郭銘淇 包云軒 黃璐 陳晨 楊榮明 朱鳳

摘要： 為探討利用無人機多光譜影像監(jiān)測稻縱卷葉螟危害的可行性，本研究于2021年6-10月開展了無人機對稻縱卷葉螟危害和田間水稻生育狀況的同步觀測試驗，分析了15種植被指數(shù)與卷葉率（蟲害指標）之間的相關(guān)關(guān)系；分別采用普通最小二乘法、多項式擬合、多元逐步回歸法和偏最小二乘法建立了水稻分蘗期、拔節(jié)期和孕穗期的卷葉率反演模型；在此基礎(chǔ)上，篩選出最優(yōu)模型并分析卷葉率與水稻生理生態(tài)參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)。結(jié)果表明，（1）3個生育期的大部分植被指數(shù)與卷葉率存在極顯著的相關(guān)性，每個生育期卷葉率與均一化植被指數(shù)（NDVI）的相關(guān)性都是最高的。（2）分蘗期的卷葉率反演模型效果最好，孕穗期的模型較好，拔節(jié)期的模型效果稍差。（3）在分蘗期，稻縱卷葉螟對水稻的危害反映在葉綠素濃度的下降和葉色的變化；在拔節(jié)期，蟲害會引起水稻的補償反應，導致葉綠素含量和葉面積增加；在孕穗期蟲害對水稻生長的危害主要表現(xiàn)為葉綠素含量下降。本研究結(jié)果可為無人機遙感技術(shù)在區(qū)域范圍內(nèi)精確識別稻縱卷葉螟危害提供重要的參考。

關(guān)鍵詞： 稻縱卷葉螟；無人機遙感；植被指數(shù)；多光譜影像；反演模型

中圖分類號： TP79?? 文獻標識碼： A?? 文章編號： 1000-4440（2023）07-1530-13

Application of multispectral image taken by unmanned aerial vehicle in monitoring Cnaphalocrocis medinalis Güenée damage on rice growth

GUO Ming-qi1，2，3， BAO Yun-xuan1，2，3， HUANG Lu1，2，3， CHEN Chen1，2，3， YANG Rong-ming4， ZHU Feng4

（1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters， Nanjing University of Information Science and Technology， Nanjing 210044， China;2.Jiangsu Key Laboratory of Agricultural Meteorology/School of Applied Meteorology， Nanjing University of Information Science and Technology， Nanjing 210044， China;3.Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education/Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change， Nanjing University of Information Science and Technology， Nanjing 210044;4.Plant Protection Station in Jiangsu Province， Nanjing 210013， China）

Abstract： To explore the feasibility of using multispectral images taken by unmanned aerial vehicles （UAV） to monitor the damage of rice leaf folder （Cnaphalocrocis medinalis Güenée）， a set of synchronous observation experiments on the damage of C. medinalis and rice growth status in paddy fields were conducted by using UAV， during the period from June to October in 2021. Correlations between 15 spectral vegetation indexes and leaf-roll rate （insect damage index） of C. medinalis were analyzed. Inversion models for the leaf-roll rates during the tillering stage， jointing stage and booting stage of rice were established by using the ordinary least square method， polynomial fitting， multiple stepwise linear regression method and partial least square method respectively. The optimal model was selected， and the relationships between leaf-roll rate and rice physiological and ecological parameters were analyzed. The results showed that， firstly， during the three growth stages， most of the vegetation indexes showed extremely significant correlations with the leaf-roll rate， and during each growth stage the correlation between leaf-roll rate and normalized difference vegetation index （NDVI） was the highest. Secondly， during the tillering stage， effect of the leaf-roll rate inversion model was the best， followed by models for the booting stage， but the model for the jointing stage was slightly worse. Thirdly， during the tillering stage， the damage of C. medinalis to rice reflected in decreasing of chlorophyll concentration and changing of leaf color. During the jointing stage， damage of C. medinalis might cause compensatory response in rice， resulting in increasing of chlorophyll content and leaf area. During the booting stage， the damage of C. medinalis to rice growth mainly presented as the decreasing of chlorophyll content. The research results can provide important reference for using UAV remote sensing technology to identify the damage of C. medinalis accurately in regional range.

Key words： Cnaphalocrocis medinalis Güenée;remote sensing of unmanned aerial vehicle （UAV）;vegetation index;multispectral image;inversion model

水稻是全球超過半數(shù)人口的主要糧食[1]，但水稻的各個生育階段都容易受到一種或多種病蟲害的侵害。其中，稻縱卷葉螟是危害水稻的遷飛性害蟲之一，其幼蟲取食葉肉組織形成白色條斑，同時結(jié)繭時導致葉片卷曲，影響水稻正常生長[2-3]。

近年來，稻縱卷葉螟危害呈現(xiàn)程度變重、頻率增加的趨勢，有研究結(jié)果表明，全球變暖會導致稻縱卷葉螟危害加重[4]，同時稻縱卷葉螟對化學藥劑的抗藥性增強也減弱了對其防治效果[5]。有研究者發(fā)現(xiàn)田間寄主植物多樣性為稻縱卷葉螟的成蟲棲息和產(chǎn)卵提供了更多場所[6-7]，同時，水稻耕作栽培制度的多樣性也加大了稻縱卷葉螟監(jiān)測和防治的難度[8]。根據(jù)全國農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣服務中心的預測，2023年稻縱卷葉螟在華南東部、江南、長江下游稻區(qū)偏重發(fā)生[9]。

水稻病蟲害人工調(diào)查方法費時費力，存在依賴調(diào)查者的專業(yè)知識和經(jīng)驗、主觀性強、歷史數(shù)據(jù)難以追溯的缺點。數(shù)字圖像處理和識別方法的不斷改進使得研究人員更容易識別出受病菌感染的作物及病害品種[10]。目前紅綠藍顏色系統(tǒng)（RGB）、多光譜、高光譜、熱成像和熒光成像等多種技術(shù)也已被用于識別各種作物的病害[11]。針對單一病害，Lin等[12]發(fā)現(xiàn)葉鞘病變和葉片病變的光譜曲線形狀相似，但吸收谷、反射峰和反射陡坡的變化程度不同；另一個研究團隊研究發(fā)現(xiàn)，包絡線消除法提取的吸收谷參數(shù)與隨機森林模型相結(jié)合在預測稻瘟病病害發(fā)生程度上具有實用性[13]。針對水稻多種病害，Santosh等[14]提出了一種基于葉片圖像中病變大小、形狀和顏色的水稻植物病害識別與鑒定的有效方法；有研究團隊提出用一種新的密集連接型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行水稻葉部病害識別，結(jié)合感興趣區(qū)域提取算法的分類模型，提高了識別的準確率[15]。

傳統(tǒng)的監(jiān)測稻縱卷葉螟方法主要指試驗者采用驅(qū)蟲棒在田間對蟲量進行測量，以及利用化學試劑[16]或誘蟲燈[17]夜間捕獲蛾蟲進行測量。隨著遙感技術(shù)的進步，研究人員通過把受稻縱卷葉螟侵害的葉片轉(zhuǎn)移到實驗室內(nèi)進行與光譜相關(guān)的分析，如利用主成分分析方法結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡對單葉片的稻縱卷葉螟危害進行識別[18]，或采用波段擴展過程（The band expansion process，BEP）方法進行有效波段選擇[19]。Huang等[20]研究獲得了表征葉片受害程度和卷葉大小的光譜指標，如741 nm的反射率（R741）、近紅外反射率-紅光反射率（Rnir-Rred）、黃邊（550～590 nm）的面積和黃邊內(nèi)一階微分光譜中的最小值。后來，研究人員利用便攜式光譜儀測定不同受害等級的水稻冠層光譜反射率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)紅邊參數(shù)可較好地反映水稻受稻縱卷葉螟危害的程度[21]，這與室內(nèi)的結(jié)果[20]產(chǎn)生差異。野外的試驗中還加入水稻其他生理指標的數(shù)據(jù)進行病蟲害分析[22]，如葉綠素含量，它是一個非常有效表征植物生長狀況的指標[23]，常被研究者作為重要參數(shù)進行研究。有研究者發(fā)現(xiàn)，孕穗期光譜指數(shù)與作物參數(shù)的相關(guān)性最高[24]，說明此生育期利用光譜指數(shù)對水稻的健康狀況進行監(jiān)測是有效的。

隨著無人機技術(shù)的發(fā)展，基于無人機遙感對作物病蟲害進行監(jiān)測的研究可以通過圖像識別、目視檢查和粗略的損害評估等方法實現(xiàn)[25]。植被受到病蟲害脅迫后會導致葉片色素及冠層結(jié)構(gòu)的改變[26]，特別是葉綠素含量會發(fā)生改變，因此，對葉綠素含量敏感的光譜特征可用于病蟲害遙感診斷[27]。在病害和蟲害發(fā)生后，利用遙感數(shù)據(jù)識別植物反射光譜的變化，并通過模型對受害程度進行估算[28]。有學者利用無人機多光譜影像對棉花葉枯病進行不同觀測高度（100 m、300 m和500 m）的監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)可以檢測到2個比例的感染水平[29]。研究人員提取與小麥條銹病發(fā)生顯著相關(guān)的22種光譜指數(shù)進行研究，發(fā)現(xiàn)紅邊-差值指數(shù)（Red edge-DVI）、 均一化植被指數(shù)（NDVI）和紅邊-均一化植被指數(shù)（Red edge-NDVI）可以同時描述群體小麥條銹病發(fā)病階段和病害嚴重程度[30]。還有研究結(jié)果證明基于多光譜影像計算的NDVI十分適合監(jiān)測水稻紋枯病的病害嚴重程度，而比值植被指數(shù)（RVI）的監(jiān)測效果次之[31]。

國內(nèi)有學者于2020年開始探索無人機技術(shù)在稻縱卷葉螟危害監(jiān)測中的應用，他們利用無人機平臺獲取了水稻冠層的高光譜數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)410 nm、470 nm、490 nm、570 nm、625 nm、665 nm和720 nm附近的光譜波段是葉片檢測稻縱卷葉螟侵害的敏感區(qū)域[32]。其后，另一個研究團隊利用低空多光譜數(shù)據(jù)對水稻生長后期的稻縱卷葉螟受害情況進行了診斷[28]，但無法確定無人機多光譜數(shù)據(jù)能否應用于水稻早期生長階段對蟲害的識別。

鑒于稻縱卷葉螟危害對中國南方稻區(qū)的嚴重影響，本研究于2021年在江蘇省南京市開展了稻縱卷葉螟的無人機觀測試驗，希望能實現(xiàn)以下3個目標：（1）評估無人機多光譜數(shù)據(jù)在稻縱卷葉螟遙感監(jiān)測方面的可行性；（2）篩選出各生育期定量評估稻縱卷葉螟危害程度效果較好的植被指數(shù)，并分析其與水稻生理生態(tài)參數(shù)之間存在的關(guān)聯(lián)；（3）比較不同建模方法在各生育期的計算效果，并利用各生育期最優(yōu)模型獲取試驗區(qū)的蟲害等級空間分布狀況。本研究旨在為監(jiān)測稻縱卷葉螟的無人機遙感精確識別提供參考，幫助植保工作者科學地開展稻縱卷葉螟的防治工作。

1 材料與方法

1.1 試驗區(qū)概況

試驗大田位于中國江蘇省南京市浦口區(qū)的高標準水稻種植示范區(qū)內(nèi)（圖1），地理經(jīng)緯度為：118°29′E～118°30′E，31°52′N～31°53′N。該地區(qū)位于長江北岸，屬于亞熱帶濕潤性季風氣候，年均降水量達1 200 mm以上，無霜期長，年平均日照時長2 150 h。夏季為水稻主要生長季，最高氣溫超過35 ℃。2處試驗田內(nèi)水稻品種均為南粳46，播種時間為2021年6月1日，6月30日移栽，栽插密度為1 m2 33穴，全生育期內(nèi)采用常規(guī)大田種植管理，防治試驗田進行稻縱卷葉螟的農(nóng)藥防治，非防治試驗田不進行稻縱卷葉螟的防治。2021年7月中旬開始，大田水稻在自然狀態(tài)下開始陸續(xù)受到稻縱卷葉螟的侵害。蟲害發(fā)生后，非防治試驗田內(nèi)劃分出9個區(qū)域，每個區(qū)域內(nèi)依照蟲害等級選取樣點，地面數(shù)據(jù)采集圍繞樣點附近植株進行。防治田在區(qū)域內(nèi)隨機選取6個樣點進行數(shù)據(jù)采集。

1.2 無人機平臺和多光譜傳感器

無人機多光譜影像采集利用中國深圳大疆公司的M600 Pro多旋翼無人機作為飛行平臺（最高飛行高度120 m，最大續(xù)航時間30 min），搭載多光譜相機 Red Edge-MX，該相機有5個波段[Blue（475±10） nm、 Green（560±10） nm、Red（668±5） nm、NIR（840±20） nm、Red-edge（717±5） nm]，1次采集5個波段的影像，最小拍攝時間間隔1 s；相機鏡頭焦距為5.4 mm。

1.3 數(shù)據(jù)獲取和處理

1.3.1 地面樣點數(shù)據(jù)采集 根據(jù)南京市浦口區(qū)植保站提供的前期蟲情數(shù)據(jù)、當前蟲情數(shù)據(jù)和未來蟲情預測，結(jié)合南京市氣象局對研究區(qū)天氣的預報，選擇天氣狀況晴好的2021年7月19日、2021年8月18日、2021年8月31日無人機多光譜遙感觀測數(shù)據(jù)進行分析，其中2021年7月19日為第五代稻縱卷葉螟危害初期，水稻處于分蘗期，當時溫暖潮濕的環(huán)境、充足的食物為稻縱卷葉螟的發(fā)生、繁殖提供了有利條件[33-34]；2021年8月18日水稻進入拔節(jié)后期，此時處于第五代稻縱卷葉螟危害末期；2021年8月31日為第六代稻縱卷葉螟危害中期，此時水稻進入孕穗期，是影響水稻產(chǎn)量和品質(zhì)的關(guān)鍵生育期之一。由于非防治試驗田內(nèi)未對稻縱卷葉螟進行防治，各區(qū)域的蟲害程度存在一定的差異，單個區(qū)域內(nèi)每個蟲害等級隨機選取樣點進行蟲害程度調(diào)查。其中蟲害程度（卷葉率=受害葉片數(shù)/總?cè)~片數(shù)×100%）的分級標準見表1。防治田是作為非防治田的對照，進行蟲害防治后，其中的水稻默認為健康或輕度（Ⅰ級）蟲害，在田中隨機選取6個樣點進行數(shù)據(jù)采集。表2為非防治田水稻卷葉率調(diào)查情況，各生育期的45個樣點中均包含未受蟲害水稻的數(shù)據(jù)（健康水稻卷葉率統(tǒng)一記為0.01%）。

1.3.2 多光譜影像采集 試驗前，首先對試驗區(qū)及其周邊環(huán)境進行調(diào)查研究，確定在無人機飛行過程中不會受到高壓線、樹木、信號塔等障礙物的干擾，而且起飛降落時所選區(qū)域應盡量平坦無雜物。無人機飛行作業(yè)時要求天氣晴朗無云或少云，風速小于5.5 m/s，選取的3次無人機觀測時間均在當日10：00-14：00，相對飛行高度40 m，采集正射影像，地面分辨率為2.78 cm，旁向重疊率為70%，航向重疊率為80%。

1.3.3 多光譜影像處理 無人機航拍后采集的多光譜影像，經(jīng)過篩選，剔除無人機起飛、降落以及其他無效數(shù)據(jù)，保留試驗區(qū)有效數(shù)據(jù)，利用瑞士Pix4D 公司集成開發(fā)的Pix4D mapper軟件進行拼接，先后進行點云和紋理處理、輻射校正等，最終輸出拼接好的單波段正射圖像。預處理結(jié)束后得到完整試驗區(qū)圖像，通過ENVI 5.3軟件進行波段運算，得到初步的植被指數(shù)。根據(jù)每個樣本點的全球定位系統(tǒng)（GPS）位置信息，在ENVI軟件中構(gòu)建這些樣點的感興趣區(qū)域（Region of interest，ROI），并利用ROI提取相應的植被指數(shù)值。利用SPSS軟件對15種植被指數(shù)（表3）與卷葉率進行相關(guān)性分析和逐步回歸建模，利用Python軟件編程構(gòu)建偏最小二乘法模型，最后在Origin 2022中繪制驗證結(jié)果圖。

1.4 研究方法

1.4.1 植被指數(shù)篩選 水稻遭受稻縱卷葉螟的侵害后，稻縱卷葉螟的1齡幼蟲取食葉肉組織，取食后僅留下表皮，造成葉片出現(xiàn)條狀淡黃色或白色斑紋，2齡幼蟲開始吐絲將葉片卷成“小苞”并在葉苞內(nèi)啃食葉肉，嚴重影響葉片的葉綠素含量[3]，同時葉片外形的改變也會影響葉片對太陽輻射的吸收，進而影響植株的光合作用。因此，本研究參考了前人的一些研究成果初步選擇了15種植被指數(shù)[35-39]，進行稻縱卷葉螟危害的監(jiān)測。

1.4.2 模型的構(gòu)建方法 選擇相關(guān)系數(shù)較高的多個植被指數(shù)作為自變量，以田間調(diào)查的卷葉率作為因變量，分別采用普通最小二乘法（Ordinary least squares matching， OLS）、多項式擬合（Polynomial fitting， PF）、多元逐步回歸法（Stepwise multiple linear regression， SMLR）以及偏最小二乘法（Partial least squares regression， PLSR）構(gòu)建卷葉率反演模型，其中OLS和PF為單因素模型，SMLR和PLSR為多因素模型。從每個生育期的45個卷葉率數(shù)據(jù)樣本中隨機抽選35個作為建模樣本，建立植被指數(shù)與卷葉率之間的線性或非線性回歸模型，剩下的10個樣本作為驗證集，對模型進行驗證。非防治試驗田中9個區(qū)域的卷葉率數(shù)據(jù)均參與了建?；蝌炞C。以防治田的數(shù)據(jù)作為模型適用性檢驗的數(shù)據(jù)集。

1.4.3 模型的檢驗 利用驗證數(shù)據(jù)集代入最優(yōu)反演模型得到估算值，通過構(gòu)建估算值與實測值的線性或非線性擬合，對擬合模型的驗證采用4個指標進行精度評價：決定系數(shù)（R2）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）和相對分析誤差（RPD），其中R2又稱為擬合優(yōu)度，指回歸曲線對觀測值的擬合程度，其值越大說明曲線擬合真實值的時間變化序列越逼近；MAPE值越接近0說明該模型越接近完美[40]，該指標把每個樣點的誤差進行了歸一化，降低了特殊點帶來的絕對誤差的影響；RPD的劃分標準參照已有的研究結(jié)論[41-43]。各指標的計算公式如下：

RMSE= 1m∑mi=1（yi-y¨i）2（1）

MAPE=100%m∑mi=1yi-y¨iy¨i（2）

SD= 1m∑mi=1（y¨i-y-i）2 （3）

RPD=SDRMSE （4）

式中，m為驗證集樣本數(shù)量，yi 為估算值，y¨i 為實測值，y-i 為實測值的平均值，SD為標準偏差。

2 結(jié)果與分析

2.1 水稻卷葉率與植被指數(shù)之間的關(guān)系

稻縱卷葉螟對水稻的影響主要表現(xiàn)在減少了水稻葉片的葉綠素含量[44]，以及葉片卷曲導致光合能力下降。為了獲取能有效監(jiān)測稻縱卷葉螟危害的植被指數(shù)，對未防治田中15種植被指數(shù)與卷葉率進行了相關(guān)性檢驗（表4）。在分蘗期、拔節(jié)期和孕穗期，3個生育期中NDVI與卷葉率存在最大的相關(guān)系數(shù)（以絕對值計），證明NDVI在監(jiān)測稻縱卷葉螟方面有著巨大潛力。在分蘗期和孕穗期都存在特有的、與卷葉率有極顯著相關(guān)關(guān)系的植被指數(shù)。大部分植被指數(shù)與卷葉率的相關(guān)系數(shù)絕對值存在先減后增的情況，根據(jù)前人的研究結(jié)論[45]，推測這是由水稻生長愈加旺盛和稻縱卷葉螟世代更迭兩方面原因所造成的，導致在拔節(jié)期植被指數(shù)對稻縱卷葉螟危害的敏感度下降。

2.2 水稻3個生育期的稻縱卷葉螟危害反演模型分析

2.2.1 3個生育期的卷葉率反演模型的構(gòu)建與驗證 分蘗期是水稻移栽后經(jīng)歷的第一個重要時期，在南京地區(qū)該時期常與稻縱卷葉螟第5代蟲卵孵化期重合。在未防治田的分蘗期，多因素線性模型（SMLR、PLSR）的擬合度優(yōu)于單因素線性模型（PF），SMLR模型和PLSR模型建模集的決定系數(shù)（R2）均在0.90以上，并且驗證集的各項指標均優(yōu)于OLS模型和PF模型（表5）。對比SMLR模型和PLSR模型，兩者的驗證結(jié)果非常接近，兩者的RMSE和MAPE分別相差0.07個百分點和1.43個百分點（表5）。拔節(jié)期是水稻快速生長時期，稻縱卷葉螟已經(jīng)從幼蟲蛻變成蛾。拔節(jié)期基于4種方法構(gòu)建的模型的擬合效果都比分蘗期差（圖2），而SMLR模型和PLSR模型需要更多的自變量才能有效估算卷葉率。拔節(jié)期驗證集的結(jié)果同樣呈現(xiàn)出多因素模型優(yōu)于單因素模型，效果較好的是SMLR模型和PLSR模型，其中PLSR模型建模集的R2比SMLR稍差，但驗證集的R2和MAPE均較好（表5）。水稻孕穗期是影響水稻產(chǎn)量的一個重要階段[46]，此時期恰逢稻縱卷葉螟第六代的幼蟲期。孕穗期的PF模型、SMLR模型和PLSR模型在建模集表現(xiàn)出色（R2≥0.85）。但在驗證集出現(xiàn)了些微差異，自變量數(shù)量越多的模型估算值與實際值的偏差更大，PF模型是孕穗期估算卷葉率的最佳模型，它的R2為0.88，RMSE為1.59%，MAPE為13.95%，RPD為2.70（表5）。綜上，在3個生育期內(nèi)，未防治田中多因素模型的估算結(jié)果總體上比單因素模型更理想，并且在分蘗期和孕穗期對卷葉螟進行觀測估算的效果比拔節(jié)期好。

2.2.2 3個生育期的稻縱卷葉螟卷葉率反演模型的適用性檢驗 為了檢驗所獲得的卷葉率反演模型的適用性，利用同一時段收集的防治田無人機數(shù)據(jù)和卷葉率觀測數(shù)據(jù)進行驗證。驗證結(jié)果（圖3）表明，分蘗期和孕穗期的最優(yōu)卷葉率估算模型在防治田的估算效果較好，拔節(jié)期較差。分蘗期的卷葉率估算值與真實值之間擬合效果出色，并沒有出現(xiàn)個別的點誤差較大的情況。拔節(jié)期的卷葉率估算值全部為負值，推測是由于健康的水稻葉面積指數(shù)（LAI）達到了NDVI和綠光-均一化植被指數(shù)（GNDVI）的飽和范圍，而無法對輕微的蟲害進行良好的估算。孕穗期的卷葉率模型在防治田的估算結(jié)果非常接近真實值，擬合效果達到預期目標（圖3）。

2.3 水稻不同生育期的最優(yōu)卷葉率反演模型分析

通過對分蘗期、拔節(jié)期和孕穗期獲得的卷葉螟蟲害程度反演模型進行比較和驗證分析，得到了3個時期的最優(yōu)卷葉率反演模型，分別為：

Y分蘗期=-169.6×GNDVI-86.3×GRVI+167.8（5）

Y拔節(jié)期=-1.313×CI-G-1.915×CI-RE+? 270.610×GNDVI-248.323×NDVI+18.420×OSAVI+15.479（6）

Y孕穗期=12 457×NDVI2-23 824×NDVI+11 391（7）

其中，Y為卷葉率，各植被指數(shù)含義如表3所示。

由公式（5）可知，在分蘗期，能最有效地反映稻縱卷葉螟為害情況的植被指數(shù)組合是GRVI和GNDVI，兩者在進行卷葉率的估算中的貢獻程度是接近的（表6）。根據(jù)前人的研究結(jié)果，GRVI對冠層可見光波段（尤其是綠色波段）的變化很敏感，常作為葉片顏色從綠色到黃色或紅色變化的檢驗指標[47-48]。另一方面，GNDVI比NDVI能更精確地評估葉綠素的濃度[49]，同時，綠色波段對LAI的敏感性低于紅色波段，但敏感范圍更廣，GNDVI在估計葉面積指數(shù)方面也更出色[50]，能更好地監(jiān)測植物的健康狀態(tài)。水稻在分蘗期時，葉綠素含量處于較低值，GNDVI能更好地反演由稻縱卷葉螟為害引起的葉綠素濃度下降的情況，另外，GRVI對稻縱卷葉螟幼蟲導致的水稻葉片上的淡黃色條斑非常敏感，因此，這2個植被指數(shù)的組合能更好地反演該時期的蟲害程度。

隨著水稻的生長，水稻生育期從分蘗期進展到拔節(jié)期，相應的水稻葉面積指數(shù)、葉綠素含量較前一階段有大幅度增加（圖4）。在拔節(jié)期，最優(yōu)估算卷葉率的植被指數(shù)組合為：NDVI、GNDVI、OSAVI、CI-RE和CI-G。NDVI對綠色植被表現(xiàn)敏感，可以用于進行植被和土壤的區(qū)分[51]，并通過植被覆蓋密度確定光合生物量，常被用于度量地表植被數(shù)量和活力[52]。OSAVI具有描述植被覆蓋和土壤背景變化，并削弱土壤背景效應影響的優(yōu)勢[53]，在估計LAI方面具有統(tǒng)計學意義[54]。GNDVI在評估LAI和葉綠素含量方面的出色表現(xiàn)在前面已經(jīng)有了說明，CI-RE和CI-G與所有植物葉片中的總?cè)~綠素含量均密切相關(guān)[55]。結(jié)合公式（6）和表6分析，NDVI對卷葉率估算的影響是最大的，其次是GNDVI和OSAVI，最小的是CI-RE和CI-G。另外，在拔節(jié)期NDVI的標準化系數(shù)與其他4種植被指數(shù)（GNDVI、OSAVI、CI-RE和CI-G）的相反，說明NDVI的變化與卷葉率是相反的，其他4種植被指數(shù)與卷葉率的變化方向一致（表6）。因此，當其他4種植被指數(shù)（GNDVI、OSAVI、CI-RE和CI-G）增加時，卷葉率有明顯的增加趨勢。綜上所述，在拔節(jié)期稻縱卷葉螟為害的加重會促進水稻葉面積和葉綠素含量的增加，根據(jù)相關(guān)文獻所述，這可能是植物為了抵抗害蟲的侵害而采用補償手段以彌補蟲害造成的損失[56]。

水稻進入孕穗期后，反演蟲害程度最有效的植被指數(shù)是NDVI。此階段水稻葉片的葉綠素含量開始衰減（圖4），說明葉綠素含量的變化不僅受到蟲害的影響，還隨著水稻走向成熟而發(fā)生衰減，NDVI較好地描述了這種復合的結(jié)果。根據(jù)前人的研究結(jié)果，當LAI≥2.0時，NDVI容易出現(xiàn)數(shù)值飽和現(xiàn)象[57]，這可能是該模型只能解釋卷葉率85%的原因。由公式（7）可知，NDVI與卷葉率之間呈開口向上的拋物線關(guān)系，當NDVI值超過拐點后，卷葉率會增大，這與拔節(jié)期得到的水稻存在補償作用的推論一致。

2.4 不同生育期蟲害等級的空間分布

基于模型估算結(jié)果和樣點實測的卷葉率，采用樣條法進行了空間插值。圖5中不同顏色代表不同的稻縱卷葉螟危害等級，由圖5可知，非防治田的稻縱卷葉螟危害程度是隨著生育期的推進而逐漸加重的。非防治田3個生育期的模型結(jié)果插值與樣點數(shù)據(jù)插值結(jié)果均較為接近。其中，分蘗期的空間分布呈現(xiàn)中部區(qū)域受蟲害威脅較輕，東部和東北部邊緣則較嚴重（蟲害等級Ⅲ～Ⅳ級）；拔節(jié)期的蟲害分布呈現(xiàn)北部、東部和東南部邊緣受害嚴重；孕穗期的蟲害在中部呈現(xiàn)多點暴發(fā)，在西部和北部邊緣蟲害程度加重。因此，利用基于無人機多光譜數(shù)據(jù)的植被指數(shù)對稻縱卷葉螟危害程度進行反演估算的結(jié)果，較好地描述了在非防治田中水稻受稻縱卷葉螟侵害的空間分布情況，可為水稻蟲害防治和精細化管理決策提供支持。

3 討論

3.1 稻縱卷葉螟蟲害指標的表現(xiàn)

基于前期學者們對植被指數(shù)能實現(xiàn)定量估計作物病蟲害的研究結(jié)論和這類方法已被廣泛應用于小麥、棉花、水稻等作物的病蟲害研究[58-61]并具簡便性、可解釋性的前提，在研究不同生育期水稻受稻縱卷葉螟侵害時，需要考慮用單一植被指數(shù)能否有效地估算蟲害程度。因此，本研究選取了基于無人機多光譜數(shù)據(jù)源的15種植被指數(shù)。此前很少有關(guān)于植被指數(shù)對不同生育期的稻縱卷葉螟危害情況的敏感性差異方面的研究，并探討其背后的生物學意義。在研究作物病害方面，許多研究者都發(fā)現(xiàn)了作物病害都有其發(fā)生的特殊時期，如小麥白粉病和水稻的紋枯病的最佳監(jiān)測時期是開花期[61-62]，水稻葉瘟病對產(chǎn)量造成危害的關(guān)鍵期為孕穗期[63]。研究結(jié)果表明，分蘗期和孕穗期的水稻更適合稻縱卷葉螟取食和產(chǎn)卵[64]，說明稻縱卷葉螟在水稻生育過程中是有偏好的，這會導致不同生育期蟲害程度出現(xiàn)差異。因此，生長階段在植被指數(shù)估計稻縱卷葉螟危害程度的敏感性和有效性中起著重要作用，需要根據(jù)生長階段篩選最佳植被指數(shù)[65]。

拔節(jié)期水稻冠層的覆蓋度已經(jīng)達到較高水平，根據(jù)以往的研究結(jié)果，此時根據(jù)大部分的植被指數(shù)已經(jīng)難以準確地估計生物量[66]。本研究發(fā)現(xiàn)，OSAVI在拔節(jié)期和孕穗期對卷葉率的估計具有重要影響，這證明了它消除土壤背景效應的能力[53]。但是，拔節(jié)期利用植被指數(shù)對卷葉率進行估算的精度一般，推測是由于稻縱卷葉螟危害后會影響葉片的反射光譜，如：與葉面積指數(shù)有非常緊密相關(guān)性的近紅外波段[67]。另一方面，稻縱卷葉螟與水稻之間存在一定的反饋機制，即植物會對食草性昆蟲作出2方面的響應，包括補償性生長和誘導抗性[68]。水稻在拔節(jié)期可能存在超補償生長，指適度的昆蟲采食可以促進植物生長，使得植物的累積生物量超過正常生長植物[69]。同時，在分蘗期蟲害導致頂端優(yōu)勢被打破，對植物的補償性生長具有重要作用[70]。

3.2 無人機多光譜成像的性能

研究結(jié)果表明，無人機平臺相較于地面遙感和衛(wèi)星遙感有其獨特的優(yōu)勢。在過去的研究中，受限于試驗儀器和人力等條件，對稻縱卷葉螟的研究主要集中在單葉尺度的光譜研究[70]以及小面積的冠層光譜研究[71]。單葉尺度的高光譜圖像雖然能提供非常詳細的光譜信息[19]，但是缺乏對水稻整體的了解；盆栽試驗和小區(qū)域試驗所采集的冠層高光譜信息彌補了單葉尺度研究的缺陷，但由于其極高的光譜分辨率，導致不同試驗環(huán)境和方案都會產(chǎn)生新的結(jié)果[72-73]。

無人機平臺的飛行高度低于機載和衛(wèi)星平臺，具有更高的空間分辨率，同時由于它的靈活性和簡便性，提高了觀測的時間分辨率[33]。因此，本研究結(jié)果在對稻縱卷葉螟為害程度的估計上確實優(yōu)于基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的研究結(jié)果[74]。多光譜數(shù)據(jù)相比于RGB三波段的影像數(shù)據(jù)具有更高的反演精度[75]。然而，高光譜成像遙感分辨率更高，數(shù)據(jù)量更大，相鄰波段有很強的相關(guān)性，同時包含了光譜域與空間域信息[76-78]，這是多光譜影像無法達到的精度[79]。但是，無人機多光譜影像可看作是篩選、提取特征波段后的高光譜數(shù)據(jù)，理論上具有與高光譜影像等效的定量反演能力，具有低成本、操作流程簡單等優(yōu)點[80]。本研究結(jié)果對基于無人機多光譜的農(nóng)作物長勢參數(shù)獲取及其精準反演具有重要的理論意義和應用價值。

此外，本研究利用多光譜影像變量估算稻縱卷葉螟危害情況，僅限于1年的數(shù)據(jù)，監(jiān)測結(jié)果容易受到氣候變化、監(jiān)測時間、昆蟲遷飛等因素影響，為提高模型的精度和適用性，未來需要對蟲害進行不間斷的監(jiān)測，總結(jié)各個時間段的監(jiān)測結(jié)果，再作全面和綜合的評判。

4 結(jié)論

本研究針對水稻不同生育期構(gòu)建的卷葉率反演模型顯示，植被指數(shù)與卷葉率的相關(guān)性越強，構(gòu)建的模型穩(wěn)定性和精度也越高；在分蘗期和孕穗期對稻縱卷葉螟為害情況進行檢測效果較好，拔節(jié)期效果稍差。另外，分蘗期的GNDVI和GRVI能有效表達由稻縱卷葉螟引起的葉綠素濃度下降，從而推測葉片出現(xiàn)淡黃色條狀斑紋。水稻在拔節(jié)期可能存在補償效應，導致模型估算效果不理想。孕穗期，水稻冠層由衰老和蟲害綜合引起的葉綠素含量的變化能被NDVI有效地反映。因此，要在水稻分蘗期和孕穗期對稻縱卷葉螟危害進行更好的監(jiān)測，應及早、科學地進行蟲害防控。

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（責任編輯：陳海霞）