无人机监测枯死松树技术应用研究

2020-09-22尹华阳汤宗斌董广平

安徽林业科技 2020年4期

尹华阳，汤宗斌，董广平

（1.安徽省林业科学研究院，合肥 230031；2.合肥市森林病虫害防治检疫站，合肥 230031）

松材线虫病，又称松树萎蔫病，是由松材线虫寄生在松属树种体内导致树木迅速死亡的一种特大毁灭性病害，属国际重要检疫对象。该病具有适生范围广、寄主种类多、发病速度快、松树死亡率高、防治困难等特点[1]。我国自1982 年在江苏南京紫金山中山陵首次发现该病以来[2]，迅速扩展多个省市，导致大量马尾松枯死，造成了极大的生态破坏和经济损失，防治工作十分迫切和严峻。在众多松材线虫病防控技术中[3-5]，及时及早发现枯死松树进行针对性防治具有十分重要的作用。由于松林多处于山高、路陡、林密地区，人工地面调查难以及时发现疫情且耗费大量人力财力，而卫星遥感虽范围大，但是分辨率低，难以获得高精度的影像[6]。近年来，无人机技术发展迅速[7-9]，利用无人机灵活机动且可以拍摄高分辨率图片等特点监测枯死松树，可以极大降低松材线虫病监测工作难度，提高工作效率，显示出较大的优越性[10-12]。但目前该技术在实际应用中监测枯死松树的准确性却鲜有报道。因此，本研究应用无人机调查监测枯死松树，同时结合人工地面抽检调查的方式进行验证，对比研究无人机监测枯死松树的准确性，探究产生误差的原因，为进一步推广应用无人机监测枯死松树提供依据。

1 试验地概况

选择具有一定数目枯死松树，且地理环境满足无人机适宜的飞行条件，同时也适宜人工地面调查的林地作为试验地点。在合肥市森林病虫害防治检疫站和庐江县林业局的大力支持下，我们选择了庐江县人民医院东侧的东顾山地区作为试验地。该地地处江淮丘陵地带，属亚热带季风气候区，四季分明，寒暑明显。林分主要为马尾松纯林和松阔混交林，坡度较缓(10°～15°)，适于人工地面抽样调查。选好试验地后在地图上标注实施范围，便于无人机监测。试验地总面积为66.67 hm2。

2 材料和方法

2.1 无人机监测

无人机监测调查工作委托湖南林科达信息科技有限公司实施。利用无人机对实施地区范围进行影像采集，同时结合其自主研发的电子勾绘系统软件智能勾绘枯死松树位置，记录坐标点及株数。根据无人机续航时间合理安排监测区域，做到安全、不遗漏。最终对整个实施地区的枯死松树进行坐标和数量汇总。

2.1.1 监测方法及装备

无人机监测采用飞行范围内连续拍摄正射影像的方式进行，通过软件对正射影像进行后期拼接，合成为一整张试验地区正射影像，智能勾绘软件以枯死松树颜色变化为主要特征对正射影像上的枯死松树进行识别勾绘。调查无人机采用大疆精灵4 系列多旋翼机配合作业，机型搭载2 000 万像素摄像头，获取正射图比例为1∶500，飞行高度为150 m，旁向及航向重叠度为75%。

2.1.2 调查步骤

首先，收集松林资源分布、行政界线区划、地形数据、主要枯死松树分布区域等资料，规划无人机调查作业范围。其次，利用无人机在规划的调查区域内进行全覆盖航拍，通过空中和地面控制系统实现航迹的规划和监控、影像的自动拍摄和传输、信息数据预处理等，生成分辨率高于10 cm 的正射影像图。最后，由专业技术人员通过枯死松树勾绘系统在调查区域的正射影像图上勾绘出疑似枯死松树分布点，并输出地理坐标信息。

调查技术路线如图1 所示。

图1 无人机调查技术路线

2.2 人工地面调查

对无人机监测区域进行人工地面抽样调查，抽查枯死松树数目需占无人机识别总数目10%以上。将人工调查的枯死松树位置在地图上进行标注，然后对照无人机监测标注的枯死松树分布图，分别记录无人机监测到的枯死松树株数和没有监测到的株数。对没有监测到枯死松树的原因进行逐一分析。

2.3 无人机监测枯死松树监测效果分析

对比无人机监测和人工地面抽样调查结果，计算监测效果。

式中：Da- 监测效果，单位为%；Db- 人工地面抽样调查的枯死松树，单位为株；Dc- 无人机没有监测到的枯死松树，单位为株。

3 结果与分析

3.1 无人机监测结果

无人机飞行作业共计2 个架次，作业时长1.5 h，航拍正射面积127.47 hm2，其中覆盖林地面积66.67 hm2，正射影像见图2。通过枯死松树勾绘系统共识别疑似枯死松树863 株，见图3。调查发现，试验区域内枯死松树分布范围较大，有松林的小班均有分布。马尾松纯林中枯死松树分布较为集中，而松阔混交林中枯死松树多呈零星散点分布。

3.2 人工地面调查结果

在试验地范围内人工随机抽查100 株枯死松树。结果发现，100 株枯死松树中有95 株与无人机调查识别的枯死松树坐标位置吻合，有5 株枯死松树未记录在无人机监测到的枯死松树数据内。由公式计算可知，无人机监测枯死松树效果为95%。

标记5 株无人机未能监测到的枯死松树坐标位置并分析原因：有1 株为松针完全落完的枯死松树，这种情况的枯死松树因松针基本脱落，未能触发勾绘软件识别颜色变化的必要条件，因而被遗漏；有3 株属于树高较低的被压木，这种枯死松树虽变色严重，但在无人机拍摄正射影像时被更高大且冠幅较大的健康松树遮挡，在正射影像上不能体现颜色的变化，从而被勾绘软件忽略；有1 株属于并连枯死树，即几株枯死松树过分接近，树枝错落交叉，在无人机拍摄的正射影像分辨率不足，被勾绘软件识别成一株枯死松树。未能监测到的枯死松树坐标，见表1。

4 讨论

本项目采用无人机结合人工地面抽样调查的方式，对庐江县东顾山66.67 hm2松材线虫病疫点的枯死松树进行了监测。通过无人机对项目实施地进行影像采集并勾绘分析，共标记枯死松树863株；人工地面随机调查100 株枯死松树，发现有95株与无人机标记的完全吻合，有5 株无人机未能标记到；经计算，无人机监测枯死松树效果为95%，基本符合预期。对无人机未能标记的枯死松树进行分析发现，未能标记的枯死松树具有松针落完、被压木和并连枯死树等特点。同时，研究中还发现天气情况、拍摄影像分别率、计算机辅助勾绘识别系统等因素对无人机监测枯死松树的效果有较大影响，实施监测前需进行合理规划。