遥感病虫害预测模型构建

19/24遥感病虫害预测模型构建第一部分遥感数据的获取与预处理 2第二部分图像特征提取与病虫害识别 4第三部分病虫害预测模型构建 7第四部分模型算法选取与优化 9第五部分模型验证与精度评估 11第六部分预测结果空间可视化 14第七部分病虫害发展态势分析 15第八部分实时病虫害监测与预警 19

第一部分遥感数据的获取与预处理关键词关键要点【遥感数据的获取】

1.多源遥感数据的获取：来自卫星、飞机和无人机等多种平台，涵盖光学、雷达、激光等多种传感器。

2.数据分辨率与覆盖范围：不同的遥感平台和传感器提供不同空间分辨率和覆盖范围的数据，需要根据病虫害监测需求选择合适的数据集。

3.时序数据采集：病虫害发生发展具有动态性，因此需要获取时序遥感数据，监测病虫害的时空变化规律。

【遥感数据的预处理】

遥感数据的获取

遥感数据可通过多种平台获取，包括：

*卫星遥感：Landsat、Sentinel、MODIS等卫星平台提供多波段、多时空分辨率的遥感影像，可广泛用于病虫害监测和预测。

*无人机遥感：小型无人机搭载高光谱或多光谱相机，可获取高空间分辨率的影像，为精细化病虫害监测提供数据支持。

*航空遥感：使用飞机搭载遥感传感器获取大面积的遥感影像，可用于区域性病虫害监测和评估。

遥感数据的预处理

遥感数据预处理是将原始遥感影像转换为适合病虫害预测建模的格式，主要包括以下步骤：

*辐射校正：去除传感器误差和大气干扰，恢复影像真实亮度值。

*几何校正：根据地面控制点或数字高程模型，对影像进行几何配准，保证空间位置准确性。

*大气校正：消除大气散射和吸收对影像的影响，提高影像清晰度和色彩保真度。

*波段选择：根据病虫害特征和遥感波段敏感性，选择最能反映病虫害信息的波段。

*影像合成：利用多个波段信息生成多光谱或高光谱影像，增强病虫害信息的提取能力。

*图像增强：通过拉伸、滤波等技术，突出病虫害特征，便于识别和分类。

*标准化处理：对影像进行归一化或标准化处理，消除不同影像之间的差异，提高建模准确性。

遥感数据存储与管理

处理后的遥感数据需要妥善存储和管理，以方便后续研究和模型构建。常用的数据存储格式包括：

*栅格数据：使用网格结构存储空间数据，每个网格单元表示遥感影像的亮度值或其他信息。

*矢量数据：以点、线和面等几何图形表示空间对象，可用于存储病虫害发生点、扩散路径等信息。

*数据库：使用关系数据库管理遥感数据，可实现数据查询、分析和共享。

遥感数据质量评估

遥感数据的质量直接影响病虫害预测模型的准确性，因此需要对数据进行质量评估：

*空间分辨率：影像的分辨率反映其能识别的最小地物尺寸，应根据病虫害的大小和分布特征选择合适的分辨率。

*时间分辨率：影像获取的时间间隔反映其捕捉病虫害动态变化的能力，应根据病虫害的发生周期和发展速度确定合适的时间分辨率。

*辐射分辨率：影像的辐射分辨率反映其区分不同亮度值的精度，应根据病虫害的反射特性和背景植被的影响选择合适的辐射分辨率。

*几何精度：影像的几何精度反映其与真实地理位置的一致性，应根据建模要求和数据精度进行评估。

*光谱范围：影像的光谱范围反映其对不同波长的敏感性，应根据病虫害的反射光谱特征选择合适的光谱范围。第二部分图像特征提取与病虫害识别关键词关键要点主题名称：光谱特征提取

1.病虫害入侵会改变叶片的色素含量和反射特性，导致光谱特征的变化。

2.利用高光谱或多光谱影像提取病虫害感染叶片的独特光谱信息，包括反射率、吸收率和植被指数。

3.光谱特征与病虫害类型、严重程度和生长阶段呈相关性，可作为预测模型的输入参数。

主题名称：纹理特征提取

图像特征提取与病虫害识别

1.图像特征提取

图像特征提取是病虫害识别中的关键步骤，旨在从图像中提取能够有效表征病虫害特征的信息。常用的图像特征提取方法包括：

（1）形状特征：

通过提取目标物体的形状轮廓、面积、周长、宽高比等几何特征来表征其形状信息。

（2）纹理特征：

利用统计方法（如灰度共生矩阵、局部二值模式）或变换方法（如小波变换）来描述图像的纹理结构。

（3）颜色特征：

提取图像中的色彩信息，包括平均色、标准差、色调饱和度明度（HSL）等特征。

（4）光谱特征：

利用高光谱或多光谱图像，提取不同波段下的光谱反射率信息。

（5）深度特征：

采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，从原始图像中提取高层次的特征表征。

2.病虫害识别

病虫害识别是基于提取的图像特征，对图像中的病虫害进行分类和识别的过程。常用的病虫害识别方法包括：

（1）传统机器学习方法：

利用支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等传统机器学习算法，构建病虫害识别模型。

（2）深度学习方法：

利用CNN、卷积循环神经网络（CRNN）等深度学习模型，从图像中提取并识别病虫害特征。

（3）混合方法：

结合传统机器学习方法和深度学习方法，利用传统机器学习算法处理低层特征，使用深度学习模型提取高层特征。

4.典型应用举例

*利用航拍图像提取纹理特征和光谱特征，识别小麦锈病。

*使用多光谱图像提取形状特征和颜色特征，识别棉花红蜘蛛。

*采用CNN从高光谱图像中提取深度特征，识别水稻褐飞虱。

*基于CRNN从航拍视频中提取时序特征，识别松树松毛虫。

5.技术挑战

病虫害识别面临的技术挑战包括：

*病虫害种类繁多，特征复杂多样。

*病虫害受环境因素影响较大，导致其外观可变性大。

*图像采集条件（如光照、分辨率）对病虫害特征提取和识别有较大影响。

*模型训练需要大量标注数据，但获取高质量标注数据具有挑战性。

6.未来展望

遥感病虫害预测模型将在以下方面得到进一步发展：

*探索新的图像特征提取方法，提高病虫害识别精度。

*结合多源遥感数据，如航拍图像、高光谱图像、雷达数据等，增强病虫害识别能力。

*利用人工智能技术，实现病虫害识别自动化和智能化。

*开发基于遥感数据的病虫害预警系统，为农业生产提供及时有效的决策支持。第三部分病虫害预测模型构建关键词关键要点主题名称】：遥感数据获取与预处理

1.遥感数据获取：介绍获取遥感影像的各种平台和传感器，包括卫星、航空和无人机，以及不同传感器技术的优缺点。

2.遥感数据预处理：阐述遥感影像预处理的基本步骤，如辐射校正、大气校正、几何校正和图像融合，以及预处理对病虫害预测模型构建的重要性。

3.遥感数据特征提取：描述提取遥感影像中有效病虫害信息的特征方法，包括光谱特征、纹理特征、形状特征和对象特征，以及特征提取对模型准确性的影响。

主题名称】：病虫害发生规律分析

病虫害预测模型构建

1.遥感数据获取与预处理

*获取植被指数（NDVI、EVI等）和地表温度等遥感数据。

*通过辐射校正、几何校正、大气校正等预处理方法，增强遥感数据的精度和可靠性。

2.病虫害发生监测

*利用遥感数据提取植被健康状况和病虫害发生特征。

*建立植被指数阈值或分类模型，识别受病虫害影响的区域。

*开展实地调查，验证遥感检测结果，完善病虫害发生监测体系。

3.环境因子分析

*收集气象数据（温度、湿度、降水）、土地利用数据和土壤数据等环境因子。

*分析环境因子与病虫害发生发展的关系，确定影响病虫害的主要驱动因子。

*利用统计模型或机器学习算法，建立环境因子与病虫害发生之间的关联模型。

4.模型构建与评估

*根据环境因子与病虫害发生的关系，选择合适的病虫害预测模型，如回归模型、分类模型或过程模型。

*利用训练数据集训练模型参数，然后使用验证数据集评估模型精度。

*对模型的预测能力、稳定性和泛化能力进行评估，并根据评估结果优化模型结构和参数。

5.时空预测与可视化

*将训练好的模型应用于目标区域的遥感数据，生成病虫害预测图。

*利用地理信息系统（GIS）技术，将预测结果与地理空间信息相结合，实现病虫害空间分布的可视化。

*建立不同时间尺度的病虫害预测模型，实现对病虫害动态变化趋势的预测。

6.应用与推广

*将病虫害预测模型应用于实际病虫害监测与预警中，提供及时准确的病虫害发生预报信息。

*通过网络、移动端等平台，向用户提供病虫害预测服务，提高病虫害防治的效率和效果。

*结合病虫害预测模型和决策支持系统，辅助决策者制定防治策略，减少病虫害造成的经济损失和环境污染。

7.模型改进与更新

*持续监测病虫害发生情况，收集新的数据，更新模型输入和参数。

*采用新的遥感技术和算法，提升模型的精度和预测能力。

*结合病虫害发生机理和专家知识，优化模型结构和预测机制。第四部分模型算法选取与优化关键词关键要点【模型算法选取】

1.病虫害预测模型算法选择应考虑病虫害发生的时空规律、数据类型、模型复杂度和计算效率。

2.常用的算法包括统计模型、机器学习模型和深度学习模型，其选择取决于数据量、特征维度和预测精度需求。

3.结合不同算法的优势，采用集成学习或融合模型可以提高预测精度和鲁棒性。

【模型参数优化】

模型算法选取与优化

模型算法选取是遥感病虫害预测模型构建中的关键环节，直接影响模型的预测精度。一般而言，根据病虫害预测模型的目的和数据特征，可选择合适的分类或回归算法。常见的算法包括：

分类算法：

*支持向量机（SVM）：一种非线性分类器，擅长处理高维数据和非线性关系。

*随机森林：一种集成学习算法，通过构建多个决策树并对其结果进行投票来提高预测精度。

*梯度提升机（GBM）：一种迭代算法，通过逐步添加决策树来优化模型性能。

回归算法：

*线性回归：一种简单的线性回归模型，用于预测连续变量。

*非线性回归：包括多项式回归、指数回归和对数回归等，用于预测非线性关系。

*神经网络：一种非参数模型，能够学习复杂的数据关系和模式。

算法优化：

为了进一步提升模型性能，可采用以下优化技术：

特征选择：

*过滤器法：基于统计度量（如卡方检验）选择特征。

*包裹法：通过评估特征组合对模型性能的影响来选择特征。

*嵌入法：在模型训练过程中选择特征，如L1正则化和树形模型中的信息增益。

超参数调优：

*网格搜索：通过手动或自动化的方式尝试不同的超参数组合，找到最优值。

*贝叶斯优化：一种基于概率论的超参数调优方法，可以快速找到近似最优值。

交叉验证：

*K折交叉验证：将数据集随机分成K个折，轮流将每个折作为验证集，其余作为训练集，以评估模型泛化能力。

*留一法交叉验证：一种极端的交叉验证方法，每次将一个样本作为验证集，其余作为训练集。

集成学习：

*装袋：对同一数据集构建多个模型，并对它们的预测结果进行平均或投票。

*提升：通过加权的方式组合多个模型的预测结果，以提高预测精度。

优化目标函数：

*平均绝对误差（MAE）：衡量预测值与真实值之间的平均绝对误差。

*均方根误差（RMSE）：衡量预测值与真实值之间的均方根误差，对极端值更加敏感。

*R^2得分：表示模型解释数据方差的百分比，范围为[0,1]。第五部分模型验证与精度评估关键词关键要点模型验证

1.将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集训练模型，使用测试集评估模型性能。

2.采用交叉验证等技术以减少过拟合并提高模型泛化能力。

3.针对不同病害类型和遥感数据类型，选择合适的验证方法，如混淆矩阵、ROC曲线等。

精度评估

1.常见的精度评估指标包括准确率、召回率、F1值和Kappa系数。

2.精度评估应考虑病害预测模型的实际应用场景和业务需求。

3.利用统计方法和可视化技术对精度评估结果进行分析和解释，为模型改进提供方向。模型验证与精度评估

模型验证是评估遥感病虫害预测模型性能的重要步骤，包括模型内部验证和外部验证。

模型内部验证

*交叉验证：将数据集随机分成多个子集，依次使用其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，多次重复此过程，计算模型在不同训练集和测试集上的平均预测精度。

*自助法：从原始数据集进行有放回地抽样，生成多个子集，每个子集作为训练集，预测其余数据的响应，计算模型的预测精度。

模型外部验证

*独立数据集验证：使用未用于训练模型的独立数据集进行评估，避免过拟合。精度оцінкананезалежномунаборіданихоцінює,наскількидобремодельузагальнюєнаневикористанихданихдлятренування,ідопомагаєуникнутинадмірногопідгону.

精度评估指标

*准确率（Accuracy）：预测正确的样本数与样本总数之比。

*灵敏度（Sensitivity）：预测为阳性且实际为阳性的样本数与实际为阳性样本总数之比。

*特异度（Specificity）：预测为阴性且实际为阴性的样本数与实际为阴性样本总数之比。

*查全率（Recall）：预测正确的阳性样本数与实际为阳性样本总数之比。

*F1得分：灵敏度和特异度的调和平均值，综合考虑了模型对阳性和阴性样本的预测能力。

*ROC曲线：以灵敏度为纵轴，1-特异度为横轴绘制的曲线，用于评估模型的鉴别能力。

*AUC值：ROC曲线下的面积，表示模型区分阳性和阴性样本的概率。

其他考虑因素

*预测间隔：表示模型预测的置信度，反映模型预测的不确定性。

*空间分辨率：遥感图像的空间分辨率会影响模型的精度，高分辨率图像通常能提供更准确的预测。

*时间尺度：病虫害的时空动态会影响模型的精度，需要考虑模型的时间尺度。

最佳实践

*使用多种验证方法，增强评估的可靠性。

*选择与模型训练数据相似的独立数据集进行外部验证。

*考虑不同的精度评估指标，全面评估模型的性能。

*根据特定应用需求选择合适的精度阈值。

*定期更新和改进模型，提高其预测精度。第六部分预测结果空间可视化预测结果空间可视化

预测结果空间可视化在遥感病虫害预测模型中至关重要，为决策者提供直观且易于理解的模型输出。本文介绍了以下预测结果空间可视化方法：

空间分布图

空间分布图以地图形式显示病虫害预测结果，每个像素或区域的强度或颜色代表该位置的预测风险水平。这有助于识别病虫害爆发热点区域，并指导决策者采取有针对性的管理措施。

*优势：提供病虫害空间分布的直观概述，便于识别热点区域和趋势。

*劣势：可能过于复杂或难以解读，尤其是对于大面积或高分辨率图像。

时间变化图

时间变化图按时间顺序显示病虫害预测结果，通常绘制为折线图或柱状图。这有助于监测病虫害种群动态，识别季节性趋势和预测未来爆发风险。

*优势：显示病虫害种群的动态变化，为长期预测和监测提供信息。

*劣势：对于时间序列短或变化缓慢的病虫害，可能不敏感或难以解释。

多变量分析图

多变量分析图将病虫害预测结果与其他相关变量（如土地利用、气候条件或植被指数）联系起来。这有助于识别影响病虫害发生的因素，并为基于风险的管理提供信息。

*优势：提供对病虫害发生机制的全面理解，指导综合管理实践。

*劣势：可能复杂且难以解释，需要对多变量建模和统计分析的深入了解。

交互式可视化

交互式可视化允许用户探索和交互预测结果，例如通过缩放、平移或选择感兴趣的区域。这提供了比静态图像更灵活和直观的分析体验。

*优势：增强用户与预测结果的交互，促进深入洞察和决策支持。

*劣势：需要复杂的软件和技术实现，可能对用户技术能力构成挑战。

选择适当的可视化方法

选择最合适的预测结果空间可视化方法取决于特定病虫害预测模型、目标用户和应用程序。空间分布图通常用于识别热点区域，而时间变化图用于监测动态变化。多变量分析图和交互式可视化提供了更深入的分析和决策支持。

结论

预测结果空间可视化是遥感病虫害预测模型的重要组成部分，使决策者能够直观地理解和解释模型输出。通过适当的选择和应用可视化方法，我们可以提高病虫害管理实践的效率和有效性，减轻病虫害对农业和生态系统的影响。第七部分病虫害发展态势分析关键词关键要点遥感技术在病虫害发展态势分析中的应用

1.遥感技术可以获取病虫害发生区域的高分辨率图像，通过图像处理和模式识别技术，可以提取病虫害的时空分布信息，从而快速准确地识别病虫害的发生范围和动态变化趋势。

2.遥感技术可以监测病虫害发生环境的动态变化，如气象条件、土地利用类型、植被覆盖度等，通过建立病虫害发生环境与遥感影像特征之间的相关性模型，可以预测病虫害的潜在发生区域和发生时间。

病虫害发生模型

1.病虫害发生模型是基于病虫害发生规律和环境敏感性建立的数学模型，可以模拟病虫害在不同环境条件下的发生发展动态。

2.病虫害发生模型可以预测病虫害的发生时间、发生程度和发生地点，为病虫害防治提供科学依据。

病虫害综合防治系统

1.病虫害综合防治系统是一个集预测、预报、监测、预警、防治为一体的综合管理系统，可以实现病虫害的全面防控。

2.病虫害综合防治系统以遥感技术为基础，利用病虫害发生模型，可以及时准确地预测病虫害发生发展态势，并制定有针对性的防治措施。

病虫害预警系统

1.病虫害预警系统是基于病虫害发生预测模型和监测数据的实时预警系统，可以及时发现病虫害发生风险并发出预警信息。

2.病虫害预警系统可以为政府部门和农户提供预警信息，指导农户及时采取防治措施，减少病虫害造成的损失。

病虫害遥感监测技术

1.病虫害遥感监测技术是指利用遥感技术对病虫害发生进行实时监测，及时发现病虫害发生动态和预警病虫害发生风险。

2.病虫害遥感监测技术可以提高病虫害监测的效率和准确性，为病虫害防治提供及时有效的技术支撑。

病虫害大数据挖掘技术

1.病虫害大数据挖掘技术是指从海量的病虫害数据中提取有价值的信息，发现病虫害发生规律和预测模型。

2.病虫害大数据挖掘技术可以提高病虫害预测的准确性和时效性，为病虫害防治提供科学决策依据。病虫害发展态势分析

病虫害发展态势分析是遥感病虫害预测模型中至关重要的步骤，旨在通过监测和分析病虫害的发生、发展和扩散情况，预测其未来的发展趋势。这个过程涉及以下几个关键方面：

1.病虫害发生与分布监测

利用遥感技术定期对目标区域进行监测，获取病虫害发生与分布信息。遥感数据可以提供以下信息：

*病虫危害程度：通过提取植被指数、叶面积指数等参数，评估病虫害对植被的影响，确定轻、中、重度危害区域。

*病虫发生部位：识别病虫害发生部位，如叶片、茎秆、根系等。

*病虫扩散路径：分析不同时期病虫害分布的变化，выявитьпутираспространениявредителейиболезней.

2.病虫害发生影响因素分析

分析影响病虫害发生的各种因素，包括气候条件、寄主植物、天敌、土壤条件和人类活动等。这可以帮助识别关键影响因素，从而预测病虫害发展趋势。

*气象条件：温度、湿度、光照和降水等气象条件对病虫害的发生、发展和扩散有直接影响。例如，高温有利于虫害发生，而大雨môže抑制虫害扩散。

*寄主植物：病虫害发生与寄主植物的类型、数量和分布密切相关。例如，某些树种更容易受到特定病虫害的侵袭。

*天敌：天敌是控制病虫害的重要因素。通过监测天敌的发生、密度和分布，можнооценитьихрольвподавлениивредителейиболезней.

*土壤条件：土壤水分、酸碱度、质地等土壤条件会影响病虫害发生。例如，过于潮湿的土壤有利于根系病害的发生。

*人类活动：人类活动，如农林业生产、交通运输和旅游，可以通过传播病虫害或改变生态环境而影响病虫害发生。

3.病虫害发展趋势预测

基于病虫害发生与分布监测以及影响因素分析，利用数学模型或专家系统等方法，预测病虫害未来的发展趋势。预测模型考虑了病虫害的发生、发展和扩散规律，以及各种影响因素的综合作用。

*确定关键影响因素：通过分析历史数据和专家知识，确定对病虫害发展影响最大的关键因素。

*选择预测模型：根据病虫害发生规律和影响因素，选择合适的预测模型，如回归模型、时间序列模型或机器学习模型。

*模型参数校准：使用历史数据或实地观测数据，校准预测模型的参数，使其尽可能准确地反映病虫害的发展趋势。

*预测结果评估：利用验证数据集或实时监测数据，评估预测模型的准确性和可靠性。

4.病虫害预警与防控

基于病虫害发展态势分析结果，及时发布病虫害预警，指导相关部门和农户采取有效的防控措施。

*预警发布：根据预测结果，提前发布病虫害预警信息，告知相关人员病虫害发生的风险和危害程度。

*防控措施建议：结合预测结果和实际情况，提出科学合理的防控措施建议，包括农药施用、生物防治、病虫害检疫等。

*监测与评估：加强病虫害监测，跟踪病虫害发生发展态势，评估防控措施的有效性，必要时调整防控策略。第八部分实时病虫害监测与预警关键词关键要点遥感技术在病虫害实时监测中的应用

1.高空间分辨率和多光谱成像可监测植被光谱特性变化，及时识别病虫害受侵区域。

2.时间序列遥感数据可分析病虫害发生动态，预测其扩散趋势和危害程度。

3.无人机和卫星遥感相结合，实现病虫害监测的全覆盖和高精度。

数据集成与融合技术在病虫害预警中的作用

1.整合多源遥感数据、气象数据和病虫害发生记录，全面刻画病虫害发生规律。

2.通过机器学习和数据挖掘技术，构建融合模型，提高病虫害预警的准确性和时效性。

3.结合地理信息系统（GIS），实现病虫害可视化展示和空间分布分析。

病虫害预警信息发布与传递

1.建立统一的病虫害预警发布平台，实现信息共享和及时传递。

2.利用移动应用、短信和预警系统等多种渠道，将预警信息精准推送给农户和相关部门。

3.根据不同病虫害的发生特点和危害程度，发布分级预警，指导农业生产和防治措施。

病虫害监测与预警模型的智能化

1.采用深度学习和神经网络技术，构建病虫害识别和预警模型，提高识别准确性和预警效率。

2.基于云计算和边缘计算技术，实现病虫害监测与预警的大规模部署和实时处理。

3.通过知识图谱和自然语言处理，增强病虫害预警的信息智能化，方便用户理解和决策。

病虫害监测与预警系统评估与改进

1.制定病虫害监测与预警系统评估指标，全面评价系统性能和有效性。

2.定期开展系统评估，收集用户反馈，持续改进算法和功能。

3.结合新技术和研究成果，不断更新和完善病虫害监测与预警系统，确保其先进性和实用性。

病虫害实时监测与预警在农业生产中的应用前景

1.提升病虫害防治的及时性，降低农药使用量，保障农产品安全和环境保护。

2.辅助农业决策，指导作物种植和病虫害管理，提高农业生产效率和经济效益。

3.为政府部门制定病虫害防控政策和采取应急措施提供科学依据，保障粮食安全和生态平衡。实时病虫害监测与预警

引言

实时病虫害监测与预警是病虫害综合管理(IPM)中至关重要的一步，旨在识别病虫害爆发并及时采取措施予以控制。遥感技术在实时病虫害监测与预警中发挥着越来越重要的作用，为IPM提供了宝贵的信息和支持。

遥感在病虫害监测中的应用

遥感利用来自卫星或航空平台的电磁辐射数据来监测植被状况。在病虫害监测中，遥感技术可以检测植物胁迫的早期迹象，包括叶绿素含量降低、叶面积指数(LAI)下降以及光合作用活动受损。

多光谱遥感

多光谱遥感使用一系列窄波段传感器来获取目标物体在特定波长范围内的反射率或辐射值。不同的植物胁迫表现出不同的光谱特征，这使得多光谱遥感能够识别和监测病虫害。

高光谱遥感

高光谱遥感使用数百个连续波段的传感器来获取目标物体的详细光谱信息。与多光谱遥感相比，高光谱遥感提供更高的光谱分辨率和更丰富的特征信息，从而提高了病虫害识别的准确性。

超光谱遥感

超光谱遥感使用数千个非常窄的连续波段的传感器，产生了极高的光谱分辨率。这使得超光谱遥感能够更准确地识别和表征病虫害类型、严重程度和作物特定信息。

热红外遥感

热红外遥感测量目标物体的热辐射。病虫害感染会导致叶片温度升高，这可以通过热红外遥感检测到。

监测病虫害