【摘 要】
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落叶松毛虫害是长白山地区森林健康的主要威胁之一,对长白山地区的森林生态安全产生严重危害。及时识别长白山地区落叶松毛虫害发生情况,对预防虫害扩大、保护森林健康十分重要。随着遥感技术的发展,多源遥感数据的协同使用已被应用到森林虫害识别的研究中,具有很大的发展潜力。面对森林虫害识别研究中尚未成熟的多源数据协同使用,以及长白山地区落叶松毛虫害识别在利用多源数据方面的缺乏。进行了基于多源数据的落叶松毛虫害遥
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落叶松毛虫害是长白山地区森林健康的主要威胁之一,对长白山地区的森林生态安全产生严重危害。及时识别长白山地区落叶松毛虫害发生情况,对预防虫害扩大、保护森林健康十分重要。随着遥感技术的发展,多源遥感数据的协同使用已被应用到森林虫害识别的研究中,具有很大的发展潜力。面对森林虫害识别研究中尚未成熟的多源数据协同使用,以及长白山地区落叶松毛虫害识别在利用多源数据方面的缺乏。进行了基于多源数据的落叶松毛虫害遥感识别研究。以长白山地区两个具有代表性的区域为研究区,以Sentinel-2A、Sentinel-1A和DEM数据作为数据源。改变以往研究中依据经验选取遥感识别特征的现象,构建知识图谱以更加科学、客观的方式筛选长白山地区落叶松毛虫害的遥感识别特征。根据知识图谱的筛选功能与随机森林的计算功能,应用3种不同数据源组合,构建结合知识图谱与随机森林的落叶松毛虫害遥感识别模型。对研究区落叶松毛虫害进行遥感识别,并对不同组合的虫害识别结果进行对比分析。研究结果如下:（1）构建了森林虫害遥感识别特征图谱,并根据图谱选择了长白山地区落叶松毛虫害的遥感识别特征。以国内外森林虫害遥感识别文献为数据源,构建了全球森林虫害遥感识别特征图谱。利用图谱的信息查询功能,筛选了中国东北地区落叶松毛虫害的遥感识别特征作为长白山地区落叶松毛虫害的主要识别特征,并增添了地形特征作为补充。（2）构建了结合知识图谱与随机森林的落叶松毛虫害识别模型。通过多源数据验证该模型,对长白山地区的两个研究区进行落叶松毛虫害识别,获得了较高精度的识别结果。该模型是知识驱动与数据驱动的结合,具有遥感识别特征的可迁移性、大规模数据处理和识别精度高的特点。（3）与单一数据源相比,基于多源数据的落叶松毛虫害识别效果更好。实验中基于Sentinel-2A的识别效果最差,在两个研究区的总体精度分别为91.09%和88.39%,Kappa系数分别为0.8317和0.8022。Sentinel-2A结合Sentinel-1A和地形数据的识别效果最好,其在两个研究区的总体精度可达到:93.99%和92.78%,Kappa系数可达到:0.8872和0.8766。并应用Sentinel-2A结合Sentinel-1A和地形数据对柳河县全县进行虫害识别,可以发现全县林区已发生虫害病变树木的位置及其大致分布。可对柳河县虫害及时地采取措施,预防虫害近一步扩大,达到尽快防控的目的。
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