Wenn Pollenüberwachung auf hyperspektrale Bildgebung trifft

Der Frühling bringt wunderschöne Blumen und leuchtende Farben, aber auch Beschwerden und Allergiesymptome. Diese Symptome können durch Pollen verursacht werden, winzige Partikel, die aus den männlichen Fortpflanzungszellen von Pflanzen bestehen und von Wind, Insekten oder anderen Tieren verbreitet werden, um andere Pflanzen zu bestäuben. Pollen ist in der Luft vorhanden und kann in unsere Atemwege gelangen und unsere Gesundheit beeinträchtigen.

Die Indikatoren und Einflussfaktoren für die Überwachung der Pollenkonzentration sind recht komplex und umfassen nicht nur die Pollenkonzentration, die Pollenpartikelgröße und die Entfernung von den Pollenemissionsquellen, sondern auch die lokale Windgeschwindigkeit, die Windrichtung, die Sonnenscheindauer, die Art und Intensität des Niederschlags sowie die atmosphärische Stabilität.Dies hängt mit meteorologischen Faktoren zusammen.

Die traditionelle Pollenüberwachung verwendet hauptsächlich Manuelle ÜberwachungUnd Automatische InstrumentenüberwachungEs gibt zwei Hauptmethoden. Meteorologische Ämter nutzen hauptsächlich instrumentelle Überwachung.

In den meisten Laboren werden Pollenmessungen mit physikalischen Probennehmern durchgeführt, beispielsweise mit rotierenden Stabprobennehmern oder Sporenfallen vom Hirst-Typ. Diese Geräte fangen Pollen aus der Luft auf und analysieren ihn anschließend mikroskopisch, um die einzelnen Pollenkörner zu zählen. Obwohl dieses Verfahren seit Jahrzehnten Standard ist, schränkt die Abhängigkeit von menschlichen Eingriffen seine Genauigkeit und geografische Abdeckung ein.

Das Spektrum der abgedeckten Pollenarten ist begrenzt:Da traditionelle Methoden ein breites Anwendungsgebiet haben, weisen die mit diesen Methoden gemessenen Pollenkonzentrationsdaten erhebliche Einschränkungen auf. In vielen Fällen konzentrieren sich Messstationen nur auf wenige Pollenarten, was zu Datenlücken führt.

 Probleme der geografischen Verteilung:Die herkömmlichen Pollenmessstationen konzentrieren sich auf bestimmte Gebiete, hauptsächlich städtische Gebiete, während in ländlichen oder vorstädtischen Gebieten keine Messungen stattfinden. Diese begrenzte Verteilung führt zu einer unzureichenden geografischen Abdeckung.

Manuelles Zählen:Das manuelle Zählen unter dem Mikroskop ist ein mühsamer und fehleranfälliger Prozess. Zudem ist er stark von der Verfügbarkeit von Fachkräften abhängig, was sich auf den Zeitablauf auswirkt und somit die Zuverlässigkeit und Validität der Daten beeinträchtigt.

Variabilität bei der Probenahme: Die Platzierung der Pollensammler hat einen erheblichen Einfluss auf die Messwerte. Schon eine geringfügige Verschiebung des Sammlers um wenige Meter oder eine Änderung seiner Ausrichtung kann die Ergebnisse verändern. An verschiedenen Standorten werden Stangen oder Platten unterschiedlicher Größe verwendet, was die Anzahl der aufgefangenen Pollenkörner beeinflusst. Diese Variablen können zu Inkonsistenzen zwischen den in verschiedenen Gebieten erhobenen Daten führen.

Umwelt- und Technologiefaktoren:Externe Faktoren (wie Regen, Wind oder Maschinenstörungen) können die Datenerfassung beeinträchtigen. Darüber hinaus können unvorhersehbare Maschinenstörungen oder menschliche Verzögerungen bei der Datenerfassung zu Datenverlust oder -ungenauigkeiten führen.

Inkonsistente Zeitauflösung:Die traditionelle Pollenmessung erfolgt üblicherweise täglich oder wöchentlich und liefert daher kaum oder gar keine Echtzeitinformationen. Oftmals geben die Messstationen keine genauen Werte an, sondern lediglich allgemeine Kategorien wie „niedrig“, „mittel“ oder „hoch“, die für Menschen mit schweren Allergien möglicherweise nicht detailliert genug sind.

Standortspezifischer Geltungsbereich:Die Pollenkonzentrationen sind manchmal standortspezifisch und können von nationalen oder internationalen Standards abweichen, was einen Vergleich der Pollenkonzentrationen in verschiedenen Regionen erschwert.

Begrenzte Punktdaten:Jede Pollenmessstation erfasst einen bestimmten kleinen geografischen Punkt. Da sich Pollen jedoch über weite Strecken verbreiten kann, können punktuelle Messungen die umfassenderen Umweltfaktoren, die die Pollenverbreitung beeinflussen, nicht berücksichtigen.

Abbildung 1. Pollenüberwachung in der Stadt Yulin (Quelle: Meteorologisches Amt Yulin)

Hyperspektrale Bildgebung erfasst Spektraldaten des von Oberflächen reflektierten Lichts in mehreren kontinuierlichen schmalen Spektralbändern und bietet eine große Abdeckung sowie umfangreiche spektrale Informationen. Sie ermöglicht die Pollenüberwachung durch die Identifizierung von Pollenkörnern oder pollenbezogenen Vegetationssignalen. 

Abbildung 2. Spektralkurven von Pollen verschiedener Bäume.

Verschiedene Pflanzen setzen während ihrer Blütezeit unterschiedliche Arten von Pollen frei, und diese... Die spektralen Reflexionseigenschaften von Pflanzen (wie Chlorophyll, Carotinoide und Wassergehalt) können durch hyperspektrale Datenanalyse gewonnen werden.Satelliten können die spektralen Signale der Vegetation erfassen, kombiniert mit bodengestützten Beobachtungsdaten (wie z. B. Pollenproben). Pollentyp und spektrale Eigenschaften bestimmen Beziehung zwischen Zeichen。

Darüber hinaus kann es kombiniert werden mit Bodensensoren、 Fernerkundungs-SatellitenbilderUnd Globales proprietäres SensornetzwerkSeine Funktionalität ermöglicht es, zuverlässige Daten aus verschiedenen Quellen zu beziehen. Durch... Modellmessung、 Verarbeitung und Sortierung AnalyseEnorme Datenmengen aus verschiedenen Quellen gewährleisten die Genauigkeit der Modellüberwachung.

Abbildung 3. Überwachung von Baumpollen mithilfe von Satellitenbildern (Region Xi'an)