基于Sentinel-2A MSI特征的毛竹林刚竹毒蛾危害检测

作者：许章华; 周鑫; 姚雄; 李巧斯; 李增禄; 郭孝玉

来源：农业机械学报, 2022, 53(05): 191-200.

• 毛竹
• 危害检测
• 刚竹毒蛾
• Sentinel-2A MSI影像
• 特征优选
• XGBoost

为快速、准确地检测毛竹林刚竹毒蛾(Pantana phyllostachysae Chao)危害，基于Sentinel-2A MSI数据分析不同刚竹毒蛾危害等级下毛竹林像元光谱的变化，从叶损量、绿度、含水率等多个维度选择对刚竹毒蛾危害具有响应能力的22个Sentinel-2A MSI光谱衍生指标；经单因素方差分析(ANOVA)以及递归特征消除法(Recursive feature elimination, RFE)优选后，得到可用于刚竹毒蛾危害识别的10个遥感特征，包括LAI、RVI、NDMVI、EVI、NDVI705、NDVI783、RegVI1、RegVI2、GVMI和NDWI;将上述指标作为自变量，虫害等级作为因变量，建立基于XGBoost模型的刚竹毒蛾危害检测模型。研究发现，Sentinel-2A MSI数据波段6、7、8、8a对刚竹毒蛾危害具有较强的响应能力；红边与近红外波段参与构建的指数有效反映了竹林的受害情况；XGBoost模型对刚竹毒蛾危害识别的总精度为83.70%,对不同刚竹毒蛾危害等级的识别精度依次为94.72%、72.06%、79.77%、92.41%。因此，利用ANOVA-RFE筛选Sentinel-2A MSI光谱特征建立的XGBoost虫害检测模型，具有较高的识别精度，可为毛竹林刚竹毒蛾危害遥感监测提供技术支持。

• 单位
  福州大学; 福建工程学院; 福建省资源环境监测与可持续经营利用重点实验室