【正文】 DIS遙感影像信息。而RI/R與SQRT信息的相關系數(shù)比較低，同時對馬尾松毛蟲病害的敏感度較前面的幾種信息也是較差，對馬尾松毛蟲病害的預測較差。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(zhuǎn)，則會減少MODIS遙感影像第一波段信息值。而馬尾松毛蟲病害的程度與MODIS遙感影像TNDVI、NDVI、SQRT、RI/R信息值呈負相關的關系，就是說病害加重會減少MODIS遙感影像TNDVI、NDVI、SQRT、RI/R信息值，病害減輕或好轉(zhuǎn)，則會增加MODIS遙感影像TNDVI、NDVI、SQRT、RI/R信息值。生長健康的馬尾松林分比受到松毛蟲病害的林分的MODIS遙感影像第一波段信息值??；而TNDVI、NDVI、SQRT、RI/R信息值大。即MODIS遙感影像信息值會隨著植被葉量成正相關的關系，運用這個規(guī)律可以用于森林食葉病蟲害的監(jiān)測，說明森林現(xiàn)在的基本狀況。運用MODIS遙感影像信息結合立地因子對馬尾松毛蟲病害預測與監(jiān)測，同時由于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，但對馬尾松毛蟲病害程度的敏感度低，就會對健康與輕度病害的林分區(qū)分模糊，TNDVI信息與NDVI信息對馬尾松毛蟲病害程度的敏感度較高，所以用于馬尾松毛蟲病害程度預測最理想的遙感信息的先后順序是TNDVI、NDVI、第一波段、SQRT、RI/R。MODIS遙感影像圖可以用于森林病蟲害的監(jiān)測。MODIS遙感影像回歸的周期為一天，同時又有上午星與下午星，一天內(nèi)可獲得四景遙感影像圖，而且MODIS影像資料能免費的下載使用，對于我們林業(yè)部門能實現(xiàn)對森林進行較低成本的即時的監(jiān)測和觀察[1315]。 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。研究區(qū)域的病害主要是輕度的病害，對于研究來說樣本數(shù)的不均勻，會影響數(shù)據(jù)的處理和分析的精度。圖像的預處理上還不全面，可能對研究也會有較大的影像。由于本人能力問題，未能將多種遙感信息綜合一起分析，得到更加的分析結果。 此外由于天氣狀況的問題，遙感圖部分區(qū)域有云層，同時溫度對MODIS遙感影像影響較敏感。運用MODIS遙感影像監(jiān)測中尺度范圍的森林病蟲害機理變化要在實際生產(chǎn)中運用還需要作進一步的研究。參考文獻[1][J].自然災害學報,1992,l(2):4046.[2]武紅敢,黃建文,喬彥友,[J].林業(yè)科學,1995,31(4):379384.[3]劉志明,晏明,張旭東,[J].自然災害學報,2002,ll(3):109114.[4]武紅敢,喬彥友,黃建文,[J].遙感技術與應用,1994,9(4):4651.[5]Bueldaeim M P, Madeen A L, Lillesand T M. Forest covertype map ping and sprucebudworm defoliation detection using simulated SPOT imagery[J]. PE amp。 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(shù)據(jù)服務網(wǎng).[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(shù)據(jù)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(nóng)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.[29][J].,24(1):4548. [30]楊雙保,[J].甘肅林業(yè)科技,2000,25(4):2025.[31]楊毅恒,韓燕,徐兵,[M].北京:科學出版社,2002.[32]王玉振,[J].中國管理科學,1995,4:2026.[33][M].北京:中國林業(yè)出版社,1999:253257.內(nèi)容總結