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。運(yùn)用MODIS遙感影像監(jiān)測(cè)中尺度范圍的森林病蟲(chóng)害機(jī)理變化要在實(shí)際生產(chǎn)中運(yùn)用還需要作進(jìn)一步的研究。研究區(qū)域的病害主要是輕度的病害，對(duì)于研究來(lái)說(shuō)樣本數(shù)的不均勻，會(huì)影響數(shù)據(jù)的處理和分析的精度。運(yùn)用MODIS遙感影像信息結(jié)合立地因子對(duì)馬尾松毛蟲(chóng)病害預(yù)測(cè)與監(jiān)測(cè)，同時(shí)由于MODIS遙感影像是高光譜影像，第一波段的值較大，跨越的取值范圍也就大，但對(duì)馬尾松毛蟲(chóng)病害程度的敏感度低，就會(huì)對(duì)健康與輕度病害的林分區(qū)分模糊，TNDVI信息與NDVI信息對(duì)馬尾松毛蟲(chóng)病害程度的敏感度較高，所以用于馬尾松毛蟲(chóng)病害程度預(yù)測(cè)最理想的遙感信息的先后順序是TNDVI、NDVI、第一波段、SQRT、RI/R。研究結(jié)果顯示馬尾松毛蟲(chóng)病害的特征的變化會(huì)引起MODIS遙感影像信息的變化，變化的規(guī)律為馬尾松毛蟲(chóng)病害的程度與MODIS遙感影像第一波段信息值呈正相關(guān)的關(guān)系，就是說(shuō)病害加重會(huì)增加MODIS遙感影像第一波段信息值，病害減輕或好轉(zhuǎn)，則會(huì)減少M(fèi)ODIS遙感影像第一波段信息值。同時(shí)第一波段的光譜值得到相關(guān)系數(shù)值最高，但對(duì)馬尾松毛蟲(chóng)病害敏感度卻過(guò)低，用于馬尾松毛蟲(chóng)病害前期的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)很不理想，但是對(duì)馬尾松毛蟲(chóng)病害嚴(yán)重區(qū)域監(jiān)測(cè)的可信度最好的MODIS遙感影像信息。如表4?！?，在立地條件一定的情況下，～，因此TNDVI信息能很好的區(qū)分出馬尾松林分健康程度的四個(gè)等級(jí)，即可區(qū)分健康林分、輕度病害林分、中度病害林分、嚴(yán)重病害林分，并且變化明顯。當(dāng)馬尾松林分在立地條件一定下，馬尾松毛蟲(chóng)病害特征變化即可通過(guò)MODIS遙感影像的信息變化來(lái)反應(yīng)。當(dāng)TNDVI為協(xié)變量時(shí)，對(duì)馬尾松毛蟲(chóng)病害特征變化最敏感的是TNDVI信息，其次是坡位，最后是齡級(jí)與年齡的影響，因此當(dāng)TNDVI信息為協(xié)變量時(shí)是TNDVI信息與坡位對(duì)馬尾松毛蟲(chóng)病害的預(yù)測(cè)起主導(dǎo)作用，林分的齡級(jí)與年齡起輔助的作用。NDVI信息對(duì)馬尾松毛蟲(chóng)病害特征變化的變化非常敏感。要研究馬尾松毛蟲(chóng)病害特征變化最敏感的是那類(lèi)遙感信息，剩下的各種立地因子里那種立地因子對(duì)因變量因子影響是較大的，就要對(duì)篩選出來(lái)的對(duì)馬尾松毛蟲(chóng)病害有顯著影響的立地因子進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)量化分析，并制作各項(xiàng)因子的數(shù)量化得分表[2931]。同理可得出馬尾松毛蟲(chóng)病害特征的變化與MODIS遙感影像RI/R信息的變化時(shí)要結(jié)合海拔、坡位、齡級(jí)、樹(shù)齡等立地因子的影響，而不必考慮坡度、坡向、郁閉度等立地因子的影響；馬尾松毛蟲(chóng)病害特征的變化與MODIS遙感影像SQRT(IR/R)信息的變化時(shí)要結(jié)合海拔、坡位、齡級(jí)、樹(shù)齡等立地因子的影響，而不必考慮坡度、坡向、郁閉度等立地因子的影響；馬尾松毛蟲(chóng)病害特征的變化與MODIS遙感影像第一波段信息的變化時(shí)要結(jié)合坡向、坡位、齡級(jí)、樹(shù)齡等立地因子的影響，而不必考慮海拔、坡度、郁閉度等立地因子的影響；馬尾松毛蟲(chóng)病害特征的變化與MODIS遙感影像TNDVI信息的變化時(shí)要結(jié)合坡位、齡級(jí)、樹(shù)齡等立地因子的影響，而不必考慮海拔、坡度、坡向、郁閉度等立地因子的影響。若F (自由度為)則預(yù)測(cè)效果好，否則不好[32，33]，如表2。45176?！?526176。海拔與年齡是根據(jù)馬尾松在福建不同海拔的生長(zhǎng)特性與馬尾松毛蟲(chóng)的生物學(xué)特性的標(biāo)準(zhǔn)劃分的。這樣引入符號(hào)，定義這樣將原始數(shù)據(jù)均化為0和1表示的數(shù)量化數(shù)據(jù)，而得出預(yù)測(cè)模型： 根據(jù)馬尾松毛蟲(chóng)病蟲(chóng)害地面調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)量化理論Ⅰ的方法，結(jié)合立地因子來(lái)研究馬尾松毛蟲(chóng)病蟲(chóng)害的特征變化與MODIS遙感影像的直接與間接的光譜信息機(jī)理變化。由于森林病蟲(chóng)害的發(fā)生、發(fā)展是有規(guī)律的，所出現(xiàn)的征象是可以直接或間接在遙感圖像上判讀的，故可利用MODIS遙感影像第一波段與第二波段信息與各種植被指數(shù)信息來(lái)研究與森林病害變化的機(jī)理[22，25，26]。對(duì)綠色植物而言，當(dāng)陽(yáng)光照射到葉上時(shí)，藍(lán)光、紅光被葉綠素吸收，進(jìn)行光合作用。電磁能入射到地物時(shí)，對(duì)入射能量產(chǎn)生不同程度的反射、透射、吸收、散射和發(fā)射。B2：MODIS第2波段，為近紅外光波段的地表反射率。對(duì)研究區(qū)MODIS遙感影像圖進(jìn)行歸一化處理，主要有NDVI=(B2B1)/(B2+B1), IR/R=(B2/B1), SQRT(IR/R)=SQRT(B2/B1), TNDVI=SQRT((B2B1)/(B2+B1)+),處理出這些相對(duì)應(yīng)的圖[14，2227]。2001～2008年modis遙感影像配準(zhǔn)的精度效果較好，可用于本論文的研究。處理效果見(jiàn)圖5。如圖3所示，Bowtie現(xiàn)象在星下點(diǎn)處不存在，隨著掃描角度的變大bowtie現(xiàn)象逐漸加重，在邊緣處達(dá)到最大值。圖1 研究區(qū)馬尾松林分分布圖Figure 1 research area masson pine Judeich distribution map MODIS遙感影像圖預(yù)處理去重影MODIS圖像在其掃描線寬度方向由掃描條帶組成，條帶寬度為10（1000米分辨率）、20（500米分辨率）和40個(gè)象素（250米分辨率），所以地球的球面特性會(huì)導(dǎo)致掃描帶兩端產(chǎn)生數(shù)據(jù)的重疊現(xiàn)象，將掃描帶組成遙感圖像后即形成所謂的“蝴蝶結(jié)”效應(yīng)（bowtie現(xiàn)象）。2研究方案通過(guò)RS技術(shù)，以MODIS250ML1B遙感影像圖與馬尾松毛蟲(chóng)病蟲(chóng)害地面調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)量化理論Ⅰ的方法。同時(shí)松毛蟲(chóng)發(fā)生區(qū)一般可劃分為常災(zāi)區(qū)、偶災(zāi)區(qū)、無(wú)災(zāi)