武紅敢，王成波，常原飛

(1.中國林業(yè)科學研究院資源信息研究所，北京 100091；2.中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所，北京 100101)

松材線蟲病(Bursaphelenchus xylophilus)具有極強的擴散性和破壞性，是全球森林生態(tài)系統(tǒng)中最具危險性和毀滅性的病害。松樹感染后的主要癥狀是整個樹冠針葉失去光澤，然后變成灰綠色，并逐漸變黃、橙、紅褐色，直至死亡。自1982年在我國首次發(fā)現(xiàn)后的三十多年，松材線蟲病仍呈擴散蔓延趨勢，不僅極大破壞了自然景觀及生態(tài)環(huán)境，而且嚴重威脅我國豐富的松林資源，造成了巨大的經(jīng)濟損失。為了有效遏制松材線蟲病快速擴延的勢頭，國家不斷強化防控措施。其中，疫情預(yù)防是關(guān)鍵。根據(jù)現(xiàn)行規(guī)程[1]和辦法，松材線蟲病監(jiān)測粒度為單株木，且監(jiān)測頻度為一年兩次。隨著無人機技術(shù)的成熟，結(jié)合遙感技術(shù)，可以獲取精準反映林木樹冠(如針葉)變化及其發(fā)展過程的正射影像資料，為“防”、“管”、“除”、“問”、“研”提供災(zāi)害位置和類型等科學信息。無人機遙感監(jiān)測技術(shù)將會是實現(xiàn)全覆蓋、準實時、周期性松材線蟲病監(jiān)測需求的重要支撐技術(shù)之一。

1 單木級災(zāi)害遙感監(jiān)測應(yīng)用現(xiàn)狀

目前，空間分辨率優(yōu)于1 m 的在軌商業(yè)衛(wèi)星有數(shù)十顆，我國的高分二號、北京二號和高景衛(wèi)星也是其中的重要成員，其中美國 DigitalGlobe 公司的WorldView-3 數(shù)據(jù)的空間分辨率已經(jīng)達到30 cm，可以更直觀的體現(xiàn)現(xiàn)實地表情況，如實現(xiàn)單株木健康狀態(tài)的準實時監(jiān)測等。研究表明，光學遙感是植被健康狀態(tài)監(jiān)測的主要手段，紅葉植被在可見光通道有著獨特的表現(xiàn)[2]。換而言之，松材線蟲病的遙感監(jiān)測和識別必須依賴藍、綠、紅等波段的光譜信息。在現(xiàn)實中，光學遙感受天氣影響較大，如多陰雨的川渝地區(qū)，就很難獲取到滿足林木精準監(jiān)測的理想衛(wèi)星數(shù)據(jù)。近十年來，我國的無人機行業(yè)迅猛發(fā)展，形成了成熟完善的研發(fā)、制造、銷售和服務(wù)體系，研制投入使用的無人機機型多達百余種，為自然資源監(jiān)測、科學研究、公共安全、國家主權(quán)維護和國民經(jīng)濟發(fā)展等提供了航空器平臺，也極大促進和激發(fā)了低空遙感技術(shù)的應(yīng)用。森林病蟲災(zāi)害的低空遙感(含無人機)監(jiān)測具有機動靈活、實時性強等優(yōu)勢，已成為高空間分辨率衛(wèi)星遙感技術(shù)的有力補充手段，是建立天空地一體化監(jiān)測體系的重要一環(huán)。

在基于高分辨率遙感圖像的危害木監(jiān)測領(lǐng)域，Poona ＆ Ismail[3]應(yīng)用 eCognition 軟件對 0.6 m 的QuickBird 融合數(shù)據(jù)進行單木尺度分割和分類，實現(xiàn)了松樹脂潰瘍病(Fusarium circinatum)危害木的提取，并認為單木分割的效果至關(guān)重要。Waser 等[4]應(yīng)用構(gòu)建的多種對象級植被指數(shù)，采用多元邏輯斯特回歸技術(shù)對0.5 m 的WorldView-2 融合數(shù)據(jù)完成了4 種危害程度單木(或樹叢)級白蠟樹枯梢病(Hymenoscyphus pseudoalbidus)的監(jiān)督分類，準確率達77%。Lehmann 等[5]基于面向?qū)ο蟮姆椒?，?yīng)用甚高空間分辨率無人機彩紅外(近紅外、綠、紅)影像，實現(xiàn)了櫟雙點吉丁Agrilus biguttatusFabricius 危害木的提取。Inoue 等[6]研究了利用超高空間分辨率(0.5～1 cm)無人機影像數(shù)據(jù)提取闊葉落葉樹分布的可行性，為食葉害蟲災(zāi)害監(jiān)測進行了有益探索。P.Schmitter 等[7]利用超光譜近景攝影遙感數(shù)據(jù)，開展了草本植物葉片水分脅迫程度的監(jiān)測，提出了一種可以監(jiān)測植物生理過程變化的非監(jiān)督分類方法。Dash 等[8]借助在松樹上噴灑除草劑方式，模擬松樹遭受病蟲害侵襲的危害癥狀，即出現(xiàn)失綠和失葉現(xiàn)象，并利用無人機遙感攝影手段記錄了其時空變化過程，認為多光譜影像可以刻畫成熟林木的生理脅迫過程，并基于植被指數(shù)建立了一種非參數(shù)分類模型，很好地提取了植被的亞健康信息。Morley 等詳細分析了利用無人機遙感技術(shù)在新西蘭控制森林鼠害的可行性和潛力[9]。

國內(nèi)利用航空遙感監(jiān)測由森林病蟲導(dǎo)致的單木級災(zāi)害的研究已有幾十年歷史。吳堅 等[10]基于輕型或小型飛機平臺，開展了航空錄像遙感技術(shù)在森林病蟲害監(jiān)測中的應(yīng)用。武紅敢 等[11]也曾研發(fā)了一款集航空遙感、地理信息系統(tǒng)和全球定位系統(tǒng)技術(shù)于一體的專業(yè)技術(shù)系統(tǒng)，并應(yīng)用于我國松毛蟲和松材線蟲病災(zāi)害的監(jiān)測。近5年來，無人機平臺的快速發(fā)展和危險性病蟲害的蔓延勢頭，極大推動了無人機遙感技術(shù)的應(yīng)用。李衛(wèi)正 等[12]利用無人機獲得的遙感影像，采取人工目視解譯方法獲取感病變色的病死木分布和位置信息，解譯成果可以滿足人工現(xiàn)場除治采伐的精度要求。吳瓊 等[13]利用無人機平臺搭載的雙光譜相機，同時獲取可見光和近紅外波段圖像，通過提取特征向量，可精確劃分出病蟲害發(fā)生區(qū)域。費運巧 等[14]利用毫米級無人機遙感圖像，探討了6 種基于像素聚類及分水嶺的圖像分割算法在識別油松松毛蟲災(zāi)害木和沙棘木蠹蛾災(zāi)害木中的性能。呂曉君 等[15]利用空間分辨率優(yōu)于20 cm 的無人機圖像，在湖北省成功對華山松大小蠹和松材線蟲病危害木進行了監(jiān)測。徐譽遠 等[16]認真總結(jié)我國無人機遙感技術(shù)在林木幾何參數(shù)提取、森林生物量估測、病死樹監(jiān)測和森林消防領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀后，認為無人機遙感技術(shù)將會成為森林資源樣地調(diào)查方法的重要補充。

2 變色立木的低空遙感監(jiān)測技術(shù)要求

2.1 數(shù)學基礎(chǔ) 高程與平面基準可以采用WGS84(World Geodetic System-1984)坐標系統(tǒng)，地圖投影類型為UTM(Universal Transverse Mercator) 3 度帶投影。主要是考慮到現(xiàn)階段服務(wù)商的 GNSS(Global Navigation Satellite System)設(shè)備更多只支持WGS84 系統(tǒng)，一旦條件成熟必須使用中國2000大地坐標基準(China Geodetic Coordinate System 2000，CGCS2000)和1985 國家高程基準。

2.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù) 主要包括矢量和柵格兩種形式。矢量數(shù)據(jù)包括境界線、公路、鐵路、河流、湖泊、村鎮(zhèn)居民地、小班分布等圖層，柵格數(shù)據(jù)主要指正射影像、數(shù)字柵格地形圖、其它數(shù)字柵格底圖等。

2.3 產(chǎn)品比例尺和圖式 主要生產(chǎn)1 ∶2 000～1∶10 000的危害木分布圖，采用定位符號法表示危害木，具體表示為圖上0.3 mm 的紅色實心圓點。危害木小班分布圖、監(jiān)測區(qū)危害木分布圖等可根據(jù)幅面自行確定比例尺。

2.4 遙感數(shù)據(jù)空間分辨率 綜合考慮目前主流無人機監(jiān)測系統(tǒng)的性能，以及能夠準確監(jiān)測樹冠直徑≥2 m 危害木的要求，遙感影像空間分辨率必須優(yōu)于20 cm。由于監(jiān)測區(qū)域多為山區(qū)，通常選擇10 cm左右的空間分辨率。

2.5 精度指標 主要包括位置精度、識別精度、遺漏率等，這些指標相互關(guān)聯(lián)和制約。根據(jù)生產(chǎn)實際，現(xiàn)階段以絕對定位誤差≤20 m、變色立木(主要指受病蟲侵襲致害的紅葉立木和黃葉立木)提取精度≥90%、漏判率≤3%為宜。

2.6 監(jiān)測成果和產(chǎn)品類型 遙感監(jiān)測產(chǎn)品可以有3 種表達形式，分別是地圖產(chǎn)品、表格產(chǎn)品和交換產(chǎn)品。三者相輔相成，互為補充，可更全面地服務(wù)于業(yè)務(wù)生產(chǎn)與管理。

1)地圖產(chǎn)品。采用國家大比例尺地形圖標準分幅或制圖區(qū)域(架次、作業(yè)子區(qū)或監(jiān)測區(qū))矩形分幅方式生產(chǎn)分布地圖產(chǎn)品，也可采用鄉(xiāng)、縣等區(qū)劃單元生產(chǎn)統(tǒng)計地圖產(chǎn)品。地圖整飾主要包括圖名、圖例、內(nèi)圖廓線和外圖廓線等內(nèi)容。圖內(nèi)空白處或南外圖廓線下方可以標注無人機影像獲取日期等說明性文字。

2)表格產(chǎn)品。主要是以縣、鄉(xiāng)、村等幾級管理區(qū)劃單元統(tǒng)計小班面積、危害木數(shù)量等數(shù)據(jù)，格式為Excel，可服務(wù)于統(tǒng)計地圖和監(jiān)測報告的制作。

3)交換產(chǎn)品。為了實現(xiàn)遙感監(jiān)測結(jié)果對地面調(diào)查的指導(dǎo)作用，以及與現(xiàn)有林業(yè)有害生物數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)銜接，必須生成可滿足地面調(diào)查業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)交換產(chǎn)品，主要包括監(jiān)測區(qū)正射影像、危害木ID 號、危害木(或樹叢)中心經(jīng)度與緯度等信息，以便高效、快速地組織和服務(wù)于地面調(diào)查和監(jiān)督業(yè)務(wù)，格式為 GeoTIFF、SHP、GPX、KML 等，方便與智能移動終端記錄設(shè)備的無縫連接。

2.7 空域?qū)徟掷m(xù)辦理 我國為維護國家安全，兼顧民用、軍用航空的需要和公眾利益，統(tǒng)一規(guī)劃，以便合理、充分、有效地利用空域，根據(jù)航空器(含無人機)可承受性、任務(wù)需求和應(yīng)用領(lǐng)域的不同，建立了科學的空中交通管理機制，施行嚴格空域管理，即所有航空攝影作業(yè)必須進行報批和備案。

2.8 監(jiān)測時間窗口 根據(jù)《松材線蟲病普查監(jiān)測技術(shù)規(guī)程》[1]的要求，每年兩次的春秋季普查一般是在4—5月和9—10月，在秋季安排監(jiān)測作業(yè)時應(yīng)盡量避開闊葉樹種的變色期，否則會形成極大干擾，嚴重影響監(jiān)測效率。

3 松材線蟲病無人機遙感監(jiān)測技術(shù)路線和方法

根據(jù)變色單木監(jiān)測的目標，結(jié)合低空遙感技術(shù)的特點，松材線蟲病無人機遙感監(jiān)測的主要工作流程如下。

3.1 基礎(chǔ)資料收集與處理 需要收集監(jiān)測區(qū)最新的高空間分辨率(衛(wèi)星)遙感數(shù)據(jù)和森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)，以及地形圖、行政區(qū)劃圖等輔助資料，以服務(wù)于實地勘測和規(guī)劃。

3.2 外業(yè)勘測 首先要借助GNSS 設(shè)備精確測定至少6 個以上的地面控制點坐標，實施對(衛(wèi)星)遙感影像、二類調(diào)查等數(shù)據(jù)的幾何精校正與配準，為測區(qū)設(shè)計、起降點規(guī)劃等提供數(shù)據(jù)支撐。其次對監(jiān)測區(qū)內(nèi)的地形、高壓線等障礙物進行勘測和調(diào)繪，便于作業(yè)區(qū)、飛行架次以及航線等的規(guī)劃。

3.3 內(nèi)業(yè)準備

1)空域申報。根據(jù)監(jiān)測任務(wù)要求，開展監(jiān)測區(qū)規(guī)劃，確定各作業(yè)區(qū)的頂點坐標、飛行時間安排等，向空管部門提交空域申請材料。

2)飛行作業(yè)區(qū)規(guī)劃與設(shè)計。依據(jù)前期的考察和數(shù)據(jù)分析，首先劃分作業(yè)區(qū)和飛行架次，獲取相應(yīng)拐點坐標，基于相機參數(shù)和10 cm 左右空間分辨率的技術(shù)要求，確定航高、航向重疊率和旁向重疊率等參數(shù)。

3)飛行器和傳感器的檢查與調(diào)試。主要是從工作狀態(tài)和性能指標等方面對無人機與傳感器進行認真測試。

3.4 飛行作業(yè)(或數(shù)據(jù)獲取)

1)航空攝影數(shù)據(jù)的采集。在掌握天氣動態(tài)的前提下，對風向、風速、能見度等狀況做到心中有數(shù)，應(yīng)用專用軟件完成航線設(shè)計工作，并盡量避開中午時間段，選擇最有利的天氣條件實施航空攝影作業(yè)。

2)影像數(shù)據(jù)質(zhì)量的粗檢。主要對影像的色調(diào)、均勻性、重疊度等進行粗查，如有質(zhì)量問題需安排補飛。

3.5 內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理

1)正射影像數(shù)據(jù)的制作。基于專業(yè)軟件，經(jīng)拼接、勻色等處理過程，自動制作每個架次的正射影像，數(shù)據(jù)格式為GeoTIFF。

2)正射影像數(shù)據(jù)的質(zhì)檢和拼接。檢查各架次正射影像數(shù)據(jù)，然后可根據(jù)需要對質(zhì)量合格的各架次正射影像進行拼接等操作以生成每個作業(yè)區(qū)乃至監(jiān)測區(qū)的正射影像數(shù)據(jù)。

3)危害木信息的提取。借助經(jīng)驗知識或相應(yīng)的圖像識別算法提取危害木(含倒伏木、枯立木、黃葉立木、紅葉立木等)的位置信息。

4)危害木信息的質(zhì)檢?？梢圆捎媒徊鏅z驗等方式開展質(zhì)量檢驗，確保專題信息的準確性。

5)交換數(shù)據(jù)的生成。在GIS 軟件中輸出SHP格式的危害木編號、位置、類型等屬性信息。

3.6 外業(yè)調(diào)查與取樣

1)外業(yè)核查與驗證。制定核查原則和核查數(shù)量，確定核查樣點(重點是變色立木)，然后根據(jù)外業(yè)終端設(shè)備的使用要求，應(yīng)用相關(guān)軟件將核查樣點文件轉(zhuǎn)換成相應(yīng)格式并上傳到外業(yè)調(diào)查設(shè)備中，借助移動終端的導(dǎo)航功能，逐點進行調(diào)查和記錄。

2)取樣和送檢。按照《松材線蟲病檢疫技術(shù)》[17]中的有關(guān)規(guī)定進行采樣、分離和鏡檢等工作。

3.7 成果匯總與總結(jié)

1)危害木專題信息的修正。根據(jù)外業(yè)核查的結(jié)果，如果有誤判、遺漏等問題，需對前期的內(nèi)業(yè)處理結(jié)果進行訂正。

2)基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)的提取。根據(jù)需要基于航空或航天遙感影像，提取監(jiān)測區(qū)內(nèi)的各等級道路、片狀居民地、工礦建設(shè)用地等現(xiàn)勢性地物要素，以便后續(xù)的大比例尺制圖。

3)監(jiān)測產(chǎn)品。主要指 1∶2 000～1∶10 000 比例尺危害木分布圖、A3 或A4 幅面危害木小班分布圖、危害木明細表、危害木統(tǒng)計表等地圖和表格等成果。

4)工作報告撰寫。從任務(wù)要求、監(jiān)測區(qū)概況、技術(shù)路線、實施過程、監(jiān)測結(jié)果、存在問題等方面對監(jiān)測工作進行全面總結(jié)，以圖、文、表的方式生動直觀展示和傳播新技術(shù)應(yīng)用的潛力。

5)監(jiān)測成果的驗收與提交。主要包括TIFF 格式各架次原始影像(含POS 數(shù)據(jù)等)、GeoTIFF 正射影像、外業(yè)核查數(shù)據(jù)庫、SHP 格式危害木分布數(shù)據(jù)、Excel 格式明細與統(tǒng)計數(shù)據(jù)、JPG 格式分布地圖與統(tǒng)計地圖，以及WORD 格式工作總結(jié)報告等。

4 監(jiān)測應(yīng)用建議

目前傳統(tǒng)的人工地面調(diào)查手段已經(jīng)無法滿足多頻次、時效性嚴格的松材線蟲病監(jiān)測需求。無人機平臺的發(fā)展為傳統(tǒng)的航空攝影技術(shù)應(yīng)用帶來了春天，極大拓寬了其應(yīng)用深度和廣度，必將在松材線蟲病普查和除治效果評估方面發(fā)揮重要作用，給危險性森林病蟲災(zāi)害的監(jiān)測注入新活力，但必須加強規(guī)范和引導(dǎo)，才能保證技術(shù)服務(wù)市場的健康、有序發(fā)展。

4.1 加強無人機遙感監(jiān)測技術(shù)培訓與推廣應(yīng)用力度 國務(wù)院辦公廳2014年下發(fā)了《關(guān)于進一步加強林業(yè)有害生物防治工作的意見》(國辦發(fā)〔2014〕26號)，倡導(dǎo)開展政府向社會化組織購買監(jiān)測調(diào)查等服務(wù)的試點，積極提供優(yōu)質(zhì)的技術(shù)指導(dǎo)和政策支持，以推進社會化防治。同時由于各地區(qū)面臨防范松材線蟲病的巨大壓力，助推了近年來松材線蟲病的無人機遙感監(jiān)測業(yè)務(wù)蓬勃發(fā)展，吸引了眾多企業(yè)參與其中。然而，這些企業(yè)技術(shù)能力各不相同，導(dǎo)致服務(wù)質(zhì)量參差不齊，嚴重影響了森林病蟲害監(jiān)測這種新型服務(wù)市場的公平競爭環(huán)境。因此，必須從行業(yè)和技術(shù)角度規(guī)范無人機遙感監(jiān)測服務(wù)要求，夯實產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)，充分發(fā)揮好高新技術(shù)的作用。

4.2 盡早構(gòu)建松材線蟲病的天空地一體化監(jiān)測體系 遙感技術(shù)主要是利用可見光或多光譜相機記錄林木瞬時的反射信息，實現(xiàn)林木類別、數(shù)量、分布、狀態(tài)等瞬時生長過程的監(jiān)測。因其監(jiān)測對象是樹木或寄主，而非病蟲本身，故必須依靠地面調(diào)查和驗證，才能把林木的亞健康狀態(tài)信息(或災(zāi)害信息)轉(zhuǎn)化為病蟲情信息，以服務(wù)于防治。所以遙感技術(shù)與地面調(diào)查技術(shù)相輔相成，互為補充。地面調(diào)查作為森林病蟲害防治的重要手段，具有不可替代的作用。無人機遙感一定程度上提高了數(shù)據(jù)獲取的時效性，但無人機平臺“自上而下”的作業(yè)方式，導(dǎo)致樹冠下數(shù)據(jù)往往由于遮擋存在缺失[18]。因此，結(jié)合不同監(jiān)測手段的優(yōu)勢互為補充和驗證，可為松材線蟲病的監(jiān)測提供更豐富的信息。即遙感技術(shù)解決分布問題(面)，地面調(diào)查解決屬性(類別)問題(點)，天空地一體化才能真正滿足松材線蟲病災(zāi)害的全覆蓋、周期性、準實時等的監(jiān)管需求。

4.3 加強甚高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)的信息提取研究 隨著遙感技術(shù)的發(fā)展以及陸地資源精準管理的需要，高空間分辨率遙感影像信息提取已經(jīng)成為非常熱點的研究領(lǐng)域，但海量的數(shù)據(jù)、復(fù)雜的細節(jié)、地物的多樣性和時空尺度依賴等特點導(dǎo)致了高空間分辨率遙感影像信息提取的極度困難性。尤其是無人機航空影像還有數(shù)據(jù)獲取過程和環(huán)境的差異性，更加重了數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度，給目標識別帶來更多的不確定性。但無論如何，必須持續(xù)開展單木級健康狀態(tài)的信息提取技術(shù)研究。值得欣慰的是近年來人工智能技術(shù)取得眾多突破，基于深度學習的圖像識別方法層出不窮，為遙感圖像的智能化、自動化信息提取指明了方向。