李秀平
- 作品数：2 被引量：9H指数：2
- 供职机构：福建农林大学林学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家大学生创新性实验计划项目更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 马尾松毛虫害林分失叶量估测研究被引量：6
- 2010年
- 马尾松毛虫是马尾松的主要害虫,发生频繁、危害严重。林分失叶量可直接反映马尾松毛虫危害等级,但实测困难、费力。虫情级数具有预测林分失叶量的能力,据此提出一种间接估测马尾松毛虫害林分失叶量的方法。依据马尾松毛虫害林分失叶量与虫情级数的相关关系,以虫情级数作为林分失叶量估测的替代因子,提取5类光谱植被指数(差值植被指数、比值植被指数、归一化差值植被指数、土壤调整植被指数及转换型土壤调整植被指数)和3类地形因子(高程、坡度、坡向),同时运用数量化理论Ⅰ和多元统计回归分析方法对虫情级数进行模拟,确定最优估测方法与影响林分失叶量的主导因子,从而实现马尾松毛虫害林分失叶量与虫害等级的估测。以沙县为实验区,结果表明:(1)数量化理论Ⅰ、多元统计回归分析方法对虫情指数的总体估测精度分别为73.68%、70.10%;(2)影响虫情级数或林分失叶量的主导因子为DVI、坡度、坡向、高程,其中DVI的作用最大;(3)通过替代法,反映了沙县马尾松毛虫害林分失叶量的大致情况,危害程度以轻、中为主,只有极少部分区域灾害较为严重。所提出的间接估测马尾松毛虫害林分失叶量的方法具有可行性。
- 谢舒菁李秀平刘健许章华陈平留吴群平
- 关键词：马尾松毛虫MODIS影像
- 一种适于南方山地丘陵区马尾松毛虫虫害信息提取的方法被引量：3
- 2012年
- 马尾松毛虫是我国南方地区最主要的森林害虫,给生态、经济与社会带来极大威胁。随着遥感数据国产化步伐的不断加快及空间、时间、光谱分辨率的不断提升,马尾松毛虫害空间识别技术的突破迎来新的契机。旨在探索一种适于南方山地丘陵区马尾松毛虫虫害信息提取的方法,其主要思路是:在实现马尾松林信息提取的基础上,选择并获取与马尾松毛虫虫害信息相关的地形因子、NDVI、叶面积指数及红边参数等指标,基于光谱实现松毛虫信息片层的分割;以光谱片层为对象,进行主成分变换,提取其纹理特征,并利用决策树分类规则实现马尾松毛虫虫害信息的提取。
- 许章华余坤勇刘健谢舒菁李秀平陈福海亓兴兰陈国荣李增禄
- 关键词：马尾松毛虫地形因子叶面积指数
