基于遙感的玉米病蟲害監測

李佳姿 劉澤棟 王恒 油思文

【摘 ? 要】 病蟲害是玉米產量大幅減少的主要原因，通過遙感影像，計算歸一化植被指數，可以快速直觀的發現病蟲害的發生情況，以此達到監測農業病蟲害的目的。本文以山東省泰安市東平縣為研究區域，進行玉米病蟲害監測。

【關鍵詞】 玉米;病蟲害;歸一化植被指數;監測

Monitoring of maize pests and diseases based on remote sensing

[Abstract] ?Diseases and insect pests are the main reason for the large reduction of maize yield. Through remote sensing images and calculation of NDVI， the occurrence of diseases and insect pests can be found quickly and intuitively， so as to achieve the purpose of monitoring agricultural diseases and insect pests. In this paper， Dongping County， Tai'an City， Shandong Province， as the research area， the monitoring of maize diseases and insect pests.

[Keywords] ?maize; pests and diseases; NDVI; monitoring

1 ?引言

病蟲害一直是影響農業發展的一大問題，大規模的農田如果單純依靠人工來監測病蟲害發生情況，工作量大且效率低下，而遙感的優勢就是快速、直觀、高效。如果能夠及早的發現病蟲害，并進行防治，可以較好的減少農業損失。

泰安東平縣是玉米種植大縣，主要的病蟲害有玉米銹病、粗縮病、大斑病等，玉米銹病發病初期在葉片形成褐色小膿疤，后散出鐵銹色粉狀物，后期露出黑褐色孢子[1]。大斑病染病時葉片形成邊緣暗褐色、中央淡褐色或青灰色的大斑[2]。乳熟期是大斑病發病時期，染病嚴重的葉片變黃甚至枯死。玉米粗縮病在整個生育期都可感染發病，開始在心葉基部及中脈兩側產生透明的油浸狀褪綠虛線條點，逐漸擴及整個葉片。

玉米的NDVI與葉綠素含量呈現正相關，這樣就可以從遙感衛星獲取光譜反射率，估量作物受脅迫引起的色素變化。

基于這三種玉米病蟲害發生的時間特性，選擇下載8-9月的遙感影像來觀測發病區植被的NDVI分布規律，通過對目標區域進行NDVI計算，與確認發病時的NDVI曲線對比，如果與發病時的分布特征較吻合，則說明該地區也發生了玉米病蟲害。

2 ?研究方法

2.1 ?選定參照樣本

首先查詢東平縣玉米病蟲害發生情況，2009至2013年粗縮病連年發生，而大斑病和銹病經常小面積發生，因此下載2009年的Landsat影像，通過裁剪、波段組合、計算NDVI，計算公式如（1）所示，將計算結果進行統計，由于大豆與玉米種植時期大致相同，因此要將大豆從農田中剔除，而大豆主要集中在東平湖以西斑鳩店鎮、銀山鎮、戴廟鎮、商老莊鄉、舊縣鄉5個鄉鎮種植，剔除水體、居民區、大豆種植區之后近似認為剩下的區域為玉米種植區，將該部分的NDVI分布情況進行匯總，得到病害發生區的NDVI分布規律，將此分布規律作為其他數據的對比標準。

NDVI=（B4-B3）/（B4+B3） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

2.2 ?處理其他年份遙感數據

下載其他年份圖像，并按照上述方式進行處理，得到NDVI分布曲線，將這些曲線與對比標準進行對照。

2.3 ?驗證

與對比標準特征相似的曲線判定為受到病蟲害影響，查閱相關資料，驗證判斷是否正確。

2.4 ?監測應用

驗證判定正確之后進行實際應用，監測病蟲害發生情況。

3 ?研究結果及應用

3.1 ?發生病蟲害的NDVI分布特征

玉米受到病蟲害影響時NDVI值相比于正常植被減小，根據2009年影像數據所示，NDVI峰值出現在0.56-0.57左右，且數量較多，而大于0.57的數量較少。

3.2 ?判定及驗證結果

2010年峰值出現時對應的NDVI嚴重降低，峰值出現在0.3-0.37左右，且大于0.4的數量較少;2005年峰值出現在0.55左右，并且有較多的一部分分布在0.5-0.63之間;2016年峰值0.63左右，且大部分分布在0.59-0.69之間。因此判定2010年發生了嚴重的病蟲害，2005年也發生了病蟲害，但相對于2009年程度較輕，2016年未發生病蟲害或發生程度很輕。

根據文獻得知，2010年全國玉米病蟲害重于2009年和常年，病蟲害發生面積2075.0萬hm2次，根據網絡資料2005年發生了玉米粗縮病，2016年玉米病蟲害總體來說相對較輕。因此通過將目標地區的NDVI與已知發病時作物的NDVI做對比，可以較好的反應作物發病情況。

3.3 ?應用

計算統計2001年和2017年影像數據的NDVI分布特征，2001年峰值出現在0.48左右，且大于0.55的數量很少，判定該年發生了玉米病蟲害;2017年峰值出現在0.77-0.79左右，且大部分分布在0.65-0.85之間，判定該年未發生病蟲害或程度極低。

4 ?結論與討論

為了較好的監測玉米病蟲害，本文以文獻信息為依托，通過將發病區域NDVI的統計信息作為對比標準，將待監測區NDVI與之對比的方式，來達到快速監測玉米病蟲害的目的，通過分析和研究發現：

當NDVI峰值出現在0.56-0.57左右，且數量較多，而大于0.57的數量較少時，玉米發生了病蟲害;

當峰值出現時的NDVI小于等于0.56時，可以判定發生了玉米病蟲害;

通過對比NDVI的統計信息發現通過該指標可以較好的發現玉米發病情況，且處理方式操作簡單。

總之，利用遙感監測農作物病蟲害是一個較新的領域，需要更好的進行研究，目前在遙感影像數據的獲取方面還有較大的缺陷，未能實時獲取感興趣區的影像數據，在時效性上需進一步提高，另外怎樣區分病蟲害的種類還需要進一步進行研究。

參考文獻：

[1] 徐衍紅;趙 麗;李璐存.東平縣玉米銹病的發生與綜合防控?[J].吉林農業.2016年：97.

[2] 鄭慶偉.山東當前農作物病蟲害發生情況.農藥市場信息.2016年：67.