研究案例1：疫霉菌感染橡樹林退化的早期監(jiān)測與危害程度評估

  位于西班牙安達盧西亞地區(qū)的橡樹林由于疫霉菌感染而長期處于退化風險中，為了能夠對疫霉菌感染的橡樹林進行早期監(jiān)測，英國斯旺西大學和西班牙可持續(xù)農業(yè)研究所的科學家，基于可見光到短波紅外的高光譜成像以及紅外熱成像遙感數(shù)據(jù)建立了預測模型，結合超過1100棵樹的地面驗證數(shù)據(jù)顯示，該模型對退化樹種的識別精確率達到了82%。其中有34%的受感染樹木尚處于早期，未表現(xiàn)出可視癥狀，這一預測結果在兩年后的二次評估中得到了驗證。  

  據(jù)模型變量分析，標準化冠層溫度Tc-Ta和葉綠素熒光Fs是評估是否染病的最重要指標，染病樹木溫度顯著升高，水分、類胡蘿卜素、葉綠素含量及葉面積指數(shù)等顯著降低，VI指數(shù)CI2、LIC3、MND等在早期檢測和危害評估中比色素指數(shù)更為重要，該結果有力的證明了高光譜-紅外熱成像結合技術檢測早期病害侵染的能力，對于森林管理人員及時響應、盡早治理、保護森林生態(tài)具有重要意義。

研究案例2：區(qū)分受不同病原體（霉菌和微生物）侵染的橄欖樹

 橄欖的產量主要受兩種微生物侵染的影響：苛養(yǎng)木桿菌（Xf）和黃萎病菌（Vd），由于兩種病原體都能夠限制植物對水分和營養(yǎng)元素的吸收，所以往往會表現(xiàn)出極為類似的缺水癥狀。為了能夠從遙感數(shù)據(jù)中區(qū)分受不同病原體侵染的橄欖樹以相應的治理政策，墨爾本大學和歐洲委員會聯(lián)合研究中心的科學家對西班牙和意大利的27處混合染病的橄欖園進行了分類研究。
 基于高光譜成像數(shù)據(jù)中的特定指數(shù)如光化學植被指數(shù)PRIn、藍波段指數(shù)BI、葉綠素熒光反射曲率指數(shù)CUR、SIF等，以及基于紅外熱成像的水分脅迫指數(shù)CWSI等，研究人員使用深度學習的方法成功實現(xiàn)了混合數(shù)據(jù)中兩種病原體的分類。最終結果顯示，區(qū)分黃萎病菌（Vd）的整體準確率達到了98%，區(qū)分苛養(yǎng)木桿菌（Xf）的整體準確率達到了92%，證明了當面對侵染后表現(xiàn)出相似病狀的不同病原體時，高光譜-紅外熱成像結合技術依然具有強大的分辨能力，可以實現(xiàn)大面積作物的高效區(qū)分以進行針對性治理。



參考文獻：
1. Hornero, Alberto & Zarco-Tejada etc.(2021). Modelling hyperspectral- and thermal-based plant traits for the early detection of Phytophthora-induced symptoms in oak decline. Remote Sensing of Environment. 263. 112570. 10.1016/j.rse.2021.112570.
2. T. Poblete, J.A. Navas-Cortes etc. Discriminating Xylella fastidiosa from Verticillium dahliae infections in olive trees using thermal- and hyperspectral-based plant traits. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,Volume 179,2021,Pages 133-144,ISSN 0924-2716.