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桉樹（Eucalyptusspp.）是我國南方地區重要的用材林樹種，可用于生產旋切板、紙漿等，為推動南方地區經濟發展做出了重要貢獻。因長期采取短輪伐期（5~7年）、高強度和粗放式的經營模式，桉樹人工林地力衰退；近年來桉樹黃化病頻發，嚴重限制桉樹人工林及其下游產業的發展。桉樹黃化病是一種較特殊的生理性病害，表現為發病后植株失綠，長出黃色葉片，在無處理的情況下通常50~70天自動復綠，但在黃化期間，植株生長停滯，新葉抽出速度異常緩慢，當年生長量減少約20%~40%；在黃化病發生初期，增施有效態鐵（Fe）、錳（Mn）肥及噴灑葉面肥可顯著減少黃化病造成的經濟損失。
1、高光譜與病蟲害
高光譜（Hyperspectral）是近年來發展較迅速的一種光學分析技術，已被應用于木材性質研究和植物生理信息獲取等方面。通過檢測葉片、果實等器官中細胞或果肉組織內部結構對光不同程度的反射、散射，及植物葉片中水分、色素等的吸收作用，對植物光譜響應特征進行提取，并進行形式化、定量化表達，不僅可以研究植物病蟲害侵染程度、侵染種類和侵染階段，也有助于進一步研究光譜響應特性與病蟲害間的關系，為深入研究病蟲害光學遙感監測提供依據。
圖1 黃化葉片（a）、未發病葉片（b）和正常葉片（c）
2、光譜反射率特征分析
不同葉片光譜反射曲線呈相同趨勢，反射率差異明顯；受病害影響葉片的原始光譜反射率大部分情況下高于正常葉片；對數變換后的變化規律與原始光譜反射率呈相反趨勢（圖2）。原始光譜反射率吸收峰主要有5個，分別在可見光區域（550nm）及近紅外1180、1288、1630和2200nm處；在近紅外波段800~1260、1400~1720和2000~2400nm，正常葉片的原始光譜反射率明顯低于受病害影響葉片（圖2a）。經對數變換后，黃化葉片、未發病葉片和正常葉片的光譜反射率差異減小，但峰形更尖銳，差異峰主要出現在640、1508和2000nm處，波谷出現在550和2280nm處（圖2b）。這些差異可作為識別桉樹葉片黃化的光譜特征波段。
圖2不同葉片原始光譜反射率（a）與對數變換（b）
3、主成分分析
主成分得分圖是通過主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）將高維數據降維至二維或三維的一種可視化方法。圖中，每個點表示1個樣本，坐標軸對應主成分，坐標軸的標簽為原始特征的名稱或主成分的編號。主成分得分圖上的散點分布可表征光譜間的相似性。對不同葉片的光譜數據進行主成分分析，第一主成分（PC1）和第主成分（PC2）分別包含42.9％和26.0％的方差信息，可代表原始光譜68.9%以上的主要信息（圖3）。不同葉片的原始光譜有一定差異，未發生重疊，分布較分散；黃化葉片在1、2和4象限均有分布；未發病葉片在1、2、3和4象限均有分布；正常葉片主要分布在2、3和4象限；未表現聚類特征。PCA方法可以很大程度地壓縮數據并盡可能保留有效信息，但難以通過光譜數據的主成分得分圖對不同葉片進行有效分類。
圖3 不同葉片光譜指標主成分得分圖
4、結論
本研究選擇桉樹種植區域內出現黃化病的林分，采集黃化葉片、未發病葉片和正常葉片在350~2500nm的可見-近紅外光譜數據，發現黃化葉片特征識別光譜主要有5個，分別在可見光區域（550nm）及近紅外1180、1288、1630和2200nm處，受病害影響葉片的光譜吸收率明顯降低。不同葉片光譜反射曲線呈相同趨勢，反射率差異明顯，差異較大的波段主要為近紅外波段800~1260、1400~1720和2000~2400nm，在這些波段，受病害影響葉片的原始光譜反射率明顯高于正常葉片；對數變換能在一定程度上減少光譜數據冗余量，突出差異。
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