無人機+高光譜 探求森林病蟲害遙感監測新轉機

申佩佩 邵月中

松材線蟲病（Bursaphelenchus xylophilus）又稱松樹枯萎病，是全球森林生態系統中最具危害性的病害之一。對于松材線蟲病的預防、監測和除治一直是中國林業生態監管工作的重中之重，松材線蟲也被列在“重要（檢疫性）有害生物”中森林病害的首位。

松樹是浙江省造林先鋒樹種，其規模幾乎占到全省森林總面積的“半壁江山”。多年來，浙江省對松材線蟲病科學防治、有效監測的相關研究始終未曾懈怠，到2021年，這場曠日持久的“松林保衛戰”轉眼已持續了30年。2019年，寧波市測繪和遙感技術研究院聯合市森防站成立了一支科研團隊，針對當前松材線蟲病監測工作中遇到的監測數據源單一、監測手段人工依賴性強等亟須解決的要點難點問題集中開展了技術攻關，“天空地協同的松材線蟲病疫情遙感監測關鍵技術研究”項目應運而生。

“天空地”一體化協同監測

該項目充分利用寧波市測繪遙感院CW-10無人機和Cubert-S185成像高光譜傳感器等基礎設施裝備，創新性地引入高光譜遙感技術應用于松材線蟲病致死樹識別和監測工作，實現了高空間分辨率衛星遙感影像數據、低空無人機高光譜遙感數據、地面遙感采樣數據和實地踏勘核實數據等多源多平臺數據的綜合利用和有效融合。

地。地面遙感采樣數據和實地踏勘核實數據是研究的重要基底和驗證數據。項目實施期間，項目組成員抽樣采集了研究區發病枯死松樹的準確空間位置和實測光譜數據，并將采集的地面數據進行清洗整理，形成松材線蟲病致死樹光譜樣本，為系統性研究寧波市松材線蟲病致死樹高光譜遙感圖譜特征提供數據支撐。

空。低空無人機高光譜遙感數據，具有空間分辨率高（≤0.15米）、光譜分辨率高（≤4納米）的優勢，在項目關注的重點發病區采集了1.5萬畝高光譜遙感影像數據。在此基礎上，提出并建立了松材線蟲病致死樹的光譜特征指數，實現了基于無人機高光譜遙感成像技術的松材線蟲病致死樹智能化、精細化提取，提取準確率優于90%。

天。航天衛星遙感為大空間范圍、高頻高效時空監測提供了有效技術手段。利用無人機高光譜遙感提取的精細監測成果作為衛星遙感監測的“海量”訓練數據，基于樣本遷移算法實現多源數據間的相互利用和優勢互補，采用隨機森林機器學習算法實現了宏觀監測尺度上的松材線蟲病致死樹高效化空間分布信息提取。

科技成果轉化落地

2020年，該項目正式申請立項為首批浙江省自然資源廳科技項目，團隊重點攻克了面向林業無人機高光譜遙感數據預處理、針對松材線蟲病致死樹的高光譜信息提取和多源遙感監測手段融合應用等關鍵技術難點，形成了一批具有自主知識產權的科技成果，并于2021年11月1日順利通過了省自然資源廳在杭州組織的項目驗收。

項目形成的天空地一體化松材線蟲病疫情遙感監測技術方案順利在實際工作中實現技術轉化，目前已應用于寧波市林業局森林病蟲害防治站2020年和2021年松材線蟲病疫情監測及疫木處置評估等工作中，為摸清寧波森林病蟲害疫情底數，提高監測效率和科學化管理水平提供遙感技術支撐。

在下一步研究和工作中，團隊將進一步提高項目技術效力。一是要進一步擴充監測數據源，通過合理利用超高空間分辨率衛星遙感影像數據，將有望實現大范圍疫木精準到株的監測和統計;二是要進一步優化提取算法，形成較大體量的樣本作為先驗知識庫，有助于后續開展基于神經網絡深度學習的松材線蟲病致死樹信息提取與監測研究，從算法層面進一步提升識別自動化程度和提取準確率;三是要進一步拓展應用場景，結合實際需求，開展大范圍長時序的松材線蟲病疫情遙感監測，形成病疫分布和擴張的監測時空大數據，進而對蟲害發生頻率、嚴重程度等指標開展監測分析，為疫情防治、風險排查和致死樹處理方案提供科學參考依據。