據(jù)人類(lèi)目前所知，昆蟲(chóng)的種類(lèi)有100多萬(wàn)種，是地球上數(shù)量最多的動(dòng)物群體。
在《昆蟲(chóng)記》中，法布爾將昆蟲(chóng)世界化作供人類(lèi)獲得知識(shí)、趣味、美感和思想的美文，以文藝趣味的筆觸記錄了100多種昆蟲(chóng)的本能與習(xí)性，展現(xiàn)了一部“昆蟲(chóng)的史詩(shī)”。
但種類(lèi)繁多、形態(tài)各異的昆蟲(chóng)，除了法布爾筆下的靈性和趣味，還有不可忽視的侵害和威脅。
1998年，我國(guó)在山西省首次發(fā)現(xiàn)紅脂大小蠹，當(dāng)?shù)亓帜敬竺娣e受到侵害，生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展也嚴(yán)重受損。隨著紅脂大小蠹的擴(kuò)散蔓延，我國(guó)科研人員對(duì)森林受到的侵害愈加重視，并通過(guò)相關(guān)研究，提供了對(duì)其進(jìn)行監(jiān)測(cè)的方向。
利用機(jī)載高光譜成像進(jìn)行樹(shù)木水平紅脂大小蠹侵染的早期監(jiān)測(cè)
森林在陸地生態(tài)系統(tǒng)中發(fā)揮著必不可少的作用，提供著水資源保存、侵蝕控制、緩和氣候變化和碳固存等各種生態(tài)服務(wù)。同時(shí)也面臨著生物和非生物因素的脅迫。入侵害蟲(chóng)紅脂大小蠹（RTB）在中國(guó)東北部蔓延，造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)損失。早期識(shí)別和侵染樹(shù)木的處理對(duì)于避免其蔓延和侵染爆發(fā)至關(guān)重要。高空間分辨率的高光譜數(shù)據(jù)具有監(jiān)測(cè)單木尺度樹(shù)皮甲蟲(chóng)早期侵染的潛力，但尚未進(jìn)行相關(guān)研究。
基于此，為填補(bǔ)研究空白， 來(lái)自北京林業(yè)大學(xué)的研究者們利用DJI Matrice 600 UAV+Resonon Pika L高光譜相機(jī)在中國(guó)遼寧省進(jìn)行了相關(guān)研究。首先調(diào)查了RTB侵染油松后光譜特征的變化。其次，利用RF分類(lèi)器比較不同光譜特征區(qū)分RTB階段的性能。最后，探索了深度學(xué)習(xí)算法（CNN）在小HIS數(shù)據(jù)集中分類(lèi)樹(shù)皮甲蟲(chóng)干擾是否優(yōu)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法（RF）。
研究區(qū)。（a）RTB分布及遼寧省位置；（b）研究樣地位置；（c）機(jī)載高光譜圖像。
【結(jié)果】
冠層平均光譜反射率及一階和二階導(dǎo)數(shù)。
三種健康分類(lèi)的光譜植被指數(shù)。
RF和CNN分類(lèi)模型的總體性能和混淆矩陣。（a）反射率值作為輸入變量的RF_R:RF模型；（b）導(dǎo)數(shù)作為輸入變量的RF_D:RF模型；（c）SVI作為輸入變量的RF_S:RF模型；（d）CNN模型。
【結(jié)論】
本文研究了機(jī)載高空間分辨率的高光譜圖像檢測(cè)RTB侵染松樹(shù)的潛力。作者比較了不同光譜特征和模型將松樹(shù)分為三個(gè)健康狀態(tài)：健康、侵染（綠或黃色階段）和死亡（紅或灰色階段）樹(shù)木的性能。主要結(jié)論如下：
（1） RTB侵染后，松樹(shù)冠層光譜顯著變化。與健康樹(shù)木相比，死亡樹(shù)木的光譜曲線在可見(jiàn)和近紅外區(qū)域顯著變化，而侵染樹(shù)木僅在可見(jiàn)光區(qū)域顯著變化。死亡樹(shù)木的16個(gè)SVI顯著不同，而侵染樹(shù)木的11個(gè)顯著不同。
（2） 將反射率、一階和二階導(dǎo)數(shù)、以及SVI輸入到隨機(jī)森林分類(lèi)器中，以SVI作為變量的模型性能優(yōu)于其他兩個(gè)模型。
（3） CNN模型在樹(shù)皮甲蟲(chóng)干擾分類(lèi)中表現(xiàn)最好。對(duì)于早期侵染樹(shù)木，總體精度為83.33%，召回率為72.5%。
本研究證明了機(jī)載高光譜成像可用于單木尺度RTB侵染監(jiān)測(cè)。本研究使用的SVI和分類(lèi)模型可為樹(shù)皮甲蟲(chóng)侵害的早期監(jiān)測(cè)提供參考。CNN適于樹(shù)皮甲蟲(chóng)侵染樹(shù)木的監(jiān)測(cè)。未來(lái)研究可能結(jié)合分割和分類(lèi)目標(biāo)開(kāi)發(fā)一個(gè)基于CNN模型自動(dòng)識(shí)別單木早期侵染階段。
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