无人机多光谱遥感技术在松材线虫病疫区疑似疫木普查监测中的应用

许锐，刘洪剑*

（1.黄山市林业科学研究所，安徽 黄山 245000；2.安徽省林业科学研究院，安徽 合肥 230031）

松材线虫病是由松材线虫引起的一种森林病害，自1982 年在我国首次被发现以来，不断蔓延扩散，具有传播速度快、致病力高、适应能力强、存活率高等特点，引起大量松树枯死，不仅严重影响我国林业生态环境，而且造成巨大的经济损失[1]。目前，松材线虫病在北美洲的加拿大、墨西哥和美国，亚洲的中国、日本和韩国，欧洲的葡萄牙和西班牙都有发生[2]。松材线虫病主要表现为分泌的酶破坏松树薄壁细胞膜，致使松树干枯死亡[3]。该病害主要传播途径为自然传播（媒介昆虫为松褐天牛）和人为传播。松材线虫通过媒介昆虫松褐天牛取食造成的伤口侵染健康松树，从而在树体内大量繁殖，对松树正常生理活动造成影响。因光合作用减弱，松针逐渐呈黄色或红褐色，最终使松树干枯而死[4]。我国自1982 年在南京中山陵发现松材线虫病以来，松材线虫病扩展迅速。根据国家林业和草原局公告，松材线虫病疫区包括辽宁、安徽、江苏、浙江、广西等16 个省（市、区）。在安徽省，松材线虫疫区涉及巢湖市、肥东县、肥西县、庐江县等49 个县（市、区）。

当前，松材线虫病防治手段主要有物理防治、化学防治和生物防治。物理防治主要包括疫木清理、挂设诱捕器等；化学防治是指利用化学药物防治松褐天牛、控制媒介昆虫的传播；生物防治是指利用白僵菌来防治天牛成虫或幼虫。我国现行的治理方法多是以清理枯立木灭杀树体内线虫并阻断媒介昆虫传播，辅以打孔注药来防治松材线虫病[5-7]。在处理枯立木过程中，进行枯立木数量普查，即如何精确定位枯死木、准确统计枯立木数量是其中重要的环节之一。只有全面、准确地掌握枯立木的位置和数量，才能彻底清理枯立木，达到有效防治松材线虫病的目的。

疑似疫木早期普查方法为人工实地踏查。人们通过望远镜等工具进行疑似疫木观测，统计调查结果。随着科技的发展，航空航天遥感图像被运用于国内外森林病虫害的监测[8]，但是高空卫星受光谱分辨率、空间分辨率和外界天气等因素影响，监测松材线虫病的效果并不理想[9]。随着近年来无人机飞控技术和多光谱技术的发展，无人机载多光谱遥感技术的应用趋于成熟[10]。宋勇[11]运用无人机多光谱遥感技术对棉花黄萎病进行识别以及产量估算。褚东花等[12]通过试验证明，利用无人机平台和双光谱相机获取遥感图像，可提高松材线虫病受害木的识别效果，具有费用低、效率高等优势。本文通过无人机搭载多光谱传感器监测疫区，探究不同月份疑似疫木呈现的变化趋势，同时结合人工实地踏查结果进行数据比对，为多光谱遥感技术在松材线虫病疫区疑似疫木的普查监测工作提供参考。

1 试验地概况

试验地设在安徽省黄山市焦村镇。该镇地处黄山区西南部，东与汤口镇及耿城镇为邻，南与汤口镇、黟县宏村镇、宏潭乡交界，西接乌石乡，北连太平湖镇、甘棠镇；中心位置坐标为118°03′55.53″E，30°11′23.32″N ，属于亚热带季风性湿润气候；植被以马尾松为主，病虫害以马尾松毛虫和松材线虫病为主。

2 材料与方法

2.1 试验材料

第1 次无人机飞行平台为复合翼垂直起降固定翼无人机WZ-180，翼展2.16 m，最大续航时间为90 min，最大起飞重量8 kg，巡航速度18 m/s；第2次、第3 次的无人机飞行平台为四轴多旋翼无人机M210，最大起飞重量6 140 g，搭配双云台，最大续航时间27 min，悬停精度为垂直±0.5 m，水平±1.5 m。3 次多光谱遥感监测试验都搭载了长光禹辰的MS600 多光谱相机。

试验监测林地面积约89.50 hm2，海拔151～223 m，涉及焦村镇11 个小班。多光谱遥感监测时间分别是在2021 年的9 月10 日、10 月10 日、11 月10日，人工实地踏查时间分别是在2021 年的9 月12日、10 月12 日、11 月12 日。共进行了3 次多光谱遥感监测、3 次人工实地踏查。

2.2 试验方法

2.2.1 前期准备

根据飞行试验要求划定飞行区域小班。基于林场小班作业范围及坐标，并依据飞行时间段内天气情况和作业需求，拟定飞行时间段，提前向空管部门提交空域申请材料。此次飞行区域总面积较大，为保证起伏地形下的数据拼接兼容性，按每个测区的最大高差不大于航飞真高30%的要求规划。设计飞行高度320 m，多光谱DOM地表分辨率约20 cm，航向重叠度为80%，旁向重叠度为70%，以此来保证影像重叠度要求，提高数据采集效率，绘制无人机飞行轨迹。根据绘制的无人机飞行轨迹实地勘察地形条件，就近选择一片平坦地面作为起飞点。另外，对划定区域小班进行人工实地踏查，作为对照数据。

2.2.2 数据处理

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，得到该小班区域的反射率影像。得到多光谱反射率影像后，导入至行业应用软件Yusense Map+，得到松材线虫病疫木航空多光谱曲线。该软件中的枯死树木识别与定位模块可自动识别疑似疫木，自动对试验地区枯死松木进行提取统计，获取所有疑似疫木的位置信息，通过光谱曲线识别不同发病状态下树的光谱。

根据多光谱遥感监测得到的疑似疫木位置信息，进行人工实地踏查，统计所在小班疑似疫木的数量，核验多光谱监测的结果的准确程度，计算核实率（核实率是人工踏查数量占多光谱遥感监测数量比率）

3 结果与分析

试验选取450、555、660、720、750、840 nm 6 个波段，通过Yusense Map+软件观察在不同波长下的光谱反射率，结果表明，450、555、720、750、840 nm波段下健康松木光谱反射率与轻度病疫木、严重病疫木或病死木差异不显著（p＞0.05），很难通过光谱反射率判断病死木与健康树；660 nm 波段下，健康树与轻度病疫木、严重病疫木以及病死木之间差异显著（p≤0.05），见表1。因此，选用Yusense Map+软件660 nm 波段下进行数据分析。

表1 松材线虫病疫木不同波段下航空多光谱反射率

经过Yusense Map 的预处理和Yusense Map+软件的疑似疫木提取后，得到了3 次试验的疑似疫木位置信息。其中第1 次监测发现有14 株疑似疫木，第2 次监测发现43 株疑似疫木，第3 次监测发现60 株疑似疫木，具有一定的时空动态变化趋势。

根据多光谱遥感监测得到的疑似疫木位置信息，再进行人工实地踏查，统计所在小班疑似疫木的数量，核验多光谱监测的结果的准确程度，见表2。

由表2 可知，第1 次踏查发现13 株疑似疫木，第2 次踏查发现35 株疑似疫木，第3 次踏查发现48 株疑似疫木。将上述数据与多光谱遥感监测对比可知，该区域9～11 月3 次核实率分别为92.9%、81.4%、80.0%，均在80%以上。

表2 疑似疫木小班调查统计

4 结论与讨论

（1）目前传统人工实地踏查普遍存在效率低、核实率低、投入成本高、作业时间长、视野盲区较大等缺点。利用多光谱遥感技术监测林区枯死木分布情况，具有效率高、覆盖范围广、数据较为精确等优势，尤其是在进行疑似疫木的普查监测中能有效补充传统监测方式的不足，提高监测效率，缩短监测时长，获得全面准确的监测数据，为后期疫木的伐除提供支持。

（2）在9 月、10 月、11 月的多光谱数据中发现，随着时间的推移，疑似疫木的数量差别较大，从最初的14 株，增加到43 株、60 株。这说明枯死木的数量是处于动态变化中的，会随着时间的推移有所增加。原因可能是在监测的早期部分松木还未表现出枯萎的症状，随着时间的推移，树木逐渐衰弱最终枯黄死亡。

（3）通过Yusense Map+软件，可知在660 nm 波段下，健康树与不同程度的发病疫木之间光谱反射率差异显著（p≤0.05），识别更准确。故得出结论，Yusense Map+软件应在660 nm 波段下进行数据分析。

（4）此次试验的3 次核实率均未达到100%，主要存在两方面原因：一是多光谱遥感监测提取疑似疫木是以“处”为单位，而非人工现场核实的“株”，当多于2 株以上、疑似疫木间距少于5 m 时，多光谱遥感监测只能提取1 处，这种情况共有10 处，可通过人工踏查核验多光谱监测未发现漏统计现象；二是进入10 月、11 月，山林中的其他树种如枫香等叶片开始逐渐变黄，对多光谱遥感监测数据造成一定的误导，这种情况共有5 处。为提高利用多光谱遥感技术对疑似疫木的数据准确率，需要从两方面着手：一方面是进一步优化多光谱传感器采集数据的完整性、准确性，提高多光谱遥感数据的采集能力；另一方面是进一步提高Yusense Map 软件的数据处理准确率，提高多光谱遥感数据的处理能力。

通过此次初步研究，表明利用多光谱遥感技术能及时发现监测区域死亡松树动态变化，有利于松材线虫病的早发现、早防治，可有效防止松材线性虫病疫区范围扩大，降低损失，促进林业可持续发展。