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基于Fisher判别分析与随机森林的马尾松毛虫害检测

更新时间：2019-12-26 09:11:44 大小：3M 上传用户：IC老兵查看TA发布的资源 标签：随机森林 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

虫害检测算法的构建是耦合“地—天”特征的过程,是实现其遥感监测的重要保障。以福建省三明市、将乐县、沙县、南平市延平区等4个县(区、市)为试验区,收集182组马尾松毛虫害样本数据,随机划分为训练集与验证集,设置5次重复试验及1次指标筛除试验。结合马尾松毛虫危害下的寄主表征,获取松林叶面积指数LAI、叶面积指数标准误SEL、归一化差值植被指数NDVI、缨帽变换湿度轴WET及影像绿光波段B2、红光波段B3、近红外波段B4等7个地面与遥感特征指标,建立其危害等级的Fisher判别分析与随机森林模型,从检测精度、Kappa系数、ROC曲线等角度综合比较两种算法的检测效果,并给予配对t检验。结果表明:7个指标均具备虫害响应能力,SEL和NDVI相对较弱;Fisher判别分析6次试验的虫害平均检测精度为73.26%,Kappa系数为0.631 9,而RF法则分别为79.30%,0.715 1,显著优于前者(p<0.05);RF法对无危害、轻度危害、中度危害3个虫害等级的检测精度、Kappa系数、AUC均显著高于Fisher判别分析(p<0.05),对于重度危害等级,Fisher判别分析则占优。总体而言,RF法对马尾松毛虫害的检测效果优于Fisher判别分析,但Fisher判别分析对重度危害等级有更高准确性且模型明确、易于推广,可综合应用两种算法开展虫害监测工作。该成果为马尾松毛虫害及其他森林病虫害的有效检测提供技术参考,奠定其遥感监测的基础。


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，
第
，
，
Ｖｏｌ．３８ Ｎｏ．９ ２８８８２８９６  
ｐｐ  
第
卷
３８  
ꢀ
期
９
光
谱
学
与
光
谱
分
析
ꢀ ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ  
－
，
Ｓｅｔｅｍｂｅｒ ２０１８  
ｐ
ꢀ
年
月
Ｓｅｃｔｒｏｓｃｏ ａｎｄＳｅｃｔｒａｌＡｎａｌｓｉｓ  
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ ꢀ ｐ ꢀｐ  
ｐｙ  
２０１８  
ꢀꢀꢀ  
９
ꢀ
ｙ
ꢀ
ꢀ
基于  
判别分析与随机森林的马尾松毛虫害检测  
Ｆｉｓｈｅｒ  
， ， ，  
１ ２ ３ ４  
１
１
璐
１
２
，
健
，
，
林
，
，
刘
许章华  
黄旭影  
王前锋  
ꢀ
ꢀ
３ ２ ５  
，
陈崇成 余坤勇 周华康 张华峰  
６
，
，
，
福州大学环境与资源学院 福建 福州  
１．  
３５０１１６  
ꢀ ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ  
，
福建省资源环境监测与可持续经营利用重点实验室 福建 三明  
２．  
３６５００４  
ꢀ
，
空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室 福建 福州  
３．  
３５０１１６  
ꢀ
，
福建省水土流失遥感监测评估与灾害防治重点实验室 福建 福州  
４．  
３５０１１６  
ꢀ
，
福建省南平市延平区林业局 福建 南平  
５．  
３５３０００  
ꢀ
，
厦门市森林病虫害防治检疫站 福建 厦门  
６．  
３６１００４  
ꢀ
“ — ” ， 。  
虫害检测算法的构建是耦合 地 天 特征的过程 是实现其遥感监测的重要保障 以福建省三明  
摘
要
ꢀ
ꢀ
、 、 、 （ 、 ） ，  
将乐县 沙县 南平市延平区等 个县 区 市 为试验区 收集  
４
，
组马尾松毛虫害样本数据 随机划  
市
１８２  
， 。 ，  
分为训练集与验证集 设置 次重复试验及 次指标筛除试验 结合马尾松毛虫危害下的寄主表征 获取松  
１
５
、
叶面积指数标准误  
ＬＡＩ  
、
、
缨帽变换湿度轴  
ＮＤＶＩ  
林叶面积指数  
归一化差值植被指数  
及影像绿  
ＷＥＴ  
ＳＥＬ  
、
、
，
等 个地面与遥感特征指标 建立其危害等级的  
７
光波段  
红光波段  
近红外波段  
判别分析与  
Ｆｉｓｈｅｒ  
Ｂ
２
Ｂ
３
Ｂ
４
，
随机森林模型 从检测精度  
、
Ｋａ ａ  
ｐｐ  
、
ＲＯＣ  
，
曲线等角度综合比较两种算法的检测效果 并给予配对  
系数  
检
ｔ
。
：
７
，
；
相对较弱  
ＳＥＬ ＮＤＶＩ Ｆｉｓｈｅｒ  
验
结果表明  
个指标均具备虫害响应能力  
和
判别分析 次试验的虫害平  
６
，
７３．２６％ Ｋａ ａ  
ｐｐ  
，
， ，  
法则分别为  
７９．３０％ ０．７１５１  
ꢀ
（
均检测精度为  
系数为  
而
显著优于前者  
０．６３１９  
ꢀ
ＲＦ  
ｐ＜  
均 显 著 高 于  
）；  
０．０５ ＲＦ  
、 、  
法对无危害 轻 度 危 害 中 度 危 害 个 虫 害 等 级 的 检 测 精 度  
３
、
Ｋａ ａ  
ｐｐ  
、
系 数  
ＡＵＣ  
（
＜
ｐ
），  
对于重度危害等级  
，
。
，
判别分析则占优 总体而言  
Ｆｉｓｈｅｒ ＲＦ  
判别分析  
Ｆｉｓｈｅｒ  
法对马尾松毛虫害  
０．０５  
，
但
、
，
判别分析对重度危害等级有更高准确性且模型明确 易于推广  
Ｆｉｓｈｅｒ  
的检测效果优于  
判别分析  
Ｆｉｓｈｅｒ  
。
可综合应用两种算法开展虫害监测工作 该成果为马尾松毛虫害及其他森林病虫害的有效检测提供技术参  
，
。
考
奠定其遥感监测的基础  
；
；
；
判别分析 随机森林法 检测效果  
Ｆｉｓｈｅｒ  
；“ — ”  
地 天 特征  
关键词 马尾松毛虫害  
ꢀ
：
：
文献标识码  
Ａ
：
／
（
）
中图分类号  
ＴＰ７９  
ꢀꢀ  
ＤＯＩ １０．３９６４ ．ｉｓｓｎ．１００００５９３２０１８０９２８８８０９  
ꢀꢀꢀ  
ｊ
－
－
－
“ — ” 。  
合 地 天 特征是现阶段虫害遥感监测的主要途径 如何实  
“ — ” ？  
现 地 天 的 有 效 耦 合 这 就 必 然 要 依 托 于 有 效 的 耦 合 方  
引
言
ꢀ
，
法
程
用
而虫害检测算法的建立亦同时是虫害响应特征的耦合过  
（
）
是我国南方  
马尾松毛虫  
。 ，  
数学算法 类 型 繁 多 并 不 断 在 病 虫 害 监 测 领 域 得 以 应  
Ｄｅｎｄｒｏｌｉｍｕｓ ｕｎｃｔａｔｕｓ Ｗａｌｋｅｒ  
ꢀ ꢀ  
ｐ
ꢀꢀ  
、 ，  
地区分布面积最广 危害最大的森林食叶性害虫 并呈周期  
， 、 、 、  
如马尔柯夫法 灰色系统模型 遗传算法 元胞自动机  
、
［
］
３６  
。
Ｐａｒｋ  
［］  
７
－
。 、  
性暴发特征 挖掘虫害响应特征 建立虫害检测算法是虫害  
、
人工神经网络 支持向量机等  
等
通过 人 工 神 经  
； ，  
有效检测的两项重要工作 多年来 诸多学者尝试借助遥感  
（
，
）
预测松针瘿风险  
ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ ＡＮＮ  
；
网络模型  
ꢀ
ꢀ
［
］
１２  
。
－
技术实现该领域的突破  
虫害响应特征的挖掘可分为地  
（
，
ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｒｅｒｅｓｓｉｏｎｔｒｅｅｓ  
ꢀ ｇ  
等应用分类回归树模型  
Ｌｉ  
ꢀ
ꢀ
， ， 、  
面与遥感两个层次 遥感反映像元尺度特征 受大气 地形  
、
） ，  
监测松材线虫病 等 建 立 了 虫 害 叶 片 的  
Ｍａｓｓｉ  
ＣＡＲＴ  
ＡＮＮ  
（
，
ｓｕ ｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ ＳＶＭ  
ｐｐ  
） 。  
分类器 许章  
，
地物混合信 息 等 因 素 的 影 响 而 地 面 则 包 括 寄 主 组 织  
、
个
与支持向量机  
ꢀ
ꢀ
［］  
８
、 、 、 、 、  
华等 整合松林冠层光谱 气候 地形 林分 虫源 人文环  
、 ， ，  
林分等多个层次 外部表征较为明确 故从地到天  
、
耦
体
：
，
：
修订日期  
２０１７１０２６  
收稿日期  
２０１７０５１６  
－ －  
ꢀ
ꢀ
－
－
：
（ ，  
４１５０１３６１ ４１４０１３８５  
），  
中国博士后科学基金面上项目  
（ ），  
福建省资源环境监测与可持续经  
２０１８Ｍ６３０７２８  
基金项目 国家自然科学基金项目  
（ ），  
福州大学人才基金项目  
ＺＤ１４０３  
（
）
资助  
ＸＲＣ１３４５  
营利用重点实验室开放基金项目  
－
：
作者简介 许章华  
，
１９８５  
，
年生 福州大学环境与资源学院副教授  
ｅｍａｉｌ ｆａｆｕｘｚｈ １６３．ｃｏｍ  
ꢀꢀ  
：
ꢀ
－
＠
第
期
光谱学与光谱分析  
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ  
９
２８８９  
，
境等多维信息 利用  
判别分析有效预测马尾松毛虫不  
Ｆｉｓｈｅｒ  
。
Ｆｉｓｈｅｒ  
（
，
Ｆｉｓｈｅｒｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔａｎａｌｓｉｓ  
ｙ
同危害等级  
判 别 分 析  
试验区概况  
１
ꢀ
ꢀ
ꢀ
）
由
ＦＤＡ  
，
年提出 是最为基本的一类判别分析  
Ｆｉｓｈｅｒ １９３６  
于
，
方法 已在病虫害领域得到一些应 用  
。
２００１  
，
、 、 、  
选择福建省三明市 将乐县 沙县 南平 市 延 平 区 等  
４
ꢀꢀ  
年
和
Ｂｒｅｉｍａｎ  
（ 、 ）（ ）， — ，  
个县 区 经纬度范围为  
１１７°０５′ １１８°４０′Ｅ ２６°  
开发完成 了 一 种 新 的 基 于 分 类 回 归 树 的 数 据 挖 掘 方  
Ｃｕｔｌｅｒ  
市
图
１
［］  
９
） ，  
并被引入国内并在  
２
———  
（
，
—
０１′ ２７°０４′Ｎ  
，
，
总面积约  
７９００ｋｍ  
ꢀ
，
法
随机森林  
属亚热带季风气候 年  
ｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔ ＲＦ  
ꢀ
、 、 、 ；  
医学 经济学 管理学 生态学等领域得以应用 亦有学者  
，
，
１４ ２０ ℃  
降雨量  
年均温度  
年均日照时  
。
试验区位于武夷山  
１５００ｍ  
１５００ ２１００ｍｍ  
ꢀ ～ ꢀ  
～
［
］
０１１  
－
１
。
，
以上 最高海拔大于  
１６００ｈ  
ꢀ
尝试将其用 于 滑 坡 等 地 质 灾 害 的 预 测 中  
综 观 已 有 研  
数
ꢀ
，
鲜有将  
，
法应用于病虫害预测的相关报道 而森林虫  
， ， ，  
脉与戴云山脉之间 境内山脉纵横 丘陵起伏 为林业生产  
究
ＲＦ  
。 ，  
判别 分 析 经 验 亦 有 待 进 一 步 积 累 此 外 已 有  
Ｆｉｓｈｅｒ  
，
提供了有利条件 是全国南方林区综合改革试验区及省重点  
害的  
“ ” “ ” ，  
法研究成果多将对象进行 是 或 否 的二分 如是否发  
。
４
（ 、 ）  
县 区 市 森林覆盖率均在  
，
以上 其中将乐县  
７５％  
林区  
ＲＦ  
、 ，  
生某某疾病 是否可能发生滑坡 对于多等级的状态识别研  
， 。  
位居全省之最 马尾松是区域内主要的针叶  
８５％  
更是超过  
。 ，  
究甚少 本文以马尾松毛虫害为例 尝试构建其不同虫害等  
， 、 ， 、 、 、  
树种之一 由于山体众多 地形复杂 温度 降雨 湿度 日  
，
模型 并综合比较二者的检测效  
、 ，  
照等气候要 素 适 于 马 尾 松 毛 虫 的 生 长 发 育 因 此 有 史 以  
级的  
判别分析与  
Ｆｉｓｈｅｒ  
ＲＦ  
。
，
， ，  
马尾松毛虫便是该区域的主要森林害虫 并呈周期性爆  
果
研究不仅可拓展  
判 别 分 析 与  
法 的 应 用 领 域  
ＲＦ  
来
Ｆｉｓｈｅｒ  
，
， ，  
发特征 不仅造成重大经济损失 还严重威胁森林健康与生  
亦可为马尾松毛虫害及其他森林病虫害检测提供方法参考  
。
。
态安全  
奠定其遥感监测的基础  
（）  
试验区位置示意图  
ａ
；（）  
遥感影像  
ｂ
（
：
）
及测点分布  
ＲＧＢ ５４３  
图
１
ꢀ
（）  
；（）  
（ ： ）  
Ｆｉ．１ ａ Ｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｅｘｅｒｉｍｅｎｔａｌａｒｅａｓ ｂ Ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎ ｉｍａｅ ＲＧＢ ５４３ ｏｆ  
ｇ
ꢀ
ꢀ ꢀ  
ꢀ
ꢀ
ｇ
ｐ
ｇ
ꢀ
ｅｘｅｒｉｍｅｎｔａｌａｒｅａｓａｎｄｍｅａｓｕｒｉｎ ｏｉｎｔｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
ｐ ｇｐ  
ꢀ
（
为无危害 或基本无危害  
）、  
５ １３  
～
／
、
条 株为轻度危害  
１４ ３０  
～
／
条 株为中度危害  
、
３１  
／ 。  
条 株以上则为重度危害 该季相下松  
研究方法  
２
ꢀ
，
木新叶更新缓慢 故调查获取的数据可以反映上一年度的松  
野外调查  
。
林受害情况 若上年的虫害发生等级与今年预测情况基本一  
２．１  
ꢀ
—
月 月  
３
，
于试验区内调查了马尾松林样地的  
年
， ，  
则判定为该虫害等级 将两年份间虫害等级不变作为试  
致
２０１２  
２
、 。 ： （ 、 ）  
林分 地形等因子 采样原则为 每县 区 市 选择  
。
个调  
验数据选择的标准  
１２  
， ，  
查小班 每个小班设定 个固定监测点 测定并记录每个监  
４
遥感影像获取与预处理  
２．２  
ꢀ
、 。  
测点的林分 地形等要素值 采用美国  
，
—
２０１２  
公司生产的  
结合马尾松毛虫的生活史  
在
年
２０１１ １０  
月底  
年
景
月
ＬＩＣＯＲ  
－
，
设置  
ＬＡＩ２０００  
“
”，  
即测量 个植物林冠上面数  
↑↓↓↓↓  
月初时间段内选择能较全地覆盖试验区且云量较少的  
１
３
１
－
，
，
再在 林 冠 下 面 测 量 个 数 据 测 得 每 个 监 测 点 的  
４
，
据
值
位
遥感影像 卫星过境时间为  
年
ＬＡＩ  
Ｌａｎｄｓａｔ７ＥＴＭ＋  
ꢀ
２０１１ １２  
。
依次对该景影像的多光谱数据进  
，
，
，
轨道号为  
／
同时记录相 应 的  
用 两 部 麦 哲 伦 手 持  
同 时 定  
日
ＳＥＬ  
ＧＰＳ  
２０  
、
行辐射定标  
ＦＬＡＡＳＨ  
１２００４２  
、
大气校正 条带去除 几何校正 裁  
，
当两部  
。
定位结果基本一致时记录之 采用其中  
、
、
ＧＰＳ  
１８２  
，
个测点样本 其分布如图  
（） （）  
和 所示  
１ａ ｂ  
。
， 。  
剪等处理 得到预处理后的影像图 影像投影类型为  
Ｔｒａｎｓ  
－
，
由于实地调查时正处马尾松毛虫越冬期 难以通过失叶  
，
椭 球 体 为  
ｖｅｒｓｅＭｅｒｃａｔｏｒ  
，
空 间 分 辨 率 为  
Ｋｒａｓｏｖｓｋ  
ｙ
３０ ｍ  
ꢀ
，
量判定虫害发生等级 故依据树干虫口密度及上年虫害情况  
（ ）。  
图 因卫星过境与野外调查均处于试验区马尾松毛虫越  
１
。
进行估测 虫口密度与虫害等级的对应关系是  
：
／
条 株  
，
冬代 松林变化小 故该景影像可反映  
２０１１  
，
，
年的虫害情况  
０
４
～

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