关于公司2014年申报福建省科学技术奖项目相关内容的公示
 

         根据闽科奖办[2014]3号《福建省科学技术奖励委员会办公室关于2014年度福建省科学技术奖推荐工作的通知》要求，现将公司申报2014年度福建省科学技术奖项目的相关内容（项目名称、推荐奖种、主要完成人、完成单位、代表性论文目录、主要知识产权证明目录、项目简介等内容）予以公示。（具体内容详见附件）
公示时间为2014年6月23日至2014年6月25日。在此期间有何异议敬请监督反馈。
                                        反馈电话：22866078（院科研办）

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项目名称：马尾松毛虫快速监测预警技术及应用研究
推荐奖种：福建省科学技术进步奖
推荐单位：福建省教育厅
项目简介：
该项目属于林业科学技术—>森林经营管理技术—>林业遥感技术领域。
项目以福建省为研究区，以HJ-1A/B CCD多光谱卫星影像及气候、地形、林分、相关部门资料等为主要数据源，提取并分析可反映马尾松毛虫害特征的林分与光谱信息，基于决策树算法实现福建省2010、2011年马尾松毛虫害4个等级的快速监测；提取可能影响马尾松毛虫害发生、发展的气候、地形、林分、虫源和天敌、人文环境等因子，构建2011年松毛虫害等级的数量化理论Ⅰ、Fisher判别及神经网络等预测模型，建立松毛虫害预警技术体系。所取得的主要经济指标为：
（1）结合历史虫情、区域代表性与研究需要，于福建省宁德市、福清市、莆田市、南安市、安溪县、云霄县、华安县、长汀县、三明市、沙县、将乐县、南平市、建阳市等13个县（市）设置马尾松毛虫害长期监测样地；这13个县（市）形成两个条带，即“山区带”和“沿海带”，为该项目开展及后续研究提供了场地与基础数据保障。
（2）引入“基于光谱片层-面向纹理类”的信息提取算法，在运用光谱分析技术实现松林“片层”分割的基础上，利用纹理信息进一步识别松林信息，2010年马尾松毛虫为害期、2010~2011年越冬代、2011年为害期、2011~2012年越冬代4个时期松林信息的提取精度依次为83.36%、84.36%、82.22%、84.99%，总Kappa系数分别为0.609 6、0.602 6、0.557 2、0.654 3。
（3）多维度考虑松毛虫危害下的松林表征，提取或反演了NDVI、TNDVI、DVI、RDVI、RVI、PVI、SAVI、MSAVI、MCARI等9个植被指数，CARI、REP、RES、REA、REDVI、RERVI、RENDVI等7个红边参数及郁闭度、LAI、SEL等因子。经相关分析，选择DVI、MCARI、SEL、CARI和REA作为2010年松毛虫害的监测指标，选择DVI、PVI、MCARI、SEL、CARI和REA作为2011年的遥感快速监测指标；监测指标较为一致，表明上述因子对松毛虫害反映敏感。
（4）利用QUEST决策树算法提取福建省2010、2011年松毛虫害等级信息。两期马尾松毛虫害信息的提取精度分别为83.50%、82.40%，总Kappa系数分别为0.758 2、0.755 8，准确率分别达84.75%、88.60%，依此可实现松毛虫害的快速监测。
（5）马尾松毛虫害的发生、发展是气候、地形、林分、虫源和天敌、人文环境等因素共同作用的结果，围绕上述指标收集大量数据，依此获取了148个子因子的区域分布图。
（6）经相关分析，筛选13个子因子作为马尾松毛虫害预测模型的自变量，采用数量化理论Ⅰ、Fisher判别与BP神经网络分别构建福建省2011年马尾松毛虫害等级预测模型；3种方法的预测精度依次为74%、73%、73%，准确率分别为76.00%、75.99%、74.50%。
（7）在建立马尾松毛虫害预测模型的基础上，参照重大气象灾害、突发公共事件的预警分级，将松毛虫害预警分为红色（Ⅰ级）、橙色（Ⅱ级）、黄色（Ⅲ级）与蓝色（Ⅳ级）4个级别，构建马尾松毛虫害发生及虫害等级上升的预警技术体系，样本验证结果表明该预警体系可行性较强。
主要完成单位：三明学院  福建农林大学
主要完成人及其贡献：