松林線蟲病染病樹木無人機(jī)高光譜和多光譜遙感監(jiān)測

摘要

松材線蟲病是目前對(duì)我國各省區(qū)松樹林區(qū)危害最大的病害類型之一，被稱為是松林的癌癥，一旦發(fā)生病害，如不及時(shí)的監(jiān)測和治理，將對(duì)我國的林業(yè)生態(tài)安全造成巨大的威脅。其中對(duì)染病和病死樹木的準(zhǔn)確監(jiān)測和定位是開展治理工作的首要環(huán)節(jié)，但目前尚未有有效的監(jiān)測方法的研究和應(yīng)用。為此，本研究探討基于無人機(jī)遙感平臺(tái)，利用多光譜和高光譜遙感手段，研究適用于我國山地松林林區(qū)的松材線蟲病染病樹木和病死樹木的監(jiān)測方法。選擇青島的城陽（嶗山山脈）和黃島（珠山山區(qū)）為研究區(qū)，利用無人機(jī)載多光譜和高光譜傳感器為載荷，通過發(fā)展遙感圖像數(shù)據(jù)的處理、分類識(shí)別和定位方法，開展了染病、病死松樹樹木的高效、高精度監(jiān)測。結(jié)果表明無人機(jī)遙感是開展松材線蟲病監(jiān)測的有效手段，多光譜和高光譜數(shù)據(jù)均可實(shí)現(xiàn)對(duì)病害樹木的識(shí)別提取。無人機(jī)多光譜和高光譜監(jiān)測方法可為松材線蟲病的早期治理和治理后效評(píng)估提供方法支撐。

關(guān)鍵詞：無人機(jī)遙感；高光譜遙感；多光譜遙感；松材線蟲病監(jiān)測

01 引 言

森林是以木本植物為主體的生物群落，森林生態(tài)系統(tǒng)物種多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、功能豐富的特點(diǎn)，特別是在涵養(yǎng)水源、穩(wěn)固土壤、降低溫室效應(yīng)等方面無可替代，被譽(yù)為“地球之肺”。工業(yè)時(shí)代以來，在全國甚至全世界范圍內(nèi)，原始天然林遭到大肆砍伐，取而代之的是林木種類相對(duì)單一的人工次生林。相比于天然林，其抗病蟲害能力較弱。對(duì)于森林病蟲害的預(yù)防、監(jiān)測和治理，已經(jīng)成為林業(yè)管理部門的工作重心之一。然而，在林業(yè)管理上，由于目前普遍存在的重造林、輕管理、森防機(jī)構(gòu)不健全、技術(shù)相對(duì)落后等問題，對(duì)森林病蟲害的監(jiān)測和防治一直水平不高。目前基于人工現(xiàn)場勘測和樣地法的森林管理和病害監(jiān)測防治方法已無法滿足目前森林病害加劇的嚴(yán)峻形勢的要求。在充分提高森林病蟲害防治管控意識(shí)的基礎(chǔ)上，通過引進(jìn)和發(fā)展新的監(jiān)測技術(shù)，實(shí)現(xiàn)森林病蟲害的早期發(fā)現(xiàn)、病害位置和分布范圍的準(zhǔn)確監(jiān)測、病害程度的分級(jí)評(píng)估，對(duì)提高森林病蟲害防治效果，促進(jìn)林業(yè)健康發(fā)展，都具有十分重要的意義。

遙感技術(shù)以其大面積同步、高空間、高光譜、高時(shí)間分辨率的優(yōu)勢，已經(jīng)在林業(yè)資源環(huán)境監(jiān)測中發(fā)揮了重要的作用。自 80 年代起，林業(yè)部門已利用衛(wèi)星遙感結(jié)合地理信息系統(tǒng) (GIS)等方法對(duì)我國森林資源進(jìn)行了清查和監(jiān)測；對(duì)自然條件惡劣的西藏全區(qū)進(jìn)行了森林資源清查，填補(bǔ)了國家空白；對(duì)我國三北防護(hù)林等林業(yè)工程進(jìn)行了生態(tài)功能評(píng)價(jià)。我國應(yīng)用林業(yè)遙感技術(shù)已有二十多年的歷史，取得了可喜的成績，充分展現(xiàn)了遙感技術(shù)在林業(yè)中的巨大生命力（陳永富等,2011;寇文正等,1990;徐升華等,2016）。在森林組成研究(Kavzoglu等,2016; 翟天林等,2016; 陳艷鋒等,2016; Hansen等,2014)、樹種識(shí)別及生化屬性反演(Laurin等,2016; 廖凱濤等,2016; Alonzo等,2015)和森林結(jié)構(gòu)研究(Karila等,2015; 劉清旺等,2016; Wallace等,2016; 郭昱杉等,2016; Mcroberts等,2015; 邱賽,2016)等方面，均開展了大量的工作。

無人機(jī)遙感在林業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中的應(yīng)用仍處于起步階段，但其強(qiáng)大的應(yīng)用前景，對(duì)推動(dòng)現(xiàn)代林業(yè)、智慧林業(yè)和精準(zhǔn)林業(yè)的建設(shè)和發(fā)展具有重要意義。可用于林業(yè)生產(chǎn)工作中的無人機(jī)航空數(shù)據(jù)主要包括高分辨率遙感圖像、高光譜圖像和合成孔徑雷達(dá)圖像等。國內(nèi)外學(xué)者開展了部分探索性的研究工作(張?jiān)龅?2015; 張園等;2011; Manjunath等,2013; Camps-Valls等,2014)。

在松材線蟲病的遙感監(jiān)測方面，國內(nèi)外學(xué)者開展了一些初步的探索和研究。韓國在1998年-1999年選用TM和IKONOS遙感圖像，利用馬氏距離法和最大似然法對(duì)對(duì)遙感圖像進(jìn)行分類，并結(jié)合地面調(diào)查對(duì)蟲害進(jìn)行了預(yù)測預(yù)報(bào)方法研究；之后在2002年又利用IKONOS遙感圖像，結(jié)合大比例尺的地形圖資料和GPS地面調(diào)查，確定了受害區(qū)域的分布（Kim等2001,2002）。我國對(duì)松材線蟲病的遙感監(jiān)測始于1999年，中國林科院在寧波選用中分辨率的TM多光譜遙感圖像，配合航空錄像數(shù)據(jù)，在安徽黃山、福建三明和廣東部分地區(qū)開展了松材線蟲病害的遙感監(jiān)測實(shí)驗(yàn)(石進(jìn)等，2006)。2007年，王震等應(yīng)用光譜儀測量了馬尾松4種不同受害類型的現(xiàn)場光譜，分析并得到了染病植株的特征波段分布范圍（王震等，2007）。

綜上所述，遙感技術(shù)已經(jīng)成為林業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)的一條重要的技術(shù)途徑，無人機(jī)遙感的蓬勃興起更是給林業(yè)資源調(diào)查、管理和利用提供了一項(xiàng)行之有效的現(xiàn)代化工具，而高光譜遙感手段已被證實(shí)在作物的生長監(jiān)測、病害檢測等方面具有巨大的應(yīng)用潛力。基于此，本研究擬綜合利用上述遙感手段的優(yōu)勢，針對(duì)林業(yè)病蟲害監(jiān)測對(duì)新型技術(shù)手段的迫切需求，開展基于無人機(jī)高光譜遙感的森林病蟲害監(jiān)測技術(shù)研究，重點(diǎn)研究以無人機(jī)為平臺(tái)的多光譜和高光譜遙感監(jiān)測技術(shù)手段，對(duì)于松材線蟲病枯死樹木和染病樹木的監(jiān)測方法，為松材線蟲病的精準(zhǔn)、高效處置和防治提供第一手的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為森林病蟲害有效管控、林業(yè)資源可持續(xù)發(fā)展和利用提供基礎(chǔ)支撐。

02 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)

2.1 松材線蟲病監(jiān)測區(qū)域

監(jiān)測區(qū)域位于青島市的城陽區(qū)和黃島區(qū)（圖1）。其中，城陽區(qū)的監(jiān)測區(qū)域位于惜福鎮(zhèn)毛公山北側(cè)，黃島監(jiān)測區(qū)域位于珠山國家參林公園西側(cè)。兩個(gè)區(qū)域均為5-10年的次生松樹林，且均發(fā)生了輕度到中度的松材線蟲病災(zāi)害，健康、染松材線蟲病和因松材線蟲病而病死的松樹樹木的現(xiàn)場照片如圖2所示。本研究中，利用無人機(jī)平臺(tái)，分別搭載多光譜（城陽監(jiān)測區(qū)）和高光譜成像儀（黃島監(jiān)測區(qū)），以開展對(duì)病死松樹和染病松樹的精確識(shí)別和提取為目標(biāo)，開展相應(yīng)的監(jiān)測方法研究。

圖1 黃島監(jiān)測區(qū)和城陽監(jiān)測區(qū)分布示意圖

圖2 監(jiān)測區(qū)林木松林線蟲病情況現(xiàn)場照片

(a)健康松樹，(b)染病但未枯死松樹，(c)枯死松樹

根據(jù)圖1，兩個(gè)監(jiān)測區(qū)分別位于青島市的嶗山山脈和珠山山區(qū)，是青島市松林面積最大和最集中的區(qū)域。開展上述兩個(gè)區(qū)域林區(qū)的松材線蟲病無人機(jī)多光譜和高光譜遙感監(jiān)測，一方面，可以驗(yàn)證以無人機(jī)平臺(tái)的遙感監(jiān)測方法的有效性，另一方面，為這兩個(gè)松林分布區(qū)的松材線蟲病防治提供實(shí)例借鑒，同時(shí)也為高分辨率多光譜和高光譜遙感技術(shù)在病死和染病松材線蟲病樹木的監(jiān)測技術(shù)方法的發(fā)展提供支撐。根據(jù)圖2，實(shí)現(xiàn)對(duì)染病和病死樹木的準(zhǔn)確監(jiān)測和信息提取，存在兩個(gè)難點(diǎn)，其一，如何精確對(duì)病死樹木個(gè)體的提取和定位，其二，如何實(shí)現(xiàn)對(duì)染病樹木的精確分類。

根據(jù)現(xiàn)場調(diào)查和文獻(xiàn)調(diào)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(jìn)行線蟲病害的傳播。因此，松材線蟲病的病發(fā)具有兩個(gè)特點(diǎn)，第一，是離散分布的，第二，病死樹木周邊大概率存在染病樹木。以此兩個(gè)特點(diǎn)來指導(dǎo)本研究的現(xiàn)場調(diào)查和遙感監(jiān)測研究工作。

2.2 無人機(jī)選型

本研究選用的無人機(jī)平臺(tái)為深圳飛馬機(jī)器人科技有限公司研發(fā)的一款主力型四旋翼無人機(jī)D200。D200無人機(jī)是飛馬著力推出的一款基于高性能旋翼平臺(tái)的一體化高精度航測無人機(jī)系統(tǒng)，主打“高精度成圖”。D200起飛重量7.5kg，標(biāo)準(zhǔn)載重1kg，單架次海平面懸停時(shí)間48min，秉承飛馬產(chǎn)品安全可靠的設(shè)計(jì)理念，飛行器上傳感器采取了多路冗余設(shè)計(jì)，保障飛行作業(yè)安全可靠。D200分為影像版和LiDAR版，影像版可配備搭載兩軸增穩(wěn)云臺(tái)的單相機(jī)正射載荷（可選配高精度IMU模塊）或搭載兩軸增穩(wěn)云臺(tái)的五相機(jī)傾斜攝影載荷；LiDAR版配備高精度LiDAR模塊和POS系統(tǒng)，提供點(diǎn)云高精度解算、設(shè)備檢校、點(diǎn)云平差、海量數(shù)據(jù)快速瀏覽等完整LiDAR處理流程，為客戶提供多元化的高精度數(shù)據(jù)獲取方案。D200配備高精度差分GNSS板卡，支持PPK、RTK及其融合作業(yè)模式，可實(shí)現(xiàn)稀少外業(yè)控制點(diǎn)或一定條件（地物特征豐富）下無控制點(diǎn)的1:500成圖，支持POS輔助空三，實(shí)現(xiàn)免像控應(yīng)用。配合“無人機(jī)管家”專業(yè)版中精準(zhǔn)地形跟隨飛行功能，可保證所獲取影像分辨率或LiDAR點(diǎn)云密度的一致性。

選擇飛馬無人機(jī)作為傳感器搭載平臺(tái)開展青島松林線蟲病監(jiān)測的原因是，該款無人機(jī)兼具長飛行時(shí)間、大覆蓋區(qū)域、操控簡易、設(shè)計(jì)友好的特點(diǎn)，特別是可靈活的搭載不同類型的傳感器，并提供了可靠的兼容性接口。所使用的飛馬D200無人機(jī)和現(xiàn)場飛行照片如圖3所示。

圖3 飛馬無人機(jī)青島松林線蟲病監(jiān)測飛行現(xiàn)場照片

2.3 多光譜和高光譜遙感數(shù)據(jù)

（1）ZK-VNIR-FPG480機(jī)載高光譜成像儀

ZK-VNIR-FPG480機(jī)載高光譜成像儀是一款推掃式高光譜成像儀，該成像儀共有270個(gè)波段，光譜范圍為400～1000 nm，光譜分辨率為3 nm，空間分辨率為0.9 m@1 km，成像方式為運(yùn)動(dòng)推掃成像，該成像儀的特點(diǎn)是影像之間不存在航向重疊，只存在旁向重疊。

圖4 ZK-VNIR-FPG480機(jī)載高光譜成像儀

（2）RedEdge-3五波段成像儀

RedEdge-3五波段成像儀其性能和指標(biāo)是為植物監(jiān)測而設(shè)計(jì)的，包括了藍(lán)、綠、紅、紅邊和近紅外等5個(gè)窄帶光譜波段，其中其紅邊和近紅外的波段半寬度都在10nm左右，其它3個(gè)光譜波段的半寬度也在20nm以內(nèi)，其光譜波段分布見圖5所示。從光譜響應(yīng)函數(shù)中可以發(fā)現(xiàn)，在對(duì)于植被特別是植被病害的監(jiān)測中起到至關(guān)重要作用的綠波段、紅波段和紅邊波段（分別對(duì)應(yīng)成像儀數(shù)據(jù)的第2、第3和第4波段）的光譜半高寬度均優(yōu)于10nm，已經(jīng)達(dá)到了高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)的波段寬度標(biāo)準(zhǔn)。

圖5 RedEdge-3五波段成像儀的光譜響應(yīng)函數(shù)

2.4 無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)處理

對(duì)無人機(jī)平臺(tái)多光譜和高光譜成像儀數(shù)據(jù)的處理主要包括正射校正、大氣校正處理，其中對(duì)于以框幅式拍攝特點(diǎn)的多光譜遙感圖像，需要開展圖像拼接處理。大氣校正中，由于無人機(jī)飛行高度較低，本研究中的飛行高度小于200m，同時(shí)，飛行時(shí)大氣能見度和天氣條件較好（都為無云的晴天），所以大氣分子對(duì)地物光譜的影響可以忽略，因此，僅開展了基于同步標(biāo)準(zhǔn)反射板數(shù)據(jù)的反射率計(jì)算。

2.5 現(xiàn)場調(diào)查數(shù)據(jù)

現(xiàn)場調(diào)查是開展基于遙感手段的松材線蟲病分類和信息提取核心環(huán)節(jié)之一。目的是為無人機(jī)遙感圖像的分類提供現(xiàn)場分類模型真實(shí)樣本和分類結(jié)果的檢驗(yàn)樣本。現(xiàn)場調(diào)查的主要內(nèi)容包括對(duì)病死松樹和染病松樹的精確定位和對(duì)上述兩個(gè)類型松樹地物光譜的測量，其中地物光譜測量所使用的是ASD Handhold系列手持式地物光譜儀，其光譜波段范圍為400~1000nm，與無人機(jī)載高光譜和多光譜傳感器的波段范圍一致。現(xiàn)場調(diào)查地物光譜測量過程圖如圖5所示。

現(xiàn)場調(diào)查中對(duì)于病死和染病樹木的定位使用的是以Cors基站為差分?jǐn)?shù)據(jù)來源的差分GPS，其定位誤差小于0.5m，而在本研究的監(jiān)測區(qū)內(nèi)，單株松樹的寬幅直徑均大于1.5m，故該定位精度滿足對(duì)每一株病死和染病松樹的高精度監(jiān)測需求。

圖6 現(xiàn)場地物光譜測量照片

03 遙感圖像的分類方法

對(duì)于松材線蟲病發(fā)病區(qū)的無人機(jī)多光譜和高光譜遙感數(shù)據(jù)，本研究采用了支持向量機(jī)（SVM）和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）相結(jié)合的方法，對(duì)健康松林、染病松林和其它地物目標(biāo)進(jìn)行分類和信息提取。

在對(duì)覆蓋林地特別是山地林區(qū)遙感圖像的分類中，訓(xùn)練樣本少是一個(gè)面臨的基本問題。原因是山區(qū)林地地形復(fù)雜，現(xiàn)場調(diào)查很難開展。特別是對(duì)高光譜遙感圖像的分類中，對(duì)訓(xùn)練樣本數(shù)量的要求更高。針對(duì)此問題，本研究選擇使用基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)（SVM）分類方法。SVM的優(yōu)勢和特點(diǎn)是可以有效解決遙感圖像分類中的小樣本問題，同時(shí)能通過核方法解決因高特征維度帶來的線性不可分問題。SVM是目前遙感圖像分類中應(yīng)用最為廣泛的方法之一。

傳統(tǒng)的遙感圖像分類方法難以有效處理大數(shù)據(jù)量高特征維度的分類問題，而以DCNN為代表的一系列深度學(xué)習(xí)遙感分類方法被證明在該問題的解決方面具有潛力和優(yōu)勢。因此，本研究擬利用基于深度學(xué)習(xí)思想的高光譜遙感松材線蟲病林木分類方法。一個(gè)典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括輸入層、卷積層、降采樣層、全連接層及輸出層等，每層由含有多個(gè)神經(jīng)元的多個(gè)二維平面組成。DCNN的特點(diǎn)是通過利用多維度的圖像特征，達(dá)到對(duì)目標(biāo)類型高精度分類的目的，是目前研究和利用熱點(diǎn)的分類方法。

本研究中，通過比對(duì)不同分類方法對(duì)不同區(qū)域、不同類型遙感數(shù)據(jù)的松材線蟲病林木的分類精度，采用決策層融合的方法得到最終的高精度的分類結(jié)果。

04 結(jié)果與分析

4.1 病死和染病松樹的光譜特征分析

     光譜特征分析是開展基于多光譜特別是高光譜遙感監(jiān)測研究的基礎(chǔ)和必要環(huán)節(jié)。本研究首先利用現(xiàn)場調(diào)查數(shù)據(jù)，結(jié)合無人機(jī)載多光譜和高光譜遙感成像數(shù)據(jù)，開展光譜特征分析。

圖7 健康、病死和染病松樹的照片、遙感圖像和光譜分析

(a)     健康松樹；(b)病死松樹；(c)染病松樹

圖7所示的是在黃島監(jiān)測區(qū)和城陽監(jiān)測區(qū)獲得的健康、病死和染病松樹的現(xiàn)場照片、無人機(jī)遙感照片以及現(xiàn)場測量的地物光譜和無人機(jī)高光譜的像元光譜的比較示意圖，圖中每個(gè)光譜曲線圖的橫坐標(biāo)為光譜波長，單位為nm，縱坐標(biāo)為所對(duì)應(yīng)的松樹的光譜反射率，為更明顯的區(qū)別和凸顯反射率特征，將反射率數(shù)值擴(kuò)大了10000倍。其中照片、遙感圖像和現(xiàn)場光譜均獲取自相同的樹木，同時(shí)遙感圖像使用的是高光譜和多光譜遙感圖像的偽真彩色合成結(jié)果。圖7(a)和(c)獲取自城陽監(jiān)測區(qū)域，圖7(b)獲取自黃島監(jiān)測區(qū)域。

由圖7可得到以下三個(gè)特點(diǎn)，第一，在無人機(jī)遙感圖像中，病死樹木在色彩和紋理表現(xiàn)上與健康松樹樹木有較大差別，這表示在分類中二者之間的特征差別明顯，但染病樹木與健康樹木的圖像差別并沒有明顯的特征差別，這也是傳統(tǒng)的可見光三波段監(jiān)測圖像難以做到對(duì)染病樹木和健康樹木準(zhǔn)確區(qū)分的原因；第二，現(xiàn)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高光譜傳感器和對(duì)于高光譜數(shù)據(jù)的處理都達(dá)到了較為理想的效果，同時(shí)也證明了所選擇的無人機(jī)平臺(tái)具有較好的穩(wěn)定性和可靠性；第三，從植被光譜角度，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(qū)域光譜曲線的斜率較大，同時(shí)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。對(duì)于病死樹木，則失去了上述三個(gè)植物的光譜特征。而對(duì)于染病樹木，上述三個(gè)特征則表現(xiàn)的不明顯。

4.2 無人機(jī)高光譜遙感圖像松材線蟲病監(jiān)測結(jié)果

本研究中在黃島監(jiān)測區(qū)使用的是高光譜成像儀，得到了如圖7所示的松林線蟲病病死樹木和染病樹木的無人機(jī)高光譜遙感監(jiān)測識(shí)別結(jié)果示意圖。由于監(jiān)測區(qū)域較大，為強(qiáng)調(diào)對(duì)單株樹木的監(jiān)測效果，故圖8中僅展示了部分區(qū)域的監(jiān)測結(jié)果。根據(jù)分類結(jié)果圖，一方面，每一株的松樹，不論是健康松樹、染病松樹還是病死松樹，均能在遙感圖像中清晰的呈現(xiàn)，另一方面，利用本研究研發(fā)的監(jiān)測方法和遙感圖像分類方法，不僅可有效的完成對(duì)病死樹木的準(zhǔn)確識(shí)別定位（表1所示的是對(duì)黃島監(jiān)測區(qū)染病和病死松樹樹木的定位結(jié)果）。

從圖8可以看出，在黃島監(jiān)測區(qū)，染病松樹和病死松樹在整體松樹林中的分布和數(shù)量比例還是較小的。初步判斷，該區(qū)域是松林線蟲病發(fā)病的初期，也是這種病害治理的最佳時(shí)期。同時(shí)，這也進(jìn)一步印證了基于無人機(jī)平臺(tái)的遙感監(jiān)測技術(shù)的有效性。無人機(jī)遙感特別是搭載的高光譜成像儀，不僅可以以超高的空間分辨率和定位能力實(shí)現(xiàn)對(duì)遙感圖像和每一株松樹的準(zhǔn)確定位，而且可以利用其超高的光譜分辨率準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)對(duì)染病松樹和病死松樹的分類和識(shí)別。是松林線蟲病在一個(gè)林區(qū)發(fā)病早期的最佳監(jiān)測方案。

圖8 黃島監(jiān)測區(qū)松林線蟲病病死樹木和染病樹木的無人機(jī)高光譜遙感監(jiān)測識(shí)別結(jié)果示意圖（局部）

(a)高光譜遙感圖像；(b)分類結(jié)果

但是，根據(jù)圖8不難發(fā)現(xiàn)，由于研究所使用的遙感圖像分類方法屬于面向像元的分類方法，在單個(gè)像元已不能代表一個(gè)樹木個(gè)體的高分辨率遙感圖像中，出現(xiàn)了多個(gè)（在本研究中為數(shù)十個(gè)像元）像元組合在一起才能代表一棵樹木的情況。這不利于后續(xù)的對(duì)病害樹木類型的識(shí)別和對(duì)樹木數(shù)量的統(tǒng)計(jì)。下一步研究工作中應(yīng)關(guān)注面向?qū)ο蟮倪b感圖像分類方法，首先利用圖像像元特征聚類將每一棵樹木從原始遙感圖像中分割出來，然后以分割出的每一個(gè)聚類單位為對(duì)象（對(duì)應(yīng)于每一棵樹或其它地物類型），實(shí)現(xiàn)對(duì)病害樹木特別是染病、病死樹木的準(zhǔn)確分類和統(tǒng)計(jì)。

表1 受病害威脅松樹位置統(tǒng)計(jì)表

4.3 無人機(jī)多光譜遙感圖像松材線蟲病監(jiān)測結(jié)果

本研究在城陽監(jiān)測區(qū)使用的是無人機(jī)多光譜遙感監(jiān)測手段，得到了如圖9所示的監(jiān)測結(jié)果。根據(jù)圖9(a)，多光譜傳感器采用的是框幅式成像的方式，故需要在遙感圖像分類之前對(duì)拍攝的多幅圖像進(jìn)行拼接處理，由圖像呈現(xiàn)的效果判斷，首先無人機(jī)平臺(tái)表現(xiàn)出了優(yōu)異的穩(wěn)定性，其次，對(duì)原始圖片（瓦片）的拼接處理效果較好。但也存在個(gè)別的區(qū)域因光照變化等原因而出現(xiàn)過亮或過岸的情況，而有賴于分類方法的有效性，所獲得的分類結(jié)果較好的規(guī)避了因圖像光譜反射率處理差異而導(dǎo)致的同物異譜現(xiàn)象，得到了較為理想的分類結(jié)果（圖9(b)）。

圖9(b)的分類結(jié)果中，利用所發(fā)展的分類方法，得到了包括健康松樹、染病松樹和病死松樹在內(nèi)的10個(gè)類型的分類結(jié)果，總體分類精度達(dá)到了91.2%。同時(shí)，根據(jù)現(xiàn)場調(diào)查數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，對(duì)于病害松樹的識(shí)別精度達(dá)到了94%。

圖8 城陽監(jiān)測區(qū)域松林線蟲病染病、病死樹木的無人機(jī)多光譜遙感分類結(jié)果

(a)無人機(jī)多光譜監(jiān)測圖像；(b)病害松樹遙感分類結(jié)果

根據(jù)圖9的分類結(jié)果圖，發(fā)現(xiàn)城陽監(jiān)測區(qū)松樹林的松材線蟲病染病情況已經(jīng)達(dá)到了重度或重度級(jí)別，染病松樹的分布面積占到了全部集中分布松林面積的68.4%。雖然在本研究無人機(jī)飛行實(shí)驗(yàn)之前，該區(qū)域已經(jīng)進(jìn)行了一次對(duì)于病死樹木的集中砍伐和清理，但從監(jiān)測結(jié)果看，僅僅對(duì)病死樹木的清理是不夠的，需要連帶對(duì)染病樹木進(jìn)行集中治理，才能達(dá)到松材線蟲病害林區(qū)的綜合有效治理的目標(biāo)。

從監(jiān)測結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，染病樹木的規(guī)模要顯著大于病死樹木，原因可能得益于無人機(jī)圖像拍攝之前對(duì)病死樹木的集中清理。然而，可以預(yù)期，在短時(shí)間內(nèi)，染病松樹可能都會(huì)發(fā)展成為病死樹木，而且這部分染病樹木對(duì)于臨近的健康樹木構(gòu)成較大的健康威脅。

05 結(jié)論和討論

利用無人機(jī)平臺(tái)，分布在青島市的城陽區(qū)和嶗山區(qū)選擇典型松材線蟲病發(fā)病林區(qū)，開展了基于多光譜和高光譜成像儀監(jiān)測數(shù)據(jù)的松材線蟲病染病林區(qū)染病樹木和病死樹木的遙感監(jiān)測。監(jiān)測結(jié)果表明，無人機(jī)多光譜和高光譜遙感同時(shí)都是開展松材線蟲病監(jiān)測的有效手段，遙感監(jiān)測的結(jié)果是開展松材線蟲病治理的有利的基礎(chǔ)支撐。

無人機(jī)遙感手段高空間分辨率、高定位精度的優(yōu)勢，是早期發(fā)病林區(qū)染病和病死樹木精確監(jiān)測、識(shí)別和定位的最有效手段之一；同時(shí)，無人機(jī)遙感監(jiān)測手段也是對(duì)松材線蟲病害林區(qū)治理效果評(píng)估的有效手段。

鑒于無人機(jī)遙感圖像數(shù)據(jù)高空間分辨率的特點(diǎn)，單個(gè)像元已經(jīng)不能代表樹木的分布特點(diǎn)，因此需要進(jìn)一步發(fā)展面向?qū)ο蟮母悄芑倪b感監(jiān)測方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)染病和病死樹木單元的準(zhǔn)確識(shí)別和自動(dòng)化的統(tǒng)計(jì)分析。