[发明专利]一种大面积虫害量化监测系统

说明书

技术领域

本发明涉及农业信息技术，更具体地，涉及一种大面积虫害量化监测系统。

背景技术

虫害给农业生产所造成的损失非常巨大，据测算，每年有20％左右的预计农作物产量被害虫所消耗或破坏。另一方面，为了对抗虫害而大量使用的农药又带来了环境污染和食品残留毒性的问题。虫害在爆发期之前一般具有相对比较长的发展期，因而，通过对虫害的分布状况、严重程度以及变化趋势进行严密监控，实现早期防范和干预，不但是限制虫害范围和减少作物损失的有效手段，也能够从整体上降低农药的施用量。

现有技术中，监测虫害的技术手段主要有诱捕采样法以及遥感监测法。诱捕采样法是在田间设立监测点，安装捕虫设施，通过灯光、仿声、饵料、胶盘、网洞等手段吸引和捕获害虫，能过辨别害虫种类和统计数量来定性和定量分析当前的虫害状况。随着技术的发展，目前的捕虫设施引入了各种自动化的手段，例如通过红外计数器等装置进行自动计数，或者在拍照后运用背景分离、边缘提取和模式对比进行害虫种类的识别，特别是基于无线通信技术实现了监测点数据的远程上传。通过对大量监测点采样数据的统计分析，可以了解到虫害的状况和发展趋势。但是应用于大面积监测时，诱捕采样法还存在很多不足，例如，害虫从分布规律上看可分为散发型、群聚型、迁飞型等多种类型，对于空间均匀设置的监测点来说，对于后两种分布规律下的害虫的采样难以做到全面和准确；监测点对害虫的诱捕采样在较短的时间区间内具有较大偶然性，必须经过相对较长的时间区间以及多次的样品比对方才具有统计学意义，因而监测表现出滞后和低效；另外监测点建设成本偏高、采样密度往往不够、维护困难等因素也制约了其应用推广。

遥感监测法利用卫星或机载雷达设备或者多波段光学遥感设备在大面积区域内针对虫害进行直接测量，具有监测结果直观、易于分析判断、时效性强、监测效率高的优点，但是精确度比较低，进行定量分析比较困难。

近年来，通过采用高光谱遥感技术，将光谱分离为极小甚至达纳米级分辨率的窄波段进行信息接收，实现了宽谱域的光谱成像，极大地增强了地面观测能力和光谱微小差异的识别能力。从理论上说，作物受到害虫损害后，由于其叶片、枝干、根茎等部位的生理形态改变，其光谱在某些波段上与正常状态光谱呈现比较大的差异性。因而，通过对大面积作物进行高光谱遥感，能够大规模、高时效性地直接监测虫害状况及其变化趋势。

但是，在现有技术中，针对虫害作物进行大面积高光谱检测和分析尚存在难点：植物光谱对外界环境因素敏感，影像背景、光照、气象条件都会产生不可忽略的影响；植物光谱本身表现出充分的时间动态性，而在现有技术中缺少数据过滤和信息提取的有效算法，给虫害灾情的识别和定量研究带来困难。

发明内容

根据现有技术中的上述需求，本发明提供了一种大面积虫害量化监测系统。本发明采用机载或星载高光谱遥感摄像设备取得特定波段的遥感图像，对遥感图像执行必要的前处理，消除干扰和测量误差，然后遥感图像的像素级尺度上提取光谱特征，代入多维植物参量模型反演植物生态指标，从而根据这一指标量化判定遥感检测区域的虫害状况。

本发明所述的大面积虫害量化监测系统，其特征在于，包括：

机载或星载高光谱成像仪，用于获得大面积区域的高光谱遥感成像数据，所述高光谱遥感成像数据具有110个测量波段、5nm以内的平均光谱分辨率以及100m以内的空间分辨率，光谱范围包括600－800nm波段范围的可见光近红外波段；

前处理单元，对所述高光谱遥感成像数据进行前处理，消除空气吸收散射、地表背景辐射、太阳光照辐射及仪器误差的干扰，并且纠正遥感成像数据的几何变形；

抽样单元，从前处理后高光谱遥感成像数据中抽取预定密度的采样像素点，取得所述采样像素点的光谱系数；

反演计算单元，根据所述采样像素点的光谱系数，基于多个衡量标准的植物参量模型，反演计算采样像素点位置的植物生态指标集合；

分析单元，根据各采样像素点的植物生态指标集合，判断其虫害状况评级数值，并基于全部采样像素点的虫害状况评级数值，确定大范围的虫害状况量化评级。

优选的是，所述前处理单元包括：大气校正单元，用于根据太阳光照对应测量波段响应函数，根据太阳辐照角及日地距离针对空气对光谱的吸收和散射进行校正。

优选的是，所述前处理单元包括几何纠正单元，用于基于人工选取的定位点，对高光谱遥感成像数据进行重采样和双线性空间内插，获得所述前处理后高光谱遥感成像数据。