松材线虫病遥感监测应用潜力及难点分析

汪飞剑

（歙县林业局，安徽 黄山245200）

松材线虫病是世界性检疫有害生物，是松树的一种毁灭性流行病害。松树感染松材线虫后最快可在40 d内死亡，并且难以治理和救治，被称为松树“癌症”。有报道显示，松材线虫病能使松林在3～5年内大面积毁灭，又被称为“无烟的森林火灾”。根据相关研究，目前松材线虫的危害出现了一些新的特点，发生区突破了传统理论适生界限，已经扩散到了东北地区，并且传播媒介种类增加，提高了防治的复杂性；感病的树种也由过去的几种松树扩展了更多，我国松林面临着严峻的挑战。

松树是我国重要的资源植物，面积广阔。松树产生的松脂是多种化工原料的来源，广泛应用于涂料、黏合剂、香料等，涉及化工、医药、农药等领域，具有重要的经济价值；松树在改善土壤环境、涵养水源、固碳方面都占有重要地位，具有重要的生态价值；松树树干挺拔、树体优美，具有极高的观赏价值和重要的文化价值。目前，由松材线虫病致死的松树数量巨大，松树面临着重大威胁，并且松材线虫病已经在多个景区发现，迎客松、凤凰松等名松面临巨大的危险，松材线虫病的防治刻不容缓。松材线虫病的高传播、快速繁殖、快速致死等因素，给防治工作带来了巨大的困难，因此开展对感病松树的快速、准确识别和定位研究对松材线虫病防治具有重大意义。

1 国内外研究现状

对于松材线虫病的精确监测是松材线虫病防治的基础，只有做好松材线虫病的监测工作，后续的防治才能顺利高效施行。目前，对于松材线虫病的监测大多采用人工踏查的方式，但由于我国松林面积广大，地势条件复杂，该种监测方式费时费力，监测的准确性也有所折扣，很难达到防治的目的。随着遥感技术的发展，通过卫星等航天遥感获取图片来监测松材线虫病疫区发生情况成为了可能。高效、准确地对松材线虫发生情况进行监测已成为当前探索的热点。

1.1 光谱特征研究

随着科学技术的飞速发展，利用多光谱特征解决森林病虫害的问题在上世纪90年代已经初步形成。通过利用RS（遥感）获取基本地物信息，利用GPS（全球定位系统）获取卫星平台和地面三维定位信息，利用GIS（地理信息系统）对获取的信息进行数据化统计分析，结合对获取的地物信息进行多光谱反射曲线分析，从而可以发现植物早期病变情况，在此基础上做出相关的防治措施。

多光谱技术可以将入射的全波段或宽波段的光信号分成多个窄波段的光束，再将其分别成像在相应的探测器上，获得不同光谱波段的图像。光谱反射特征的影响因素有很多，不同种类的植物、不同生长阶段的植物、不同生理状态、是否染病的植物等都具有不同的反射光谱特征。因此，多光谱技术为监测病虫害大面积发生提供了依据。

目前，关于多光谱特征应用于松材线虫防治研究还较少。王震等测量了自然侵染下轻度、中度、中度以及健康状态下马尾松的光谱特征，并对获得的数据进行了一阶微分分析，对比了不同光区（绿光区、红光区、近红外光区）的反射光谱变化特征。结果显示，不同受害程度的马尾松光谱特征变化明显，这为应用遥感和多光谱技术解决松材线虫侵染程度监测的问题提供了实验依据。还有研究指出，大多数受害类型的光谱反射特征在近红外（680～780 nm）区域存在着显著差异，并且呈现了较好的光谱变化规律，这对松材线虫病监测具有重大意义。徐华潮研究了黑松和马尾松被松材线虫侵染后不同染病阶段的反射光谱，分析了其中叶绿素情况以及光谱参数。结果表明，在可见光波段（350～700 nm）内，松材线虫病感染初期的反射率与健康松树的差异不明显；在感染后期，差异较为明显。而在近红外和中红外波段内（波长大于800 nm），染病初期反射率差距较为明显，所以对松材线虫病监测的时候，合理选择波段范围可以有效提高监测的准确性。染病前期可以选择近红外和中红外波段，染病后期选择可见光波段。

1.2 卫星/航空遥感监测

对于森林病虫害的监测，可以分为3个方面。首先，发生前需要对发生环境做好监测，掌握可能发生病虫害的环境，及时做好防范措施；其次，病虫害发生过程中也需要监测，及时掌握发生涉及的范围，是否有扩大的可能；最后，病虫害发生后，需要了解具体发生的面积，做好损失估算和恢复计划。对于大面积的森林病虫害的监测，需要借助航空卫星遥感技术。森林病虫害遥感监测始于上世纪30年代，对受铁杉尺蠖（Lanbdina fiscellaria）危害的落叶林进行航摄试验，揭开了森林病虫害遥感监测的序幕。上世纪80年代，美国研制出了航空录像技术，与传统技术相比具有使用简便、处理迅速、精度适中等优点，多用于突发性森林病虫害的监测。我国从“八五”规划后开始引进和掌握此技术。

我国利用航空遥感影响对针叶树病虫害的研究始于1988年，中科院的池天河、戴昌达等在安徽应用TM图像对越冬代松毛虫灾害的监测进行了研究。刘志明通过气象卫星AVHRR获得大兴安岭地区遥感资料，分析处理后的RVI（绿度指数）后，结合实地抽样调查估算出受马尾松毛虫危害面积。武红敢等使用光学航天遥感技术在广西监测了马尾松毛虫灾害情况，监测面积约6.7万hm，证实了森林质量的变化91.4%是由于松毛虫危害，其他为森林火灾所致，误判率只有1.9%；还在安徽监测了2.13万hm的变色枯立木的发生情况。石进等在安徽省黄山风景区、宁国市等地航测了1.5万多hm的松阔混交林，通过观察数码带上红色的点位识别变色枯立木，结合手持GPS进行核查，发现变色点位都有与之相对应的变色树，未发现松材线虫感染松树，此次监测中的变色树都为阔叶树。

2020年，方立刚等在黄山市歙县利用卫星遥感开展松材线虫病秋季普查监测实验，监测面积390 km。首先，普查通过高分卫星获取松林多光谱遥感图片，基于原始遥感图片进行切片、解译、特征提取、地物分类等处理；其次，按光谱特征进行像元级地物分类打标，生成训练和测试样本数据集，对数据集机器学习生成疫木识别模型，再根据识别模型对其他遥感图片进行分析找出目标对象；最后，对找到的目标对象集合进行二次分析去噪，筛选出变色的枯立木，准确率达80%以上。

然而，由于受传感器分辨率、卫星运行周期以及大气环境（如光照、温度等）的影响，利用高光谱仪等成像设备所获取的地物光谱特征数据往往不能很好地表征其类型。对于监测松材线虫病疫木来说，需要精准其位置，卫星遥感的空间分辨率并不能完全满足监测需求。因此，对松材线虫病疫木的监测除了使用卫星遥感之外，还需要更加精确的方式。

1.3 无人机监测

近年来，无人机由于体积小、重量轻、操作简单以及可以搭载不同类型的相机获得不同类型的图片数据，受到部分林业部门的青睐，尝试将其作为一种新型获取松材线虫病监测数据的设备。使用无人机进行松材线虫监测时，首先，需要经过现场地形的勘察，确定起飞点，保证周围没有障碍物遮挡，达到飞行安全；其次，需要进行内业准备，根据天气情况，确定起飞时间；最后，进行飞行轨迹的规划，获取飞行监测数据。

李卫正等利用无人机在南京进行了遥感定位病死木的试验，试验面积约15 hm，使用无人机搭载可见光相机获取试验地的空间分辨率影像，通过目视法寻找病死木，并作出标记。吕晓君等在神农架和宜都市利用无人机获取相对高度500～1 500 m的高分辨率航拍图片，结合POS数据信息制作出数字正射影像图，根据变色情况对枯立木进行人工识别和定位。这种方法与传统方法相比极大地提高了工作效率，但仍有不足，如目视标记病死木容易造成误认和漏认，需要结合多光谱相机获取监测数据，并通过可以自动判读的软件进行病死木的辨认和统计。武敢红在重庆市沙坪坝区的春秋季使用无人机遥感监测技术对当地松材线虫发生进行了监测，结果显示春季枯死松树为33株、秋季枯死松树为119株，准确率为94%，精度在10 m以内。

2020年，李海霞等人在黄山市歙县开展了两次无人机监测枯死松木飞行试验，监测总面积约133 hm。第一次的飞行平台为复合翼垂直起降固定翼无人机WZ-180，第二次的飞行平台为四轴多旋翼无人机M210，两次飞行均搭载了长光禹辰的MS600多光谱相机。飞行监测后，使用Yusense Map航空遥感预处理软件对原始多光谱数据进行配准、拼接、辐射定标，得到多光谱反射率影像后，导入至行业应用软件Yusense Map+中，对试验地区枯死松木进行人工提取统计，获取所有枯立木的位置信息，并将数据与之前人工普查的数据进行对比，结果见表1。从表1可以看出，本次试验监测准确率达到80%以上，为无人机监测的可行性提供了数据支撑。

表1 枯立木普查数据统计

虽然无人机遥感能及时获取多时态、多角度、多光谱、高精度的遥感影像，为决策者提供松材线虫病早期监测和防控依据。然而，由于无人机在平衡性、续航时间、操纵及遥感图像获取和处理等因素，限制了无人机遥感技术在松材线虫病监测的实际应用。

2 松材线虫病监测中存在的问题与分析

2.1 准确识别问题

全国大多数松材线虫疫区主要采用人工实地踏查的方法。按照“监测全覆盖、普查无盲区”的要求，制定松材线虫病疫情集中普查方案，将调查任务落实到山头地块。主要依托当地林业站、护林员对林区进行走访和踏查。由于我国松林面积大、交通不便、地形复杂，利用人工监测调查松材线虫病疫情发生情况难度很大，难以准确掌握疫情发展情况，且无法确保精度。多光谱技术的发展使卫星航空遥感监测病虫害成为了可能，不同的植物、不同的病虫害、不同的感病时期会呈现出不同的光谱特征，利用这一特性，可以在很短的时间内监测广大的森林面积，并且对其中的病虫害情况进行识别，非常合适森林中的监测作业。

当松材线虫侵染松树后，松树感病的外部特征是松叶变为红褐色，所以松材线虫病也被称为“无烟的火灾”。当监测混交林中的松材线虫病疫木时，由于很多阔叶树的树叶也有相似的颜色，如枫香等，这给监测任务带来了极大的困难。当枯死松树丛状分布时，不能完全精准识别枯死松树数量，监测中难以完全胜任单株枯死松树的定量监测任务。对于松材线虫病监测来说，任何遗漏都可能会增加传播的风险，所以对于松材线虫病的监测需要非常精确。为了使松材线虫病疫木监测更加准确，应该扩展识别标准，通过多光谱来进行是否染病的监测外，还需要探索出更多识别树种的新技术，例如可以通过对遥感影像的树冠冠型来确定植被类型等。通过多角度、多方面的识别标准，准确识别和定位每株枯死松树的位置，为松材线虫病的预防和治理提供重要的数量和位置信息。

2.2 实时性和精确性问题

松材线虫病在媒介昆虫的取食，产卵等活动中，具有很强的传播能力，这使得松材线虫病的疫情处于不断的变化中，对于松材线虫病的监测就需要具有一定的实时性。常规的人工踏查费时费力，对于地势严峻的山地往往很难及时做到大面积的全面监测，卫星遥感监测技术则能够弥补这一缺陷。通过对获取的卫星遥感数据进行分析，可以在短时间内获得松材线虫病的发生信息。虽然卫星遥感极大提高了监测的实时性和准确性，但是卫星遥感数据量大的特点以及空间分辨率的限制，使我们对监测数据分析结果的获得仍然有一定的延迟；在部分地形复杂地区，监测的精确性也并不能完全达到我们的需求，这时候就需要结合无人机来进行复杂地区的飞行监测。

无人机可以采集多时态、多角度、多光谱、高精度图像，进行病害松树的人工目测或者多光谱分析来分类识别，这种方法具有一定的可行性和有效性，可以弥补卫星遥感的缺陷。然而，由于无人机在平衡性、续航时间、操纵及遥感图像获取和处理等方面的不足，导致了无人机遥感技术在松材线虫病监测的应用范围受到限制；同时，人工目测分类识别依赖于人的经验，缺乏统一的标准，识别的效率并不高，容易产生漏判和误判。经过市场调研和了解，很少有人进行松材线虫的航空和航天遥感单株识别和监测分析，且市面上还没有一款成型的智能分析多光谱遥感标识松材线虫疫木的软件系统。这使得松材线虫疫木的遥感监测在实时性和精确性方面仍然有一定的缺陷。

3 结语

目前，国内对于无人机及卫星遥感的应用大多集中在使用多光谱相机采集图像信息，其他类型的采集设备如激光雷达、红外热成像仪、荧光相机等涉及的较少。主要原因在于，此类设备价格昂贵，并且无人机所能搭载的设备有限，无法广泛应用到相关的遥感系统中。无人机的续航及飞行情况的缺陷也限制了其发展。无论是卫星遥感还是无人机飞行监测，获得的数据量都是相当大的，在松材线虫病疫木的监测中，大多数时间都用在了数据的处理和分析中，这些因素都大大制约了遥感技术在松材线虫疫木中的发展。

针对目前松材线虫病疫木监测存在的情况，在方法上，我们亟需探索一种卫星遥感和无人机航测相结合的方式，既满足大面积监测的实时性，也满足监测的精确性问题，科学规划无人机飞行航道，尽量在有限的续航时间内监测更大的面积；在技术上，减少无人机能耗，提高电池续航，增加飞行作业的时间，探索出搭载不同的传感器对于松材线虫病疫木的监测是否具有不同的效果；在识别上，深入研发智能分析多光谱遥感标识松材线虫病疫木软件，通过大数据建立松材线虫病疫木的识别模型，将试验测试中的软件升级应用到生产实践中，提高对松材线虫病疫木的识别精度，做到存在一株发现一株。

随着现代科技的飞速发展，松材线虫病的监测将越来越趋于信息化、自动化、智能化发展，利用卫星遥感进行大面积监测和无人机局部飞行监测相结合的方式将成为未来监测发展的方向之一。