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1、引言

松材線蟲病，即松樹萎蔫病，是全球松林生態系統中最具危險性和毀滅性的病害之一，傳播性和破壞性極強，能導致松樹在感染后６０—９０ｄ內枯死，傳播蔓延迅速，3—５年就能造成大面積毀林的惡性災害，又被稱為松樹癌癥、無煙的森林火災。病害監測是目前松材線蟲防控的有效手段，傳統監測主要采用人工現場巡查的方法，但大部分松林分布于地勢陡峭的山區，傳統人工現場巡查大多區域無法到達，盲點多，效率低，普查效果差。隨著無人機和遙感技術的快速發展，利用無人機遙感監測病蟲害已經逐步形成一種趨勢。利用遙感數據監測病蟲害彌補人工現場巡查的不足，借助無人機平臺可以快速獲取監測區域的可見光、多光譜、高光譜等多種遙感數據，通過內業解譯分析實現定性和定量的松林健康評價，因此無人機遙感在林業病蟲害監測方面具有重要意義。

2、研究區域

研究區域位于青島城陽區毛公山松林區域。林區均為５－１０年的次生松樹林，且已發生了輕度到中度的松材線蟲病災害。本研究以多旋翼無人機為遙感平臺，搭載多光譜成像儀，開展對病死松樹和染病松樹的精確識別和提取的監測方法研究。

開展面向病蟲害治理和森林管理的松材線蟲病高效遙感監測，需要解決兩個基本問題：其一，如何精確地提取和定位病死樹木個體；其二，如何精確分類染病樹木。根據現場調查和文獻調研，松材線蟲病的傳播是以天牛等甲殼類昆蟲為主要宿主，依靠甲蟲的飛行而進行線蟲病害的傳播。因此，松材線蟲病的病發具有兩個特點：第一，離散分布；第二，病死樹木周邊大概率存在染病樹木。根據上述松材線蟲病監測問題和發病特點分析，設計并開展了本文的現場調查和遙感監測研究工作。

3、數據處理

現場調查是開展基于遙感手段的松材線蟲病分類和信息提取的核心環節之一。目的是為無人機遙感圖像的分類提供現場分類模型真實樣本和分類結果的檢驗樣本?，F場調查的主要內容包括對病死松樹和染病松樹的精確定位和地物光譜的測量，其中地物光譜測量所使用的是手持式地物光譜儀，其光譜波段范圍為約４００—１０００ｎｍ，與無人機載高光譜和多光譜傳感器的波段光譜范圍一致?，F場調查中對于病死和染病樹木的定位采用差分ＧＮＳＳ位置測量技術，林地內定位精度優于小于０．５ｍ，而在本研究的監測區內，單株松樹的寬幅直徑均大于１．５ｍ，故該定位精度滿足對每一株病死和染病松樹的高精度監測需求。現場調查共獲取包括健康松樹、染病松樹、病死松樹、其他樹木、雜草地、道路、房屋、巖石和水體在內的樣本點共１３２個，其中８８個用于分類模型建立，４４個用于分類結果驗證。

4、結果與分析

4.1不同健康狀態松樹的光譜特征分析

光譜特征分析是開展基于光譜遙感監測研究的基礎和必要環節。本文首先利用現場調查數據，結合無人機載多光譜和高光譜遙感成像數據，開展光譜特征分析。如圖1 所示的是在研究區獲得的健康、染病和病死松樹的現場照片、無人機遙感照片以及現場測量的地物光譜和無人機多光譜的像元光譜的比較示意圖。圖中現場照片、遙感圖像和現場光譜均獲取自相同的樹木，同時遙感圖像使用的是多光譜遙感圖像的偽真彩色合成結果。

圖1 健康、病死和染病松樹的照片、遙感圖像和光譜分析

由圖1可得到以下３個特點：第一，在無人機遙感圖中，病死樹木在色彩和紋理表現上與健康松樹樹木有較大差別，但染病樹木與健康樹木的圖像差別較小，這也是傳統的可見光三波段監測圖像難以做到對染病樹木和健康樹木準確區分的原因；第二，現場地物光譜和遙感光譜之間具有較好的相似性，這證明本研究所選取的多光譜傳感器和對于多光譜數據的處理都達到了較為理想的效果，同時也證明了所選擇的無人機平臺具有較好的穩定性和可靠性；第三，從植被光譜角度來看，健康松樹具有明顯的植被光譜特征，即在綠光波段和近紅外波段都有明顯的高反射率特征，而且紅邊區域光譜曲線的斜率較大，同時紅光波段的吸收率較高，這都表明了健康松樹冠層具有較高的葉綠素含量水平。病死樹木缺少上述３個植物的光譜特征；而染病樹木上述３個特征則表現得不明顯。

4．２無人機多光譜遙感圖像松材線蟲病監測結果 

本文利用覆蓋研究區的無人機多光譜遙感監測圖像，得到了如圖2所示的包括健康松樹、染病松樹和病死松樹在內的１０個類型的分類結果，總體分類精度達到了９１．２０％，Ｋａｐｐａ系數為０．８９６４。同時，根據現場調查數據的驗證，對于染病、病死松樹的識別精度達到了９０％以上。利用覆蓋研究區域無人機多光譜遙感圖像的ＳＶＭ分類結果精度統計見表１。

表 １ 研究區域無人機多光譜遙感圖像的 ＳＶＭ 分類精度統計表

圖 2 城陽監測區域松林線蟲病染病、病死樹木的無人機多光譜遙感分類結果

根據圖2（ａ），雖然在個別的區域無人機飛行拍攝過程中因云層移動影響而導致光照不均勻的情況，而有賴于分類方法的有效性，所獲得的分類結果較好地規避了因圖像光譜反射率處理差異而導致的同物異譜現象，得到了較為理想的分類結果（圖2（ｂ））。根據圖2的分類結果圖，研究區松樹林的松材線蟲病染病情況已較為嚴重，染病松樹的分布面積占到集中連片分布松樹面積的６８．４０％。雖然在本文無人機飛行實驗之前，該區域已經進行了一次針對松材線蟲病病死樹木的集中砍伐和清理，但從監測結果看，僅僅對病死樹木進行清理是不夠的，需要連帶對染病樹木進行集中治理，才能達到松材線蟲病害林區有效治理的目標。從監測結果中發現，染病樹木的規模要顯著大于病死樹木，原因可能得益于無人機圖像拍攝之前對病死樹木的集中清理。可以預期，在短時間內，染病松樹可能都會發展成為病死樹木，而且這部分染病樹木對于鄰近的健康樹木構成較大的威脅。

5、結束語

利用無人機平臺，搭載多光譜成像儀，開展了研究區青島市城陽區毛公山松林松材線蟲病染病樹木和病死樹木的遙感監測。結果表明，無人機遙感技術具有高空間分辨率、高定位精度的優勢，是早期發病林區染病和病死樹木精確監測、識別和定位的最有效手段之一，對染病松樹和病死松樹的監測精度達到了９０％；在監測時間點上，病死和染病松樹分布面積占到了集中連片分布松樹面積的６８．４０％，病害對整個林區的影響已經非常嚴重。本文建議在開展松材線蟲病治理工作中，應同步開展病死樹木和染病樹木的治理工作，同時加強對染病初期松樹的監測和識別。本文提供的基于無人機多光譜遙感數據的高空間分辨率、多光譜的遙感監測手段可為松材線蟲病的高效控制和治理提供滿意的解決方案。

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