松材變色立木監測方案

一、前言

【1】背景介紹

松材線蟲病是全球森林生態系統中最具毀滅性的病害之一，被稱作松樹的“癌癥”。目前，該病害在我國18個省發生面積達974萬畝。松材線蟲病具有蔓延速度快、影響面積廣、治理窗口期有限等特點，嚴重制約著松材線蟲病害的快速治理。

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【2】行業痛點

目前松材線蟲病精準監測主要有3種方法：

（1）人工踏勘：作業效率低，危險系數高，以點概面的成果形式準確度較低；

（2）無人機可見光遙感監測：人工目視數據量大且效率低，同時機器視覺識別方法需要高清影像的支持，很難兼顧大范圍、高精度的應用需求。

（3）衛星遙感：時間、空間分辨率低，單株枯死松樹無法精細監測。

【3】多光譜遙感優勢

無人機載多光譜遙感同時具有光譜遙感信息豐富的優勢和無人機作業高效率的特點，能夠實現低成本、高分辨率、高頻動態監測的任務模式，借助特定的光譜反演算法可實現松樹枯死、松針變色等異常情況的精細化調查。


二、項目介紹

本次項目測區為青島市城陽區林區，數據采集時間為5月20日、21日，測區概況見下表：

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本次外業數據獲取采用SABER垂直起降固定翼，搭載未來智能的MS600多光譜相機和SONY 5100可見光相機，系統如下圖所示，主要指標參數見下表，多光譜相機主要參數見參數表。

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【外業數據獲取系統】

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三、作業流程

本項目基于無人機搭載多光譜傳感器獲取多光譜數據，綜合遙感、GIS技術混合建模的方法，實現自動化提取松材線蟲病疫木，作業流程如下圖所示。

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四、作業環境

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五、飛行參數

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六、架次及數據量

本次項目共計飛行10架次；總飛行時間約10小時；總作業時間約16小時；總數據量240G，其中多光譜數據135G，可見光105G。

七、數據處理

使用未來智能自主研發的多光譜數據反演軟件航空遙感預處理軟件對原始多光譜數據進行配準、拼接、輻射定標，得到測區的反射率影像，多光譜數據反演軟件基于深度優化的預處理算法，在滿足配準、拼接精度的基礎上，極大提高了作業效率。

得到多光譜反射率影像后，導入至未來智能自主研發的行業應用軟件多光譜數據反演軟件+，該軟件中的枯死樹木識別與定位模塊可自動識別枯死樹木；模塊算法主要基于枯死樹木的典型光譜特性而構建，經大量數據驗證、完善，可充分保證識別精度。

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【測區多光譜數據拼接影像（以NDVI指數為例）】

八、成果形式

業務監測成果主要包含以下三項：

（1）枯死樹木分布圖——標注枯死樹木位置的遙感專題圖，用于表示所提取枯死樹木空間分布信息，使客戶直觀了解枯死木在林業小班內的分布位置；

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（2）枯死樹木矢量文件——包含坐標、小班編號、樹冠面積的的矢量數據集，標準的矢量數據格式可為實地巡查人員提供位置標注，同時還可執行數據交互；

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（3）枯死樹木點位屬性記錄表——枯死樹木點位屬性數據表，包括坐標位置、小班編號、分區統計的小班面積等，記錄了用于進行實地驗證。

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九、未來智能多光譜遙感優勢

【1】自主研發MS600系列多光譜相機，為科研和行業應用而生；

【2】兼容包含深圳大疆、成都縱橫在內的各型多旋翼、固定翼無人機；

【3】“裝備+數據+服務”，提供覆蓋多光譜遙感的全流程解決方案；

【4】軟硬件一體化、端云一體化，為第三方業務平臺提供數據支撐。


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