Hiperspektrālo datu izmantošana Egļu (Picea abies) sakņu trupes identifikācijai

Abstract

Maģistra darbs ir veltīts egļu sakņu trupes sēnes (Heterobasidon annosum) noteikšanai tālizpētes hiperspektrālajos datos. Egļu sakņu trupes radītie bojājumi ik gadu Eiropā sastāda vairākus simtus miljonus eiro lielus zaudējumus. Līdzšinējie pētījumi apraksta individuālu auga stresa reakciju noteikšanu, ko izraisa Heterobasidon annosum sēnes izpaltība eglē (Picea abies). Veģetācijas pētījumi veikti, lai izteiktu hlorfila, fotosintēzes, ūdens daudzuma, celulozes un lignīna daudzuma izmaiņas veģetācijā, izmantojot hiperspektrālos datus. Darbā ir izvērtētas vairākas aprēķinu metodes spektrālo datu analīzē, kuras tiek piemērotas Heterobasidon annosum izraisīto indikāciju noteikšanai, rezultātā iegūstot pietiekami augstu ticamību sakņu trupes izraisīto stresa izpausmju noteikšanai īsviļņu infrasarkanajā spektrā un spektra redzamajā daļā.

Master thesis is devoted to spruce root-rot fungi (Heterobasidon annosum) detection in remote sensing hyperspectral data. Every year economic loss in Europe caused by spruce root-rot compiles up to several hundred million euros. Previous studies have described the determination of individual plant stress responses caused by Heterobasidon annosum distribution in spruce. These studies of vegetation have shown hyperspectral data analysis to extract chlorophyll, photosynthesis, water, cellulose and lignin amount. In this master thesis several calculation methods have been evaluated for spectral data analysis to determine the indications caused by Heterobasidon annosum. The result shows high possibility to detect root-rot caused stress reactions in short wave infrared and visible light spectrum part.