【摘 要】
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马尾松毛虫是我国森林头号害虫，开展该虫害的遥感预测研究有助于全面、及时地发现可能发生虫害的区域，为有效森防检疫措施，降低虫害造成的直接、间接损失提供技术支持.以福
【机 构】
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福州大学环境与资源学院,福州350108
【出 处】
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第十一全国博士生学术年会——信息技术与安全专题
论文部分内容阅读
马尾松毛虫是我国森林头号害虫，开展该虫害的遥感预测研究有助于全面、及时地发现可能发生虫害的区域，为有效森防检疫措施，降低虫害造成的直接、间接损失提供技术支持.以福建省为研究区，于2012年2～5月份依次开展了三明市、将乐县、沙县、南平市、华安县、云霄县、南安市、安溪县、莆田市、长汀县、建阳市、宁德市及福清市等13个监测站的马尾松毛虫越冬代调查，调查指标包括GPS坐标、松林冠层光谱、气候、地形、林分、虫源、人文环境等.对上述因子进行分析与提取，经相关分析得到13个可有效预测马尾松毛虫害等级的子因子；利用Fisher判别分析，建立无危害、轻度危害、中度危害、重度危害等4个虫害等级的判别函数，建模组样本自检结果显示4个等级的判别精度分别为71.0％、84.9％、87.2％、100％，总判别精度为81.1％，验证组样本检验结果显示判别精度为73％，预测准确率为75.99％，表明利用Fisher判别分析预测马尾松毛虫害等级具有较好的可行性.
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