耦合害虫胁迫的森林热红外遥感信息模型研究

Forest pest, causing huge loss of forest resources comparable to forest fire, is one of the most important reasons for forest ecosystem disturbance. Optical remote sensing offered the possibility of large area of plague monitoring, but early detection accuracy is low. While the potential of thermal infrared remote sensing is not yet to be excavated. Based on former NSFC projects, this project aims at the interdisciplinary application on forest pest monitoring and continues to conduct research on mechanism modeling of thermal infrared remote sensing. We will utilize the most recent progresses of insect damage model on forest physiology, and extend 3D thermal infrared information model so as to couple them into soil-vegetation-atmosphere models, forest growth model and 3D radiative heat transfer model, thus to establish a mechanism relationship between insect pests and land surface temperature. By modeling, sensitivity analysis and various verifications, the potential and feasibility of thermal infrared remote sensing in forestry pest monitoring will be assessed, which will provide the theory support for the forest pest monitoring and an extension of utilizing remote sensing mechanism model.

森林虫害会造成巨大的森林资源损失,危害程度与火灾并列，是森林生态系统干扰的重要原因之一。光学遥感提供了大面积虫害监测的可能性，但是早期发现精度不高。而热红外遥感的潜力则尚未挖掘。本项目在前期基金项目研究基础上，以森林虫害监测为交叉点，继续开展热红外遥感机理建模研究。项目将以害虫危害林木的生理模型最新进展为基础，扩展三维热红外遥感信息模型，实现土壤-植被-大气传输模型、森林生长模型和三维热辐射传输模型的耦合，建立害虫胁迫与地表温度的机理联系。通过模型构建、敏感性分析和各类验证，评估热红外遥感在林业虫害监测中的潜力和可行性，为森林虫害监测提供理论支持，拓展热红外遥感机理模型的应用模式。

害虫胁迫是我国森林面临的重要灾害之一，对森林的经济效益及生态环境造成了严重的影响。利用各尺度的空间数据对害虫胁迫区域进行快速定位与受害程度判断的需求日益增长。热红外遥感是获取地表温度的主要手段，因此探讨利用热红外对森林虫害引起的冠层温度变化观测对森林害虫监测具有重要意义。本项目以蛀梢类害虫(云南切稍小蠹)胁迫的云南松林和蛀干类害虫(天牛+松材线虫)胁迫的马尾松林为研究对象，通过多尺度热红外遥感观测不同受害程度林分的组分温度来验证热红外技术监测害虫胁迫的可行性，并对受害叶温变化的响应机制进行研究，阐明受害后林木冠层及林分温度场的变化机理。通过扩展SPA模型模拟害虫胁迫组分温度，并耦合RAPID三维热辐射传输模型对地面及卫星双尺度下受害虫胁迫的林分温度分布模拟，为森林害虫胁迫监测及预警提供科学依据。研究表明，1）叶片受害后，气孔导度和水含量等生理生化参数与受害程度增大逐渐下降；不同受害程度叶片与健康叶片的温差在下午14：00左右达到最大，重度受害叶片温差最大，接近2.5℃。2）冠层温度与LAI呈负相关，而与冠层枯稍率呈正相关，随着冠层枯稍率变大而升高；卫星尺度上像元温度同样随枯稍率的增加而升高。3）通过对小蠹害虫胁迫的云南松林的NDVI-LST特征空间的分析发现，在整体干旱的情况下，相对湿润的地方小蠹虫害更严重，利用温度植被干旱指数(TVDI)结合NDVI差植(dNDVI)可以对小蠹虫害进行预警（R2=0.322，RMSE=0.237）。4）以LIBERTY2-INFORM模型构建的YI指数与SDR呈正相关，（R2=0.40，RMSE=0.15），可实现大尺度云南松林冠层枯梢反演，对森林虫害监测预警提供参考的指标；无人机高光谱和激光雷达数据的联合，可提高单木枯稍率的估算精度（R2 = 0.83, RMSE = 9.93%）。5）扩展SPA模型模拟不同受害组分温度与实测温度对比发现，重度受害和健康叶片的模拟结果精度较高，中度和轻度受害的精度较低。不同受害程度下土壤组分温度也会发生变化，但变化量较小。6）RAPID模型与SPA模型耦合模拟害虫胁迫下地表与无人机实测地表温度的相关性较好，R2=0.83，RMSE=0.7K。项目的研究成果将为热红外遥感对森林害虫胁迫监测及预警提供科学依据。