無人機高光譜成像在云杉梢斑螟智能防控體系中的應用

1 傳統防控的困境與挑戰

1.1 人工巡查的滯后性

云杉梢斑螟幼蟲蛀食新梢后，會在枝條內形成蛀孔并排出絲狀木屑，這是人工識別的主要依據。然而，在東北林區，單名護林員日均巡查面積不足50畝，且僅能發現30%的早期蟲害。2023年內蒙古大興安嶺的案例顯示，當人工發現蟲害時，實際感染面積已擴散至初始值的8倍，導致防治成本激增300%。

1.2 化學防治與生物防治的難施展性

傳統防治依賴溴氰菊酯、辛硫磷等廣譜殺蟲劑，但會對生態造成破壞以及云杉木的抗藥性。2024年案例，噴灑農藥后，周邊蜂群死亡率上升47%，影響授粉作物產量，且在連續3年使用同種藥劑的林區，云杉梢斑螟死亡率從82%驟降至31%。而赤眼蜂、蘇云金桿菌等生物防治手段雖環保，但受環境因素制約顯著。例如，赤眼蜂釋放需在成蟲產卵期進行，而人工判斷產卵期的誤差率高達60%，導致防治效果波動大。

2 無人機高光譜成像的發展與突破

2.1 高光譜設備的發展

高光譜成像技術的工作原理，通過捕捉物體反射的400到1000納米波長范圍內的數百個細分光波段數據，能夠檢測到植物內部葉綠素含量、水分情況以及細胞結構的細微變化。具體到云杉梢斑螟幼蟲啃食樹枝的場景，這種技術能發現三個關鍵變化。首先，幼蟲啃食會導致樹葉中的葉綠素減少，此時樹葉反射的紅光波段光線會明顯變弱。其次，樹枝的細胞結構被破壞后，近紅外波段的反射光線反而會異常增強。最后，被啃食部位因木質素積累，在短波紅外波段會形成獨特的信號特征，幫助精準識別蟲害。

2.2 高光譜設備的優勢

早期高光譜成像設備因技術限制存在顯著短板，設備重量普遍超過50公斤，相當于攜帶三臺家用洗衣機，必須依賴載重能力強的固定翼無人機才能升空作業。這類大型無人機起降需要專用跑道，單次出動需配備飛行員、光譜分析師、地面維護團隊共5人以上，導致單次500畝監測任務的綜合成本高達2.2萬元，相當于普通農戶3年種植收入。在2025年該行業實現了技術躍遷，突破行業難關。大疆無人機搭載的GaiaField-mini光譜儀采用碳纖維框架與微型衍射光柵技術，將設備重量壓縮至2.3公斤（約等于兩瓶礦泉水重量）。其搭載的3000毫安電池可連續作業8小時，單日最大巡查面積達500畝，相當于每天掃描30個標準足球場面積的林區。且集成華為Atlas 200 AI加速模塊后，設備可實時處理光譜數據流。在云南松毛蟲監測中，能在0.3秒內完成單幅影像的蟲害特征提取，標記準確率達91.6%，較傳統人工判讀效率提升40倍。另外合肥君達高科等國產廠商通過量子點光譜傳感技術與流水線生產，將設備制造成本降低至進口產品的35%。在黑龍江墾區試點中，單畝監測成本從15元降至5元，使得萬畝林場的年度監測費用從15萬元驟降至5萬元，首次低于人工巡查成本。這些突破直接推動技術應用下沉，河北塞罕壩機械林場通過租賃服務模式，以每畝8元價格獲得全年蟲情監測服務，較自行購置設備節省92%投入。2025年第一季度，全國新增高光譜監測林區面積達1200萬畝，較去年同期增長370%。此外，在2024年春季，東北某重點林區應用無人機高光譜普查20萬畝云杉林，僅用5個飛行日即完成。系統識別出早期受害木約8500株（分散分布），占比不到0.5%。組織植保無人機進行超低量精準噴藥，僅針對受害木及其周圍10米緩沖帶作業。對比傳統方式，節約農藥費用超200萬元，防治效果評估顯示蟲口減退率達92%，且非目標區域生態指標良好。

2.3 數據模型的建立與應用

在東北長白山林區，科研團隊經過長達兩年的實地觀測與數據積累，成功構建了具有自主知識產權的“光譜-蟲情”關聯模型，該模型通過特征波段提取、蟲情分級、動態預警的核心步驟實現了對云杉梢斑螟蟲情的精準監測與預警，結合歷史數據預測蟲害擴散路徑，準確率達89%。2024年，該模型在長白山林區的多個區域進行了實際應用。結果顯示，應用該模型的林區化學農藥使用量平均減少了41%，云杉保存率則提升了28%。

3 智能防控體系的構建與應用

3.1 精準施藥

傳統林業防治中，“地毯式”噴藥模式導致70%以上的農藥流失到土壤或飄散到空氣中，不僅污染環境，還加速害蟲抗藥性產生。以云南松毛蟲防治為例，某林場曾因過量噴灑阿維菌素，導致周邊3公里內的魚塘出現大規模死魚事件。無人機高光譜成像技術通過生成“蟲情熱力圖”，將防治精度提升至米級?；谙x情分級模型對劑量精準調控，在重度感染區（蟲口密度＞5頭/枝）自動增加30%噴藥量，輕度區（蟲口密度＜2頭/枝）減少50%，經吉林汪清林場實測，農藥有效利用率從35%提升至68%。采用改進型AI算法優化飛行路徑，避開健康云杉區域，減少非目標作物藥害。黑龍江大興安嶺試點顯示，防治效率較傳統方式提升2.3倍，幼蟲死亡率從62%提高至89%。

3.2 生物防治的智能化應用

結合高光譜數據與物聯網技術，可實現生物防治的精準投放。赤眼蜂釋放，通過光譜反演模型預測成蟲產卵期，誤差率從60%降至15%，在河北塞罕壩林場試驗中，赤眼蜂寄生率從38%提升至72%，幼蟲死亡率增加43%，配套研發的“蜂卡智能投放裝置”可自動識別蟲情等級，重度區投放密度達2000頭/畝，輕度區降至500頭/畝。在蟲情高發區動態增加誘捕器密度，2024年東北某林場誘捕量提升3倍，2024年遼寧章古臺林場應用后，誘捕器密度從固定式5個/公頃調整為動態式8～12個/公頃，誘捕量提升3.1倍，雄蟲捕獲率達94%，誘捕器內置AI芯片可自動分析蟲情趨勢，提前48小時預警爆發風險。分析感染云杉的光譜特征，篩選出抗蟲性強的品種進行繁育，“長白1號”云杉品種被害率較普通云杉低67%，木質素含量高22%，已推廣種植12萬畝。

3.3 促進生態修復

蟲害治理后，高光譜成像持續監測林分健康，構建了全周期管理閉環。識別殘留帶蟲枝條（直徑＞2厘米），實現精準砍伐。結合土壤養分光譜數據，推薦紅松、落葉松等伴生樹種。在內蒙古根河林場，混交林比例從45%提升至67%，生物多樣性指數增加40%，松毛蟲自然天敵數量增長2.8倍。呼倫貝爾林場應用該體系后，混交林比例從45%提升至67%，生態系統穩定性顯著增強，土壤侵蝕模數從2800噸/（平方千米/年）降至1200噸/（平方千米/年），林下植被覆蓋率從35%恢復至58%，為珍稀鳥類提供棲息地，2025年監測顯示，云杉年胸徑生長量增加1.8厘米，木材蓄積量提升23%。

作者單位：運河景觀管理中心