浅谈无人机技术在林业调查工作中的应用

王振生

（广西壮族自治区国有东门林场，广西 扶绥 532100）

1.无人机技术概述

无人机，也被称为无人驾驶航空系统/车辆(UAS/UAV)，或遥控飞机，无人机这个术语被故意改成无人机系统，以反映无人机操作中涉及的复杂系统。军方通常使用 RPA 一词。自20 世纪50 年代以来，无人机的主要任务一直是空中侦察。此外，还有人将无人机分为五种用途：目标和诱饵、侦察、战斗、研究和开发，以及民用和商用。

2.无人机技术在林业调查工作中的应用探究

2.1 森林防火

无人机在森林防火的重点在于早期发现地面巡逻无法覆盖的偏远地区的森林火灾，以及准确掌握和及时了解重大森林火灾现场的各种动态信息，还可以解决飞机巡逻无法在夜间飞行、因烟雾而降低能见度的问题。无人机作为现有林业监测手段的有力补充，显示出其相对于其他方法的优越性，将广泛应用于森林火灾的监测、预防、扑救和灾后评估等方面，它们还用于确定热点和防火口的位置，然后将水输送到火灾发生的地点。通过跟踪和绘制火灾模式，帮助消防员确定火灾蔓延情况，使消防员能够作出明智的决定。

2.2 病虫害检测与预防

近年来，由于不良的气象、土壤等非生物因素使森林病害逐渐增多，导致林木生长不良，产量、质量下降，甚至引起林木枯死和生态条件的恶化。较以往人工巡逻及喷洒农药的方式，无人机的出现大大节省了人力物力，通过无人机喷洒药物、监测能有效的提升林业有害生物监测预警、检疫御灾、防治减灾水平，有效预防和控制了林业有害生物灾害的严重发生。

2.3 森林管理的优化和发展

集约化森林经营是提高森林生产力和满足不断增长的木材需求的有效途径。快速生长的森林植株的管理类似于精细农业的做法，并且可以通过无人机遥感加以推广，非典型运动是在正确的时间和正确的地点施肥。研究人员用无人机遥感获得了近红外图像，用于绘制森林结构健康图，他们发现光谱辐射测量法和野外取样测定的叶片氮含量之间有着明显的相关性。这种方法利用无人机帮助降低集约化森林管理的成本，提高经济效益。

3.无人机技术在林业调查工作中的展望

不准确的森林调查数据会导致政府、单位和个人森林所有者做出错误的决定，并可能对经济产生巨大的负面影响。由于错误的造林决定，每年给我国林场带来的经济损失不低于数10 亿元。生长存量的估计必须基于取样、测量和建模的结合，因此，为提高造林效率，在森林样地中进行实地测量是至关重要的。利用渐进式3Dremote 传感技术需要精心选择树状和/或地块水平的野外参考资料来进行数据标记，这些资料通常是用测径器、测量磁带、测高仪等手工采集的，有时还用重影镜、巡航杆和增量钻孔器来采集。最常见的树高参数是胸径(DBH)、6 米(d6)的胸径和树高(h)。然后根据这些基本测量数据估算单株树木的材积和地上生物量。地块水平信息可以通过地块水平估计直接获得，例如，用相关法或树木水平特征的总结。这种常规方法很难跟上当代和未来森林调查所要求的野外参考数据收集的覆盖面、规模和重复性。需要采用更具成本效益的自动化技术，以尽可能准确和迅速地提供现场参考数据。经过大约二十年的研究，地面激光扫描(TLS)正进入实际应用阶段。对单扫描和多扫描两种方法的性能进行了深入研究，结果表明，由于遮挡的影响，单扫描数据中有10-32% 的树木是不可见的。多重扫描方法能够覆盖一块区域内接近100% 的树木，但受到人工和后处理成本的阻碍。然而，TLS 已被证明是可行的收集基本的树木和小区属性，如树位，胸径，干曲线，树种，材积和生物量。自动化提取属性的精度相当于那些基于关键的野外测量(DBH，d6，和 h)结合最佳异速生长模型的精度。

其他进一步提高现场参考数据收集效率和自动化水平的努力包括移动激光扫描(MLS)、摄影测量地面点云(简称 SfM)和使用众包。MLS 有能力高精度和更容易地测量复杂和有问题的森林地区。最近的报告表明，MLS 允许的地块收集比 TLS 快10 倍，大约2-4 厘米胸径精度。MLS的缺点是，由于 GNSS 在森林中的阴影，MLS 的注册精度需要提高，例如，通过即时定位与地图构建定位(SLAM)。作为激光扫描的替代方案，摄影测量陆地点云也可以为胸径提供2-4 厘米的精度，但其数据质量低于 TLS/MLS 。在众包环境中使用全球导航卫星系统数据在实地参考方面的准确性有限 ，因此，有摄像机或距离测量系统的智能手机在众包类型的数据收集方面更为可行，这尤其适合本国森林的森林所有者。对所有这些技术的研究正在进行中，最佳实践也在不断出现。

森林中无人机自主野外信息采集的概念包括两个主要方面，即利用无人机平台进行林冠内和林冠上的调查。最近的远程遥控无人机系统的例子是由现场操作员操作的，但最终目标是将其与无人驾驶飞行器结合起来; 因此，操作员的干预可以降级，效率可以进一步提高。

当飞行在树冠之上时，操作设置接近于普通的机载激光扫描(ALS)。GNSS 和惯性测量单位(IMU)提供的地理定位解决方案的绝对精度在2-5 厘米之内，因为无人机情况下与目标的距离通常很小。可以利用两种不同的方法来获得茎特征: (1)根据无人机点云得到的树高和树冠维数，利用数学或回归模型估计茎特征; (2)直接测量无人机点云的胸径或茎曲线，这需要一种特定的激光扫描器，允许一个非常窄的光束。

无人机平台和自主驾驶系统的集成是自主采集林地数据的最终目标。梅赛德斯-奔驰公布了一款未来的运输车的计划，该车具有完全自动化的货物装载和无人机运输功能。同样地，未来的森林调查可以通过自动驾驶汽车和装备激光扫描仪的无人机的组合来完成。几个无人机可以用于在同一地区的冠层以上和内部飞行，或者，他们可以飞到邻近的不同样本地块。当无人机/无人机由自动驾驶汽车托管，从无人机托管的地方接收可持续的电力供应时，在不同的地点和不同的座舱盖层实施持久的独立操作(例如，每天超过10 小时) ，没有人类操作员在场。因此，预计一天可以记录几百块田地。这个概念要15-20 年才能实现。然而，预计到2030 年15% 的全球新车将基于自动驾驶技术，因此，这一概念可以在短期内得到展示。因此，这种双机器人视觉有可能成为现实。这个概念是所有可能由无人机处理的测量测量的通用解决方案。

4.结语

无人机遥感技术相对于现有遥感技术的优势在林业调查的工作过程中具有十分显著的优势，新型无人机和传感器的不断发展使遥感应用更具吸引力。有些应用可以通过无人机遥感廉价完成，但是很难通过载人飞机遥感或卫星遥感来实现。在现代林业领域，合理的森林管理需要数字格式的详细森林信息。无人机遥感技术在林业中的应用尚处于起步阶段，但可以合理地预测，无人机遥感的作用将在不久的将来超过载人航空器遥感。无人机遥感的灵活性和低成本有利于将传统林业数据转换为数字格式，使林业实践变得更加精确和有效。同时，森林火灾“突发性强、蔓延迅速”的特点要求实时数据传输。

林场投资少，经营者相对稀缺，林区多元化，无人机的充分使用需要大量的无人机，无人机的研制也需要大量的资金支持。此外，由于地形、植被和气象条件的影响，无人机在林区的抗风性能和接收信号不稳定。在森林防火工作中，根据监测图像对数据进行分析和处理，将影响无人机的精度。所以培训专业的无人机飞手，进行国有林场无人机领地保护工作的推进对于国有林场的发展具有十分重要的作用和影响。