智能化監測技術在保護區森林病蟲害防治中的重要作用剖析

近年來，全球氣候變化與人類活動持續加劇，保護區內森林病蟲害問題日趨嚴峻，對生態系統平衡和生物多樣性保護構成重大威脅。根據相關統計數據顯示，2023年上半年，我國發生森林病蟲害面積達到1200萬畝，與去年同期相比增長 15% 。傳統森林病蟲害防治手段主要依賴人工巡查和化學藥劑噴灑，效率低下且易造成環境污染，已無法滿足現代保護區管理的實際需求。本研究著重探討智能化監測技術在森林病蟲害防治工作中的重要作用，深入剖析其技術優勢與應用價值，以期為保護區生態系統保護和森林病蟲害防治工作提供理論指導與實踐參考。

一、保護區森林病蟲害類型

1、病害

保護區內森林病害種類繁多，主要包括立枯病、根腐病、莖潰瘍病等。這些病害可侵染多種樹種，對森林健康構成嚴重威脅。以松樹為例，其常見病害有松針紅斑病、松針褐斑病、松毒蕈等。這些病害會導致松針變色、脫落，嚴重時可引起樹木死亡。此外，杉木、冷杉等針葉樹種也易受青石蕈、褐根病等危害。闊葉樹種如櫟樹、樺樹等則常受炭疽病、莖潰瘍病侵染。這些病害的發生不僅與樹種自身抗性有關，也與環境條件密切相關。保護區內特殊的生態環境和復雜的林分結構，為多種病原菌提供了適宜的生存繁殖條件。

2、蟲害

保護區森林面臨的蟲害問題同樣不容忽視。森林害蟲種類達數千種，其中蛀干害蟲、食葉害蟲、吸汁害蟲等大類尤為常見。這些害蟲可通過取食樹木營養、破壞樹木組織等方式造成林木生長停滯、樹形畸變，乃至大面積死亡。以松樹為例，其主要害蟲有松褐天牛、松毛蟲、松針葉蜂等。松褐天牛幼蟲蛀食樹干，可造成松樹迅速枯死；松毛蟲、松針葉蜂大量取食針葉，導致樹冠變形、針葉脫落，嚴重削弱樹木生長能力。值得注意的是，許多林間鳥獸也會受到害蟲危害，或因林木損失而喪失棲息環境，由此產生連鎖反應。此外，保護區內物種多樣性高，害蟲天敵種類也多。然而天敵-害蟲的動態平衡常因人為干擾而被打破，使得害蟲失控。

二、智能化監測技術的主要類型和特點

智能化監測技術在森林病蟲害防治中發揮著關鍵作用，通過多維度監測手段構建全方位監測防控體系。遙感監測技術利用搭載多光譜傳感器的衛星平臺，獲取植被指數、冠層溫度等關鍵指標，結合時序分析技術繪制病蟲害發生態勢圖，特別適用于大面積林區病蟲害普查與災情評估。借助熱紅外遙感技術，可探測林木生理變化特征，提前發現病蟲危害征兆。地面監測技術通過布設智能誘捕器、生態環境監測站等設備，精確記錄蟲口密度變化、微氣候因素波動等數據，建立病蟲害預警模型。聲學傳感器能夠捕捉樹木組織受損聲波信號，光譜分析儀可測定葉片反射光譜特征，為病蟲害早期識別提供科學依據。林區重點位置配備高清監控設備，實時監測病蟲害擴散蔓延態勢。無人機監測技術搭載高光譜成像儀、多角度攝影系統等先進設備，采集近地面高精度影像數據。通過植被健康評估算法分析冠層結構變化，快速鎖定受害林木位置。激光雷達掃描技術可構建林分三維模型，直觀呈現病蟲害危害程度。多光譜圖像分析有助于識別不同危害階段的病癥特征，為制定科學防治方案提供重要參考。

三、智能化監測技術在保護區森林病蟲害防治中的優勢分析

1、提高監測效率，實現早發現早防治

各類傳感設備利用先進的物聯網技術，持續采集森林環境溫濕度、光照強度、土壤水分等生態因素數據以及病蟲害種群數量、分布位置、活動規律等關鍵信息，通過無線傳輸網絡將海量的監測數據實時回傳至數據中心。后臺的大數據分析平臺融合數據挖掘、機器學習等人工智能算法，對多源異構的海量監測數據進行清洗、存儲、關聯分析及挖掘，構建病蟲害發生發展的動態模型，并基于模型對未來一段時間內病蟲害發生的時間、地點、嚴重程度進行智能預測預警，從而較傳統的定期人工巡查和抽樣調查等方式大幅提升病蟲害監測的時效性和靈敏性，一旦發現病蟲害苗頭，即可在第一時間將預警信息推送給保護區管理人員，為科學制定防治方案、及時開展應急處置贏得寶貴的時間，將病蟲害的暴發風險和危害程度降到最低。

2、增強監測精準度，實現精準施策

智能化監測技術采用多源異構數據融合和智能分析挖掘技術，能夠實現對病蟲害發生發展全過程的精細化監測和評估。高分辨率遙感影像可以精確識別病蟲害發生區域，確定其邊界范圍；地面監測設備可以獲取不同立體空間內病蟲種群的實時動態數據;多光譜傳感器可以分析病蟲害對森林植被的危害程度。通過綜合多源數據，智能化監測技術可以精準評估病蟲害的發生面積、危害強度、擴散速度等關鍵參數，為保護區管理人員提供詳實可靠的決策依據。

3、降低人力和財力成本，提高防治經濟性

傳統的森林病蟲害監測和防治過程往往需要投入大量人力物力，組織專業防治隊伍深入林區開展作業，成本高昂且效率低下。智能化監測技術可以通過自動化、遠程化的技術手段，大幅減少一線作業人員數量，降低人工巡查和現場取樣的頻次和強度。專業技術人員可以通過遠程監控平臺，及時掌握保護區內森林病蟲害動態，并根據監測結果和防治建議，合理調度和指揮地面防治力量，減少盲目性和重復性作業，節約不必要的人力成本和設備耗材費用。

4、減少對生態環境的干擾，促進保護區可持續發展

保護區是生物多樣性保護和自然生態系統原真性維護的核心區域，對人為干擾活動極為敏感。傳統森林病蟲害監測防治過程中，作業人員和機械設備進入林區，難免會對林下植被和野生動物造成一定程度的干擾和破壞。而智能化監測技術則通過在保護區內布設微型、低功耗、無線化的各類監測設備，最大程度減少了人為活動對森林生態系統的影響。先進的太陽能供電、生物材料等技術進一步降低了監測設備的生態足跡。同時，基于精準監測的測防一體化技術，可減少化學藥劑使用量和施藥頻次，降低農藥對生態環境的污染。

四、保護區森林病蟲害防治中智能化監測技術應用要點

1、智能傳感器的選型與布設

在保護區森林病蟲害智能化監測中，科學選擇和合理布設智能傳感器是獲取高質量監測數據的關鍵。綜合考慮保護區復雜多變的地理環境條件和病蟲害發生特點，傳感器選型應優先選擇體積小巧、功耗低、靈敏度高、穩定性強的新型微型多參數傳感器，集成溫濕度、光照強度、蟲口密度、枝干振動等多種監測功能于一體，最大限度降低能源消耗，提高數據采集的連續性和可靠性。在傳感器布設方面，要以病蟲害發生規律為導向，兼顧保護區內部林分區劃和地形地貌差異，因地制宜采取“固定監測點 + 機動監測點\"的混合布設方式，在病蟲害高發區、敏感脆弱區等關鍵區域適當加密布設，強化重點監控；在地形復雜、人跡罕至的偏遠區域靈活機動布防，擴大監測范圍，提高監測網絡的空間覆蓋度和代表性。

2、物聯網傳感監測系統構建

物聯網傳感監測系統通過布設森林病蟲害預警傳感網絡，實現保護區全域覆蓋。傳感器節點依據林分類型、地形特征進行合理布局，建立多層級監測網絡。在林區重點區域部署在線蟲情監測設備，采集蟲害種群密度、活動規律等數據。環境監測傳感器負責采集溫度、濕度、光照等生態因素，為病蟲害預測預警提供基礎數據支撐。邊緣計算節點對采集數據進行初步處理，降低數據傳輸負荷。通過無線通信網絡，將監測數據實時回傳至數據中心。數據中心建立完整監測數據庫，記錄病蟲害發生發展動態。系統集成智能預警模塊，當監測指標超過預警閾值，自動發出預警信息。保護區森林病蟲害智能監測系統通過物聯傳感設備，實時采集林木生長變化數據，包括葉片形態、樹干表征、冠層特征等信息。系統配備高清影像設備，定點定時拍攝病蟲害危害癥狀，采集的圖像信息經由智能診斷模塊進行分析，自動識別病蟲害類型和危害程度。監測數據在可視化平臺上以圖表、地圖等多種形式展現，直觀呈現病蟲害發生發展態勢，為保護區管理人員科學決策和防治部署提供數據參考。

3、智能化防治作業系統

智能化防治作業系統結合實用技術，全面提升保護區病蟲害防治效果。作業無人機搭載導航定位系統，通過地面基站信號校正，定位誤差控制在米級范圍內。變量噴灑系統采用電磁閥流量調節技術，根據蟲情程度自動控制噴灑量。多噴頭組合供液系統配備過濾裝置，通過調節供液壓力產生大小適中的霧滴，提升藥液附著效果。飛行路徑規劃模塊利用地形圖和林相圖，規劃出避開高大喬木的安全飛行路線。前向避障系統采用超聲波傳感器，提前發現并規避飛行障礙物。藥箱安裝浮子式液位計，可直觀顯示剩余藥量，到達補給時間自動報警提示。作業監控系統記錄飛行軌跡和噴藥位置，形成作業范圍電子地圖。用藥量優化模塊根據林分密度、蟲口基數、天氣情況等參數，推薦合理施藥劑量。防治效果評估采用靶標卡采樣方法，分析不同區域的防治效果。管理平臺可同時指揮調度3-5架無人機作業，提高防治效率。系統自動生成作業報表，包含飛行時長、用藥量、防治面積等數據。土壤采樣監測通過簡單檢測手段，評估農藥殘留情況，保障生態安全。作業現場配備氣象監測設備，實時監測風速風向，確保施藥安全。防治藥劑經過配藥罐自動稀釋，保證藥液濃度均

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勻。地面人員通過手持終端，對作業過程進行實時監控和記錄。

4、人工智能算法的開發與優化

保護區病蟲害智能監測系統構建了全方位的智能分析框架。通過布設在重點區域的數字成像設備，實時采集病株圖像，系統運用深度學習模型進行智能識別，自動判定病蟲害種類，精準提取病斑形態、顏色、大小等特征信息，量化評估受害程度和受災面積。在環境監測層面，分布式傳感設備持續采集林區溫度變化、濕度波動、光照強度等生態因素數據，智能算法分析各環境要素與病蟲害暴發的內在關聯，繪制病蟲害傳播動態路徑，科學預判可能出現的高發區域。在大范圍監測方面，系統定期獲取保護區遙感影像，通過智能圖像處理技術識別林冠層變化特征，追蹤病蟲害擴散蔓延趨勢，自動勾勒受害林區邊界范圍，生成病蟲害感染強度分布圖譜。為提升監測精度，系統整合保護區巡護人員采集的現場驗證數據，通過智能學習模型不斷優化識別參數，提高病蟲害鑒別的準確性。同時建立了數據分析模型庫，針對不同樹種、不同病蟲害類型開發專門的識別模型，實現保護區森林病蟲害的精準監測和預警預報。

5、病蟲害發生發展模型的構建與驗證

病蟲害發生發展模型作為預測預警工作的理論支撐基礎，通過系統化野外觀測與定位試驗積累多源數據。研究團隊在不同地理區位布設固定觀測點，記錄病蟲種群數量變化、寄主植物生長狀況、環境因素動態數據。數據分析揭示溫度、濕度、降水、光照等環境因素對病蟲害種群增殖速率的影響機制，建立環境脅迫響應曲線。生態位模型刻畫病蟲種群在多維環境梯度上的適生范圍，預測潛在發生區域。種群動態模型模擬病蟲害在不同氣象條件下的繁殖、擴散過程，量化種群數量消長規律。衛星遙感數據提供植被覆蓋度、葉面積指數等生態指標，評估寄主植物的生長勢與抗性水平。植被指數變化曲線反映病蟲害危害程度，實現區域尺度的災情快速評估。長期氣象觀測資料分析表明，干旱、連續降水、倒春寒等極端天氣事件往往誘發病蟲害暴發，氣候變化背景下的預警模型整合極端天氣預報信息，提前研判暴發風險。野外試驗站點開展病蟲害種群增長、傳播擴散、危害損失等專項觀測，獲取模型驗證數據。多尺度試驗數據評估模型參數在空間上的穩定性，確定模型適用范圍。不同區域的模擬結果對比分析模型空間外推能力，優化模型結構與參數。田間小區試驗驗證模型預測準確度，病蟲害監測數據持續改進模型性能。

6、病蟲害災情評估及防治效果監測應用

保護區森林病蟲害災情評估建立了完整的量化指標體系。通過多源遙感手段獲取受災區域數據，利用衛星遙感監測宏觀災情分布，采用無人機低空航拍捕捉重點區域受災細節。依托智能圖像分析技術，精準提取受害林木數量、病蟲害危害程度、受災面積等關鍵信息。在地面調查環節，采用移動數據采集終端，記錄樣地內病株分布密度、病斑面積大小、枯死林木數量等基礎數據。結合保護區林分密度、樹種組成、林齡結構等特征，以及地形坡度、水文條件等地理要素，構建災情評估模型，科學劃分災害等級，繪制災情分布圖。

在防治效果監測方面，構建了系統的評估體系。通過設立固定監測樣地，定期采集病蟲害消長變化數據。重點監測林木受害程度、病情指數變化、蟲口密度消長等核心指標，對比分析防治前后變化情況。運用空間分析技術，動態監測病蟲害分布范圍變化，繪制防治區域病蟲害分布動態圖，直觀展示防治措施的作用范圍和防治效果。

建立了保護區森林病蟲害防治效果評價體系。生物防治關注天敵種群變化，監測其擴散和控害能力?；瘜W防治監測藥劑效果和環境影響。物理防治評估誘捕和防護設施效率。通過科學指標精確評估防治措施，為防控方案提供數據支持。建立災情評估和防治效果監測檔案，記錄數據和實施情況，為研究病蟲害規律提供資料。

總而言之，智能化監測技術正在為保護區森林病蟲害防治工作帶來深刻變革，多元化的傳感設備構建起全方位感知網絡，物聯網技術實現了數據高效傳輸與共享，數據融合分析提供了科學的決策依據，人工智能算法不斷提升預測預警能力，病蟲害發生發展模型日益完善。未來，隨著5G通信、邊緣計算、深度學習等新技術的持續突破，智能化監測技術將向著更加精準化、自動化、智能化的方向發展。通過持續積累病蟲害監測數據，優化算法模型性能，完善預警指標體系，智能化監測技術必將在保護區森林生態系統保護中發揮更加重要的作用，為維護森林健康和生物多樣性提供有力的技術支撐。

（作者單位：537400廣西大容山自治區級自然保護區管理處(玉林市大容山林場）)