超高分辨率的光学遥感卫星识别松树木-树木-虫感染的树木
Ziqi Nie1,2,3, Lin Qin4, Peng Xing5
1College of Natural Resources and Environment, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China.
Plants (Basel, Switzerland)
|November 27, 2025
概括
超高分辨率的卫星图像,特别是0.3米的空间分辨率,可以有效地检测松木线虫 (PWN) 感染. 更精细的空间分辨率显著提高了这一关键森林疾病的检测准确性.
科学领域:
- 森林病理学 森林病理学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 地理空间分析的研究.
背景情况:
- 松木线虫 (PWN) 对森林构成重大全球威胁,需要先进的检测方法.
- 超高分辨率的光学遥感通过检测微妙的树冠变化,为识别松树感染的树木提供了有希望的功能.
研究的目的:
- 系统地评估超高分辨率光学遥感用于检测松树感染树木的有效性.
- 评估空间和光谱分辨率对使用遥感数据检测松树菌根的准确性的影响.
主要方法:
- 利用U-Net网络模型来识别被PWN感染的树木.
- 我们比较了三个数据集:超高分辨率的北京3N (BJ3N) 卫星图像 (0.3米),高分辨率的北京3A (BJ3A) 卫星图像 (2米) 和无人机 (UAV) 图像 (0.07米).
主要成果:
- 无人机图像 (0.07米) 获得了最高的精度 (F1得分:89.1%),紧随其后的是BJ3N卫星图像 (0.3米) (F1得分:88.9%).
- BJ3A图像 (2米) 的表现不佳 (F1得分:28%),突出了更细的空间分辨率的关键作用.
- 与空间分辨率相比,光谱分辨率在对等空间分辨率的松树探测中起到了次要的作用.
结论:
- 正如BJ3N图像所示,0.3米的空间分辨率足以识别感染松树的树木,接近检测能力的和.
- 超高分辨率的卫星遥感,其广泛的覆盖范围和频繁的重新访问,是用于松树的检测和管理的最佳数据源.
- 这项技术有望成为全球研究和实践应用的基石,用于管理松菌感染.
