基于無人機遙感技術的林業工程病蟲害監測與防治研究

摘要：森林病蟲害的頻發對林業生態系統造成嚴重威脅，傳統的監測與防治手段因人力成本高、覆蓋范圍有限、響應滯后等問題，難以滿足現代林業管理的需求。無人機遙感技術憑借靈活機動、監測范圍廣、數據獲取精準等優勢，在林業病蟲害的早期監測、精準防治及效果評估方面展現出巨大潛力。利用多光譜、熱紅外、高光譜等傳感器，無人機能夠實時獲取林木健康狀況的影像數據，并通過數據分析手段識別病害區域，實現病蟲害的精準定位和定量評估。本研究探討了無人機遙感技術在林業工程病蟲害監測與防治中的應用價值，分析了其技術原理、優勢及具體實施方法。研究結果表明，無人機遙感技術能夠顯著提高林業病蟲害監測的效率和精度，實現病蟲害的早期發現和精準定位，為林業病蟲害防治提供新的技術手段。

關鍵詞：無人機遙感；林業工程；病蟲害監測；病蟲害防治

森林生態系統是全球生物多樣性的重要組成部分，但受到病蟲害的威脅日益加劇。病蟲害的高發性和突發性對森林健康和生態安全構成嚴重挑戰。傳統的林業病蟲害監測和防治方法，如人工巡視和地面噴灑，常因反應遲緩、覆蓋不全和效率低下而難以應對快速發展的病蟲害情況。近年來，隨著無人機技術的快速發展，無人機遙感為林業病蟲害監測與防治提供了新的解決方案。無人機遙感技術結合了無人機平臺的高度靈活性和多源傳感器的數據采集能力，能夠快速獲取大范圍、高精度的地表信息，為病蟲害的早期發現和精準定位提供了有力支持。在這一背景下，深入研究無人機遙感技術在林業病蟲害監測與防治中的應用，對于推動林業可持續發展和生態保護具有重要意義。

1 無人機遙感技術概述

1.1 無人機遙感技術的基本原理

無人機遙感技術是一種利用無人機搭載各類傳感設備，快速獲取地表信息的現代化探測手段。該技術的核心優勢在于無人機的高度機動性和傳感器的多樣化，使其能夠靈活適應不同任務需求，實現大范圍、高精度的數據采集。

一個完整的無人機遙感系統主要由四個核心部分構成：數據采集設備、飛行平臺、地面控制系統和數據處理模塊。數據采集設備包括可見光相機、多光譜相機、熱成像儀和激光雷達等，能夠獲取不同波段的光學信息，提供豐富的遙感數據。飛行平臺負責承載傳感器，并根據監測目標調整飛行路線、速度和高度，以優化觀測效果。地面控制系統則用于指揮無人機飛行，設定任務參數，并確保數據采集過程的穩定性和安全性[1]。數據處理模塊對獲取的原始信息進行處理、分析和可視化，提取關鍵數據，為科學研究和工程應用提供支持。

1.2" 無人機遙感技術的優勢

與傳統遙感技術相比，無人機遙感在林業病蟲害監測中展現出顯著優勢。無人機遙感具有極高的空間分辨率，能夠獲取厘米級精度的影像數據。搭載高分辨率相機的無人機可以在100 m高度獲取地面分辨率達到2 cm的影像，遠高于傳統衛星遙感的米級分辨率。這種高分辨率讓無人機能夠捕捉到樹木的細微變化，為病蟲害的早期識別提供可能。無人機遙感具有更高的時間分辨率。傳統衛星遙感受限于重訪周期，往往難以滿足病蟲害動態監測的需求。而無人機可以根據需要隨時進行數據采集，特別適合監測病蟲害的快速變化。如在病蟲害暴發期，無人機可以每天甚至每小時進行一次數據采集，實時掌握病蟲害的發展態勢。無人機遙感還具有操作靈活、成本相對較低、能夠適應復雜地形等優點。無人機可以在低空飛行，避開云層干擾，獲取更清晰的地面影像。

1.3 無人機遙感技術在林業領域的應用現狀

近年來，無人機遙感技術在林業領域的應用日益廣泛，涵蓋了森林資源調查、森林健康監測、森林火災預警等多個方面。在森林資源調查中，無人機遙感被用于快速獲取大范圍的森林覆蓋信息，包括樹種組成、林分結構和生物量等參數。在森林健康監測方面，無人機遙感技術已經展現出巨大潛力。通過多光譜和熱成像技術，可以早期發現病蟲害的跡象，實現大面積快速監測。在森林火災預警方面，無人機搭載熱成像儀可以在火災初期探測到高溫區域，為火災撲救提供精準定位。無人機遙感數據與地理信息系統（GIS）的結合，為林業病蟲害的空間分布分析和預測提供了有力支持。通過將無人機獲取的高分辨率影像與GIS平臺集成，可以實現病蟲害的空間可視化分析，為制定精準防治策略提供科學依據。

2 基于無人機遙感技術的林業病蟲害監測

2.1 病蟲害監測的指標體系構建

基于無人機遙感的林業病蟲害監測需要建立一套科學、全面的指標體系，以準確反映樹木的健康狀況和病蟲害的發生發展。該指標體系的核心是植被指數，其中歸一化差異植被指數（NDVI）和增強型植被指數（EVI）是最常用的指標。NDVI通過計算近紅外波段與紅光波段的差異比值，能夠有效反映植被的綠度和生物量。EVI則在NDVI的基礎上引入了大氣校正因子，更適合高生物量區域的監測。葉面積指數（LAI）是另一個重要指標，它反映了單位地表面積上葉片的總面積，能夠直觀地展示植被的茂密程度和光合作用能力。冠層溫度是監測病蟲害的關鍵參數之一，因為受感染的樹木往往會出現水分脅迫，導致冠層溫度升高[2]。此外，還需要考慮其他參數，如葉綠素含量、水分含量和紋理特征等，以全面評估樹木的健康狀況。

在構建指標體系時，必須考慮不同樹種和病蟲害類型對植被特征的影響。如針葉樹和闊葉樹在光譜特征上存在顯著差異，需要分別建立監測模型。不同病蟲害對樹木的影響也各不相同，如葉部病害會導致葉片變色和脫落，而根部病害則可能引起整株樹木的枯萎。需要針對不同類型的病蟲害建立針對性的監測模型。這些模型通常基于機器學習算法，通過訓練大量樣本數據，學習病蟲害與植被特征之間的復雜關系實現準確的病蟲害識別和預警。

2.2 數據采集與處理方法

無人機遙感數據的采集是病蟲害監測的基礎，需要根據監測目標選擇合適的傳感器和飛行參數。多光譜相機是最常用的傳感器之一，能夠同時采集多個波段的光譜信息，為植被指數的計算提供數據支持。熱成像儀則用于測量冠層溫度，能夠檢測到受感染樹木的水分脅迫狀態。激光雷達（LiDAR）可以獲取高精度的三維森林結構信息，有助于評估病蟲害對林分結構的影響。飛行參數的選擇需要考慮監測區域的大小、地形復雜度和所需的空間分辨率。通常情況下，飛行高度控制在100～200 m，航向重疊度和旁向重疊度分別設置為80%和60%，以確保影像的完整性和拼接精度。

在無人機遙感監測過程中，數據處理是至關重要的一步，涉及多個關鍵環節，主要包括數據優化、特征分析及目標識別。首先，為了提高數據質量，需要對獲取的影像進行優化處理，以減少外部環境和設備誤差帶來的干擾。如輻射校正能夠調整影像的亮度值，補償傳感器特性及大氣條件的影響，確保不同時間、不同地點采集的數據具有一致性和可比性。隨后，通過特征分析提取影像中的關鍵信息，為后續的分類和目標識別奠定基礎，使遙感數據能夠更精準地服務于科學研究與實際應用。幾何校正則通過地面控制點將影像坐標轉換到統一的坐標系中，消除地形和傳感器姿態引起的幾何畸變。圖像拼接將多幅影像拼接成一幅完整的正射影像，為后續分析提供基礎數據。特征提取是從預處理后的影像中提取有用信息的過程。植被指數是最常用的特征之一，通過計算不同波段的組合，能夠反映植被的生長狀況和健康狀況。紋理特征則通過分析影像的灰度分布和空間關系，捕捉病蟲害引起的葉片顏色和結構變化。

2.3 病蟲害識別與預警模型

基于無人機遙感數據的病蟲害識別與預警模型是監測系統的核心，其性能直接影響到監測的準確性和時效性。這些模型通常結合了遙感數據、氣象數據和歷史病蟲害數據，利用機器學習或深度學習算法進行訓練。遙感數據提供了豐富的空間和光譜信息，能夠反映樹木的健康狀況和病蟲害的分布特征。氣象數據則提供了溫度、濕度、降水等環境因子，這些因子對病蟲害的發生和發展有重要影響。歷史病蟲害數據為模型的訓練提供了寶貴的經驗，有助于提高預測的準確性。

機器學習算法在病蟲害識別和預警中發揮著關鍵作用。支持向量機（SVM）通過尋找最優超平面，能夠有效處理高維數據和非線性問題。隨機森林（RF）則通過構建多個決策樹，提高了分類的準確性和魯棒性[3]。這些算法通過訓練大量樣本數據，學習病蟲害與植被特征之間的復雜關系，實現準確的病蟲害識別和預警。

3 基于無人機遙感技術的林業病蟲害防治

3.1 精準施藥技術

無人機遙感技術為林業病蟲害的精準施藥提供了全新的技術手段。通過高精度的病蟲害分布圖，施藥作業可以精確到單株樹木或小范圍林區，顯著提高農藥利用效率。無人機搭載的多光譜和熱成像傳感器能夠實時監測病蟲害的空間分布和嚴重程度，生成詳細的病蟲害熱點圖。這些數據通過地理信息系統（GIS）進行處理和分析，能確定施藥的重點區域和用藥量。變量施藥系統根據實時監測數據自動調整施藥參數，如噴霧量、霧滴大小和飛行速度，實現精準施藥。例如，在松材線蟲病的防治中，通過分析無人機獲取的冠層溫度和多光譜數據，可以精確識別受感染的松樹，并針對性地調整施藥量，減少農藥使用量。

無人機施藥系統通常由藥箱、泵、噴嘴和控制系統組成。藥箱容量一般在10～20L，根據飛行高度和速度，單次作業可覆蓋5～10 hm2林地。泵的壓力和流量可調，以適應不同藥劑和防治需求。噴嘴采用旋轉霧化或靜電霧化技術，能夠產生均勻細小的霧滴，提高藥劑附著率[4]。控制系統根據預設的施藥參數和實時飛行數據，自動調節施藥量，確保施藥的均勻性和準確性。無人機施藥的優勢在于能夠克服復雜地形限制，在陡峭山坡或密林中也能高效作業，提升施藥效率。

3.2 生物防治輔助技術

無人機遙感技術在生物防治中的應用主要體現在害蟲種群監測和天敵投放兩個方面。多光譜和熱成像技術能夠實時監測害蟲種群的空間分布和動態變化，為生物防治提供精準的數據支持。通過分析植被指數和冠層溫度的變化，可以預測害蟲的繁殖和遷移趨勢，確定生物防治的最佳時機。無人機搭載的高分辨率相機能夠識別害蟲的聚集區域，為天敵投放提供精準定位。

在生物防治實施階段，無人機可以作為天敵昆蟲或昆蟲病原體的投放平臺。專門的投放裝置能夠精確控制投放量和投放位置，提高天敵的存活率和防治效果。例如，在松毛蟲的防治中，無人機可以精準投放赤眼蜂卵卡，投放精度達到米級，顯著提高赤眼蜂的寄生率。無人機遙感技術還能夠監測生物防治的效果，通過定期采集多光譜和熱成像數據，評估天敵種群的增長情況和害蟲數量的變化，為調整生物防治策略提供科學依據。

3.3 綜合防治策略優化

利用無人機遙感技術采集的監測數據，可以有效提升林業病蟲害防控的科學性和精準度。通過對病蟲害發生范圍的空間分布特征及其時間變化趨勢進行分析，能夠為防治工作提供數據支持，進而制定更加高效、精準的防控措施。空間分析主要利用GIS技術，將病蟲害分布圖與地形、植被、氣象等數據疊加，識別高風險區域和傳播路徑。時間序列分析則通過長期監測數據，預測病蟲害的發生周期和爆發趨勢，確定防治的最佳時機。

綜合防治策略的優化還包括防治方法的選擇和資源配置。無人機遙感數據能夠評估不同防治方法的效果，為選擇最有效的防治方案提供依據。如通過對比化學防治與生物防治的實際應用結果，可以調整兩者的配比，使其能協同發揮最佳作用，提高防治效果的同時減少環境影響。資源配置方面，無人機監測數據能夠精確計算防治所需的人力、物力和財力，優化資源配置，提高防治效率。

無人機遙感技術還能夠實時監測防治效果，為策略調整提供反饋。通過定期采集多光譜和熱成像數據，評估防治措施對病蟲害種群和植被健康的影響。這些數據通過機器學習算法進行分析，預測防治效果的持續時間和可能出現的反彈風險，為后續防治措施的制定提供科學依據[5]。例如在松材線蟲病的綜合防治中，通過分析防治前后的冠層溫度和葉綠素含量變化，可以評估防治效果，預測病害的復發風險，及時調整防治策略。

4 結語

無人機遙感技術在林業病蟲害監測與防治中的應用，標志著林業管理向智能化、精準化邁出了重要一步。通過高精度的數據采集和先進的分析方法，該技術不僅提升了病蟲害監測的時效性和準確性，還為防治策略的優化提供了科學依據。這一技術的廣泛應用，不僅能夠有效保護森林資源，維護生態平衡，還將為全球氣候變化背景下的森林健康管理提供新的解決方案，為人類與自然的和諧共處開辟新的路徑。

參考文獻

[1] 伍岳.基于無人機高光譜遙感的棗樹葉螨蟲害識別方法研究[D].濟南：山東農業大學，2023.

[2] 隆瑯.無人機遙感技術在森林病蟲害監測的應用[J].廣西農業機械化，2023（1）：48-50.

[3] 王文軍.基于可見光無人機遙感的松材線蟲病病死木識別[D].福州：福州大學，2022.

[4] 羅頂勝.林業資源調查中無人機遙感技術的應用[J].南方農業，2021，15（12）：134-135.

[5] 于鳳霞.無人機遙感技術在林業資源調查與病蟲害防治中的應用研究[J].種子科技，2021，39（3）：103-104.