基于MODIS-MOD09Q1数据的雅氏落叶松尺蠖灾区提取及其适生气候特征分析

doi:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2024.01.031

湖北农业科学 ›› 2024, Vol. 63 ›› Issue (1): 169-176.doi: 10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2024.01.031

基于MODIS-MOD09Q1数据的雅氏落叶松尺蠖灾区提取及其适生气候特征分析

青格乐^1a, 黄晓君^1a,1b, 百里嘎^1a, Ganbat Dashzebeg², Tsagaantsooj Nanzad², Altanchimeg Dorjsuren³, Davaadorj Enkhnasan³, Mungunkhuyag Ariunaa²

1.内蒙古师范大学,a.地理科学学院/内蒙古自治区遥感与地理信息系统重点实验室;b.内蒙古自治区蒙古高原灾害与生态安全重点实验室,呼和浩特 010022;
2.蒙古国科学院地理与地质研究所,乌兰巴托 15170;
3.蒙古国科学院综合实验生物学研究所,乌兰巴托 13330

收稿日期:2022-11-05 出版日期:2024-01-25 发布日期:2024-02-05
通讯作者: 黄晓君（1984-）,男,内蒙古兴安盟人,副教授,博士,主要从事自然灾害监测与预警研究,（电话）13451310301（电子信箱）hxj3s@qq.com。
作者简介:青格乐（1998-）,男,内蒙古兴安盟人,在读硕士研究生,研究方向为自然灾害遥感监测预警,（电话）18847121536（电子信箱）2593300129@qq.com。
基金资助:
国家自然科学基金项目（41861056）; 内蒙古自治区科技计划项目（2021GG0183）; 内蒙古高校青年科技英才支持计划项目（NJYT22030）; 内蒙古自然科学基金项目（2022MS04005）; 内蒙古师范大学引进高层次人才科研启动经费项目（2020YJRC051）

Extraction of Eeannis jacobssoni disaster area based on MODIS-MOD09Q1 data and analysis of its adaptive climate characteristics

QING Ge-le^1a, HUANG Xiao-jun^1a,1b, BAI Li-ga^1a, Ganbat Dashzebeg², Tsagaantsooj Nanzad², Altanchimeg Dorjsuren³, Davaadorj Enkhnasan³, Mungunkhuyag Ariunaa²

1a. College of Geographical Science/Inner Mongolia Key Laboratory of Remote Sensing & Geography Information System; 1b. Inner Mongolia Key Laboratory of Disaster and Ecological Security on the Mongolia Plateau, Inner Mongolia Normal University, Huhhot 010022,China;
2. Institute of Geography and Geoecology, Mongolian Academy of Sciences, Ulaanbaatar 15170, Mongolia;
3. Institute of General and Experimental Biology, Mongolian Academy of Sciences, Ulaanbaatar 13330, Mongolia

Received:2022-11-05 Online:2024-01-25 Published:2024-02-05

摘要/Abstract

摘要： 通过MODIS-MOD09Q1遥感数据,使用归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）和近红外波段反射率（NIR）3个易获取且与虫害发生程度具有响应的指标,划分灾区受害度等级植被指数的变化,构建虫害综合指数（PCI）模型,实现雅氏落叶松尺蠖（Eeannis jacobssoni）灾区信息快速提取。在此基础上,借助气温和降水量数据,结合GIS空间叠加分析方法,揭示了害虫适生气候特征。结果表明,利用虫害综合指数能够准确提取害虫灾区严重度信息,其总体精度和Kappa系数分别为85.00%和0.81;雅氏落叶松尺蠖适宜于冬季、春季降水量较少、夏季降水量较多,气温不宜太高的气候,这与其生物学特性相吻合。该气候与大兴安岭林区相似,入侵风险较大,应引起中国林业部门的高度重视。

关键词: 雅氏落叶松尺蠖（Eeannis jacobssoni）, MODIS-MOD09Q1, 灾区数据提取, 适生气候特征

Abstract: Using MODIS-MOD09Q1 remote sensing data, three easily obtainable and responsive indicators, namely Normalized Difference Vegetation Index （NDVI）, Ratio Vegetation Index （RVI）, and Near Infrared Reflectance （NIR）, were used to classify the changes in vegetation index for the degree of damage in disaster areas, and a comprehensive pest index （PCI） model was constructed to achieve rapid extraction of information from the Eeannis jacobssoni disaster area. On this basis, with the help of temperature and precipitation data, combined with GIS spatial overlay analysis method, the climate characteristics suitable for pest growth were revealed. The results showed that using the comprehensive pest index could accurately extract the severity information of pest disaster areas, with an overall accuracy and Kappa coefficient of 85.00% and 0.81, respectively;Eeannis jacobssoni was suitable for climates with less precipitation in winter and spring, more precipitation in summer, and temperatures that should not be too high, which was consistent with its biological characteristics. This climate was similar to the Greater Khingan Mountains forest area, with a high risk of invasion, and should be highly valued by the Chinese forestry department.

Key words: Eeannis jacobssoni, MODIS-MOD09Q1, disaster area data extraction, adaptive climate characteristics

中图分类号:

S763.3

青格乐, 黄晓君, 百里嘎, Ganbat Dashzebeg, Tsagaantsooj Nanzad, Altanchimeg Dorjsuren, Davaadorj Enkhnasan, Mungunkhuyag Ariunaa. 基于MODIS-MOD09Q1数据的雅氏落叶松尺蠖灾区提取及其适生气候特征分析[J]. 湖北农业科学, 2024, 63(1): 169-176.

QING Ge-le, HUANG Xiao-jun, BAI Li-ga, Ganbat Dashzebeg, Tsagaantsooj Nanzad, Altanchimeg Dorjsuren, Davaadorj Enkhnasan, Mungunkhuyag Ariunaa. Extraction of Eeannis jacobssoni disaster area based on MODIS-MOD09Q1 data and analysis of its adaptive climate characteristics[J]. HUBEI AGRICULTURAL SCIENCES, 2024, 63(1): 169-176.

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基于MODIS-MOD09Q1数据的雅氏落叶松尺蠖灾区提取及其适生气候特征分析

Extraction of Eeannis jacobssoni disaster area based on MODIS-MOD09Q1 data and analysis of its adaptive climate characteristics

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