整合卫星遥感和MaxEnt建模,以改善森林害虫的检测和管理
Natsumi Mori1, Megumi Yamashita1, Maki N Inoue2
1Department of Agriculture, Tokyo University of Agriculture and Technology, 3-5-8 Saiwai-Cho, Fuchu, Tokyo, 183-8509, Japan.
Environmental monitoring and assessment
|June 14, 2024
概括
卫星遥感有效地绘制了日本7.89平方公里的Lymantria不同脱叶的地图. 这种方法通过使用NDVI数据和MaxEnt建模准确预测害虫分布,提高了森林害虫管理.
科学领域:
- 林业林业 林业 林业 林业
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 生态生态学 生态生态学
背景情况:
- 森林害虫在全球范围内对生态系统服务产生重大影响.
- 有效的监测和管理对于减轻害虫损害至关重要.
- 卫星遥感为检测害虫诱导的脱叶提供了一个有前途的工具.
研究的目的:
- 为了估计日本东山县Lymantria dispar造成的脱叶面积.
- 用卫星数据和物种分布模型预测Lymantria dispar的空间分布.
- 评估使用基于NDVI的脱叶估计作为MaxEnt建模的发生数据的有效性.
主要方法:
- 利用Sentinel-2卫星图像进行脱叶检测.
- 员工规范差异植被指数 (NDVI) 差异分析以量化脱叶面积.
- 应用了MaxEnt物种分布建模,使用NDVI衍生的脱叶数据作为发生点.
主要成果:
- 据估计,在2022年,东山县的脱叶面积为7.89平方公里.
- 在35°-50°度之间的400-700米高处的树叶森林被预测为L. dispar.非常适合.
- 与使用传统发生记录的先前研究相比,NDVI代理MaxEnt模型显示出更高的预测准确性.
结论:
- 将卫星数据 (NDVI) 与物种分布模型 (MaxEnt) 集成,为评估受害虫影响的地区提供了准确的方法.
- 这种方法增强了对Lymantria差异分布的空间理解.
- 这些发现支持通过先进的遥感技术改进森林害虫管理策略.
