【正文】 然而，在進行本項研究中，存在一些問題：本次研究只用到250米的MODIS遙感影像，無法進行其他MODIS遙感信息的分析與研究探討。要全面的體現出那類遙感影像信息是變化最好，最密切的還要分析它們的相關系數[2931]。MODIS遙感影像的各類信息里，當NDVI為協變量時，對馬尾松毛蟲病害特征變化最敏感的是坡位因子，其次是NDVI信息，最后是齡級與年齡的影響，因此當NDVI信息為協變量時是NDVI信息與坡位對馬尾松毛蟲病害的預測起主導作用，林分的齡級與年齡起輔助的作用?！?5176。植物的這種光譜特性，因其種類、生長階段、葉形結構、葉綠素含量、細胞含水量及健康狀況(是否受病蟲危害等)而異[2226]。裁剪研究區(qū)域用三明市各縣市shp圖層生成對應區(qū)域的AOI。MODIS遙感影像原始圖研究區(qū)shp圖層三明市DEM預處理arcview提取研究區(qū)MODIS遙感影像圖馬尾松林分分布 圖林分郁閉度 圖林分齡級圖林分年齡圖坡度圖坡向圖海拔圖坡位圖提取樣地立地因子圖立地因子等級劃分圖 等級劃分圖提取樣地各類信息DPS對不確定性立地因子篩選DPS對相關因子分析得到MODIS遙感影像信息隨馬尾松病害特征的變化而變化的機理3資料收集及數據預處理2003三明市林業(yè)局小班森林資源調查數據（以Shp圖層格式提供），三明市DEM，三明市各縣市shp圖層，遙感影像為2003年10月29號MODIS 250m L1B[1316]產品遙感影像圖。MODIS遙感數據可較準確地反映出馬尾松毛蟲危害范圍和程度，并在監(jiān)測速度、監(jiān)測范圍及成本上都優(yōu)越于過去傳統(tǒng)的調查方法。發(fā)達國家自20世紀7O年代開始利用衛(wèi)星遙感圖像監(jiān)測森林病蟲害，在大的空間尺度上，遙感數據被廣泛有效地用于檢測森林病蟲害所引起的失葉現象。MODIS遙感影像NDVI、TNDVI信息可用于森林病蟲害的監(jiān)測。2）其接收過程中基本上無重大干擾, 只要凈空條件有保證就可以收到較好的衛(wèi)星圖像。同時松毛蟲發(fā)生區(qū)一般可劃分為常災區(qū)、偶災區(qū)、無災區(qū)。處理效果見圖5。電磁能入射到地物時，對入射能量產生不同程度的反射、透射、吸收、散射和發(fā)射。海拔與年齡是根據馬尾松在福建不同海拔的生長特性與馬尾松毛蟲的生物學特性的標準劃分的。同理可得出馬尾松毛蟲病害特征的變化與MODIS遙感影像RI/R信息的變化時要結合海拔、坡位、齡級、樹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；馬尾松毛蟲病害特征的變化與MODIS遙感影像SQRT(IR/R)信息的變化時要結合海拔、坡位、齡級、樹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；馬尾松毛蟲病害特征的變化與MODIS遙感影像第一波段信息的變化時要結合坡向、坡位、齡級、樹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；馬尾松毛蟲病害特征的變化與MODIS遙感影像TNDVI信息的變化時要結合坡位、齡級、樹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。當馬尾松林分在立地條件一定下，馬尾松毛蟲病害特征變化即可通過MODIS遙感影像的信息變化來反應。研究結果顯示馬尾松毛蟲病害的特征的變化會引起MODIS遙感影像信息的變化，變化的規(guī)律為馬尾松毛蟲病害的程度與MODIS遙感影像第一波段信息值呈正相關的關系，就是說病害加重會增加MODIS遙感影像第一波段信息值，病害減輕或好轉，則會減少MODIS遙感影像第一波段信息值。 RS,1985,51:1115l122.[6]楊存建,陳德清,魏一鳴,[J].災害學,1999,14(1):6l0.[7]廖志文,陳京元,高攀,[J].湖北林業(yè)科技,2003,4:3032.[8]王正軍,張愛軍,李典謨,[J].昆蟲知識,2003,(2):97100.[9]馬占山,[J].河北林學院學報,1993,(3):267271.[10]趙勇強,周國娜,李明,[J].河北林果研究,2005,20(3):273279.[11]李升榮,陳文忠,劉偉,[M].北京:方志出版社,2008.[12]李成德,李孟樓,黃大莊,[M].北京:中國林業(yè)出版社,2004:279280.[13]中國衛(wèi)星遙感數據服務網..[14]國家EOSMODIS共享平臺資源、標準、技術獲取與應用培訓班培訓教材[EB/OL]..[15]劉闖,(EOS)中分辨率成像光譜儀(MODIS)遙感數據的特點與應用[J].遙感信息,2000(3):4548.[16]劉玉潔,[M].北京:科學出版社,2001.[17]蔣耿明,牛錚,阮偉利,[J].遙感技術與應用,2003，6(18):279284.[18]Barnes W L, Pagano T S, Salomonson V V. Prelaunch characteristics of the ModerateResolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) on EOSAM1[J]. Geoscience and RemoteSensing, IEEE Transactions on,1998,36(4):10881100.[19]Enrique Gomez Landesa, Albert Rango, Max Bleiweiss. An Algorithm to Address the MODIS Bowtie Effect[J]. Canadian Journal of Remote Sensing, 2004,30(4):644650.[20][J].遙感技術與應用,2003,(3):172175.[21]Kaufman Y J, Tanre D. Atmospheri cally Resistant Vegetation Index (ARVI) for EOSMODIS[J]. IEEET ranson Geoscience Remote Sensing,1992,30:261270.[22]覃先林,[J].遙感技術與應用,2003,18(3) :123128.[23]王正興,劉闖,Huete A R,:從AVHRRNDVI到MODISEVI [J].生態(tài)學報,2003,23(5):979987.[24]程乾,黃敬峰,王人潮,、紅邊位置之間的相關分析[J].農業(yè)工程學報,2003,19(5):104108.[25]季榮,張霞,謝寶瑜,——以河北省南大港為例[J].昆蟲學報,2003,(6):713719.[26]楊存建,陳德清,魏一鳴,[J].災害學,1999,14(1):6l0.[27]王正興,劉闖,陳文波,[J].武漢大學學報,2006,31(5):407410.[28]唐啟義,——實驗設計、統(tǒng)計分析及模型優(yōu)化[M].北京:科學出版社,2006:133155