu)

  位(wei)於(yu)西(xi)班牙(ya)安(an)達盧(lu)西(xi)亞地(di)區的橡樹林(lin)由(you)於(yu)疫黴菌(jun)感染而長期處(chu)於退化(hua)風險(xian)中，為了能(neng)夠(gou)對疫(yi)黴菌(jun)感染的(de)橡(xiang)樹林(lin)進(jin)行(xing)早(zao)期(qi)監(jian)測(ce)，英國(guo)斯旺西(xi)大學(xue)和西(xi)班牙(ya)可(ke)持續(xu)農(nong)業研(yan)究(jiu)所(suo)的科學(xue)家(jia)，基於可(ke)見(jian)光(guang)到(dao)短(duan)波(bo)紅外(wai)的高(gao)光(guang)譜(pu)成(cheng)像(xiang)以及(ji)紅外(wai)熱成(cheng)像(xiang)遙(yao)感(gan)數據建立(li)了預(yu)測(ce)模型(xing)，結合超過1100棵(ke)樹的(de)地面驗(yan)證(zheng)數據(ju)顯示(shi)，該(gai)模型(xing)對退(tui)化(hua)樹種(zhong)的識別精確(que)率(lv)達到(dao)了82%。其(qi)中(zhong)有34%的受感(gan)染樹木(mu)尚處(chu)於早期(qi)，未表現(xian)出可視癥(zheng)狀，這壹(yi)預測(ce)結(jie)果(guo)在(zai)兩(liang)年(nian)後的二(er)次評估中(zhong)得到了驗(yan)證(zheng)。  

  據模型(xing)變量分(fen)析，標準(zhun)化(hua)冠層溫(wen)度Tc-Ta和葉綠素(su)熒(ying)光(guang)Fs是(shi)評(ping)估(gu)是(shi)否(fou)染病(bing)的(de)最(zui)重(zhong)要(yao)指(zhi)標(biao)，染病(bing)樹木(mu)溫(wen)度顯著升(sheng)高(gao)，水(shui)分(fen)、類(lei)胡蘿(luo)蔔素(su)、葉綠素(su)含量及(ji)葉面積(ji)指(zhi)數等顯著降低(di)，VI指(zhi)數CI2、LIC3、MND等(deng)在(zai)早期檢測(ce)和危害(hai)評估(gu)中(zhong)比(bi)色素(su)指數更(geng)為重(zhong)要(yao)，該(gai)結(jie)果(guo)有(you)力(li)的(de)證(zheng)明了高(gao)光(guang)譜(pu)-紅外(wai)熱成(cheng)像(xiang)結合技(ji)術檢(jian)測(ce)早(zao)期(qi)病(bing)害侵(qin)染的(de)能(neng)力，對於(yu)森(sen)林(lin)管(guan)理人員(yuan)及(ji)時響(xiang)應(ying)、盡(jin)早治(zhi)理、保護(hu)森林(lin)生態具有重(zhong)要(yao)意(yi)義。

研究(jiu)案(an)例2：區分(fen)受不(bu)同病原(yuan)體（黴菌(jun)和微生物(wu)）侵(qin)染的(de)橄(gan)欖(lan)樹

 橄(gan)欖(lan)的(de)產(chan)量主(zhu)要受兩(liang)種微生物(wu)侵(qin)染的(de)影(ying)響(xiang)：苛(ke)養(yang)木桿(gan)菌(jun)（Xf）和黃萎病(bing)菌(jun)（Vd），由於(yu)兩種(zhong)病原體都(dou)能(neng)夠(gou)限制植(zhi)物(wu)對水(shui)分(fen)和營(ying)養(yang)元素(su)的吸收，所以往往(wang)會(hui)表(biao)現(xian)出極為類似的缺(que)水(shui)癥(zheng)狀。為了能(neng)夠(gou)從(cong)遙(yao)感(gan)數據中(zhong)區(qu)分(fen)受不(bu)同病原(yuan)體侵(qin)染的(de)橄(gan)欖(lan)樹以(yi)相(xiang)應的治(zhi)理政策，墨爾(er)本大(da)學(xue)和歐洲委(wei)員(yuan)會(hui)聯(lian)合研(yan)究(jiu)中(zhong)心(xin)的(de)科(ke)學(xue)家(jia)對西(xi)班牙(ya)和意大(da)利的(de)27處(chu)混合染病(bing)的(de)橄(gan)欖(lan)園進(jin)行(xing)了分(fen)類(lei)研究(jiu)。
 基於高(gao)光(guang)譜(pu)成(cheng)像(xiang)數據(ju)中(zhong)的(de)特(te)定(ding)指(zhi)數如(ru)光(guang)化(hua)學(xue)植(zhi)被指數(shu)PRIn、藍波(bo)段指(zhi)數(shu)BI、葉綠素(su)熒(ying)光(guang)反(fan)射(she)曲率指數CUR、SIF等(deng)，以及(ji)基於紅外(wai)熱成(cheng)像(xiang)的水(shui)分(fen)脅(xie)迫指數CWSI等(deng)，研(yan)究(jiu)人(ren)員(yuan)使(shi)用深(shen)度學(xue)習(xi)的方(fang)法成(cheng)功實現(xian)了混合數(shu)據中(zhong)兩(liang)種(zhong)病原體的(de)分(fen)類(lei)。最(zui)終結果(guo)顯示(shi)，區(qu)分(fen)黃萎病(bing)菌(jun)（Vd）的整體準(zhun)確率(lv)達到(dao)了98%，區(qu)分(fen)苛(ke)養(yang)木桿(gan)菌(jun)（Xf）的整體準(zhun)確率(lv)達到(dao)了92%，證(zheng)明了當(dang)面對侵(qin)染後(hou)表(biao)現(xian)出相(xiang)似病狀(zhuang)的(de)不同病原(yuan)體時(shi)，高(gao)光(guang)譜(pu)-紅外(wai)熱成(cheng)像(xiang)結合技(ji)術依(yi)然(ran)具(ju)有強大的(de)分(fen)辨能(neng)力，可(ke)以(yi)實現(xian)大面(mian)積(ji)作(zuo)物(wu)的(de)高效區分(fen)以(yi)進行(xing)針(zhen)對性(xing)治(zhi)理。



參(can)考(kao)文(wen)獻：
1. Hornero, Alberto & Zarco-Tejada etc.(2021). Modelling hyperspectral- and thermal-based plant traits for the early detection of Phytophthora-induced symptoms in oak decline. Remote Sensing of Environment. 263. 112570. 10.1016/j.rse.2021.112570.
2. T. Poblete, J.A. Navas-Cortes etc. Discriminating Xylella fastidiosa from Verticillium dahliae infections in olive trees using thermal- and hyperspectral-based plant traits. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,Volume 179,2021,Pages 133-144,ISSN 0924-2716.