基于衛星遙感影像的森林病蟲害監測研究進展

岳彩會 喬潤喜

摘要：森林病蟲害的災害問題對森林資源的保護與安全造成了嚴重的影響，需要及時的開展森林病蟲害監測作業，保障此項作業在實施階段的快速性和準確性，從而加大對病蟲害問題的防治力度。現階段需要利用衛星遙感影像技術，為森林病蟲害監測作業的順利開展奠定良好的基礎，通過對此類技術的應用方法和操作要點加以分析，基于系統化的總結和完善加深對衛星遙感影像森林病蟲害監測系統的研究和開發力度，充分的發揮衛星遙感影像系統在森林病蟲害監測作業當中的實用價值。

關鍵詞：衛星遙感影像;森林病蟲害;監測措施

當森林出現嚴重的病蟲害問題時，不僅不利于樹木的正常生長，還會降低森林的整體質量，從而導致大量的森林資源遭到破壞，進一步演變成了更為嚴重的生態環境失衡和造成更大的經濟損失。在使用衛星遙感監測方法的過程中，可以擴大實際的監測區域，并對受害林木的實際情況予以客觀的評估，采取有針對性的控制措施，抑制森林病蟲害的發生和蔓延;基于精準化的預測，實現對森林病蟲害災害問題的進行有效地防控。

1 分析基于衛星遙感影像監測森林病蟲害實際情況

通過對遙感影像的記錄狀況加以分析，利用識別圖像處理等計算機信息提取技術和功能，再結合其他類型的輔助類材料，實現對森林病蟲害問題的全面檢測。當森林受到病蟲害的嚴重危害時，則會引起失葉等方面的問題，在開展監測作業的過程中，需要針對森林區域的病蟲害發生、發展和造成的損失等情況加以評估，且這方面的評估內容在森林病蟲害監測階段具有重要作用。當森林遭受到病蟲害問題的危害之后，林木的外觀、樹冠形態變化以及內部生理都產生了一定程度的變化，并且對植物的反射率造成了相應的影響，植物反射率的變化情況能夠引起光譜特性等方面的變動，而這些特性可以利用衛星遙感傳感器進行捕捉，通過分析遙感影像光譜值的整體變化狀況，進一步掌握林木的內部結構異常變化情況。植被指數屬于較為常用的監測方法，并且具有有效特性，利用比值植被指數監測森林病蟲害的實際狀況，能夠獲得較為良好的監測效果。首先，可以利用多種不同類型的圖像處理措施，及時的消除在波普產生階段的差異化情況，避免對整體的監測精準程度造成不良影響，接著提取兩期不同類型的影像比值植被指數，在最后將兩期影像的AVI相減，從而獲得植被的指數差，以定量分析的形式掌握森林的失葉情況，從而制作出清晰的圖紙等內容。失葉檢測屬于森林生態學在研究階段的關鍵組成部分，在受到失葉等方面問題的影響時，則會造成林木的林冠產生變化，需要將這些的內容納入到森林經營管理項目當中，采用衛星遙感技術擴大實際的監測空間和監測范圍，以實時化的監測措施掌握林冠的動態變化情況，利用衛星遙感監測技術明確森林病蟲害問題的發生趨勢。

2 利用衛星遙感影像監測森林病蟲害的相關技術和主要方法

對于森林的病蟲害問題來說，實際上所涉及到的種類具有多樣化的特點，且不同的森林所受到的危害狀況具有差異性。與此同時，所選用的遙感數據類型各不相同，最終所選用的監測方法也有所不同，從而保障了技術方法的多樣性和豐富性。在開展森林病蟲害衛星遙感監測應用研究項目的過程中，嚴格執行早發現、早監測的病蟲害防控理念，及時的選取有針對性的防控措施，控制病蟲害的發生和蔓延，通過對森林的整體受害情況加以評估，在嚴格防控的基礎上進一步減少災害造成損失等問題的出現，從而確保早發現、早預防、早除治等方面的森林病蟲害治理工作目標能夠順利實現。

2.1 植被指數法

結合地表植被的實際狀況，可以選用植被指數的方法對森林現階段所遭受的病蟲害危害加以度量，通過對葉生物量所發生的變化加以分析，充分的將此方面的數據信息反映在影像當中，使專業技術人員能夠及時的掌握植被指數的變化狀況。另外，在收集植被指數等信息的過程中，還可以確保此類指數能夠對病蟲害的發生和發展情況進行標示，以此來分析植被指數的變化情況，從而實現對病蟲害災害的有效和及時監測。

2.2 傳統影像模式識別方法

2.2.1 影像差值法或影像比值法

通過將多時相影像與單時相影像進行比較可以看出，在使用前者檢測方法的過程中，不僅能夠獲得更加精準的分類程度，還可以對多種不同類型的病害進行監測。影像差值法主要是指兩個小時以內所獲得的影像，且此類影像在相減的同時，從而衍生成為了新的影像。如果尚未發生病蟲害災害的區域，那么其影像值為零，而對于受到病蟲害危害的森林區域，此時的影像值不為零。比值法主要是指在兩個小時以內的影像，對其進行相除之后從而獲得的新型影像資料。當森林區域尚未受到病蟲害的危害時，那么影像的數值較為近似，若受到了病蟲害的嚴重危害時，那么其影像數值處于大于1或者小于1的狀態。在使用此類方法的過程中，主要是針對監測光譜變化上的呈現出具有明顯失葉程度的區域，且此類區域的面積相對較大，并且失業情況過于嚴重。

2.2.2 影像分類法

在多光譜影像監測技術的使用過程中，為影像分類法的操作提供了充足的空間，并且使影像分類法呈現出了良好的適應性，在受到病蟲害危害時，林木冠層光譜區域可以使用影像分類法，從而明顯的掌握冠層光譜的變化狀況，并為檢測作業的開展奠定良好的基礎。單時像影像以及多時相影像屬于影像分類方法當中的關鍵組成部分，其中，在使用多時相影像方法的過程中，能夠獲得較為精準的分類程度。當林木受到舞毒蛾等害蟲的危害時，則會引起失葉等狀況，可以在TM與SPOT等影像的共同作用下，對此類病蟲害問題進行分類實驗，可以基于監督和非監督等兩種不同類型的分類實驗，將最終的監測精準程度保持在80%左右。例如：在檢測落葉松等森林區域的過程中，若落葉松受到了早落病的危害時，那么樹冠的針葉部分呈現出了黃色的狀態，并且不斷形成以自上而下的形式出現了失葉的情況，最后導致葉片死亡最終演變成為深灰色的狀態。通過對樹冠的變化進行識別和分析可以看出，可以引起影像光譜變化狀況，從而呈現出了差異化的特點，可以利用影像分類的方法，對于受到損害的落葉公等樹木進行檢測。

2.3 其他類型的影像處理方法

在使用其他類型影像處理方法的過程中，包含了纓帽變換、變化矢量、主成分變換、光譜混合以及紋理特征等多種不同類型的分析方法，將其全部融入到森林病蟲害問題監測作業的實施階段，有助于進一步提高病蟲害監測作業的實施效果。在開展森林病蟲害問題監測作業的過程中，由于尚未全面的消除相應的成像條件，并且受到了地形、跡象等多方面因素變化狀況的影響。在使用傳統類型的影像分類差值法或者比值法監測森林病蟲害問題時，則無法獲得更加優質的監測效果。例如：在分析落葉松毛蟲危害等問題的過程中，可以針對落葉松的紋理特征加以分析，從而構建相應的紋理量。在分析紋理量顯著差異性特點的基礎上，從而獲得了有效的落葉松毛蟲害信息數據，為森林病蟲害監測工作的順利開展奠定了良好的基礎。

3 光譜分析技術

3.1 紅邊參數分析

在使用紅邊參數分析研究方法的過程中可以看出，當植物受到了病蟲害的嚴重危害時，光譜情況則隨著相應的反應程度進行改變，紅邊的拐點位移、紅界光譜的藍移以及藍邊的斜率變化情況較為明顯。在使用紅邊參數分析方法的過程中，主要涉及到了紅外波段和近紅外波段，且植物的光譜反射率呈現出了由低到高的狀態，中間的光譜區域則可以作為宏邊區進行研究，通過對紅邊特性進行分析，可以及時的探測出病蟲害的實際狀況，進一步監測植被的健康情況。

3.2 分析葉綠素的最大吸收深度

當森林區域受到了病蟲害危害時，林木的葉片葉綠素濃度則會逐漸降低，且光譜的紅邊則會產生相對位移情況，與其相連的光譜吸收則會呈現出變淺的狀態。此時可以看出植物受到病蟲害的危害狀態較為嚴重，那么光譜吸收的變淺程度則會逐漸增大。為此，可以通過對葉綠素的最大吸收深度加以分析，并將此方面的數據信息作為表中植物健康狀況的重要數據，以定量的分析方法掌握植物的光譜變化情況。

4 基于衛星遙感影像研究森林病蟲害監測工作的發展趨勢

一方面，綜合運用多種技術和方法，并為圖像的處理和信息的提取提供支持，識別并消除林下植被以及土壤等基礎因素對災害光譜所造成的干擾，從而對偽信息加以剔除。在使用多源遙感數據方法的過程中，需要對影像的紋理特征予以高度的重視，從而加大對樹木冠層結構特征的分析力度，進而達到突出災害信息、抑制噪聲的目的。另一方面，實現對多源遙感數據的綜合應用。在開展森林病蟲害監測作業的過程中，可以基于高分辨率的影像數據，從光譜、空間以及時間等多種不同的角度入手，從而拓展多源遙感數據應用空間，基于豐富的數據信息提高病蟲害監測的精準程度。

5 結論

為了能夠促進森林病蟲害遙感監測技術的研究進程，并在開展森林病蟲害防治工作的過程中，為此類工程項目提供充足的數據參考依據，保障數據內容的科學性、準確性與可靠性，需要實現對衛星遙感影像監測方法的有效使用，及時地找出在森林病蟲害研究階段的主要問題，從而采取有針對性的改善措施，基于多種不同類型的監測技術為森林病蟲害監測作業的順利開展提供良好的技術支撐。

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