張歆逢，于海英*，趙 銳，商洪溢，蔣麗雅

（1.國(guó)家林業(yè)和草原局生物災(zāi)害防控中心，遼寧 沈陽 110034；2.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)，北京 100083；3.山東瑞達(dá)生態(tài)技術(shù)有限公司，山東 濟(jì)南 250000）

松材線蟲病是全球最具危險(xiǎn)性的林業(yè)檢疫性有害生物。自1982年傳入我國(guó)以來，已成為威脅我國(guó)松林資源的頭號(hào)大敵，造成了巨大的生態(tài)、經(jīng)濟(jì)損失[1]。由于松材線蟲病防治存在致病機(jī)理不清、阻斷傳播蔓延的難度大、有效防治技術(shù)手段匱乏等問題，急需創(chuàng)新性技術(shù)手段和綠色安全藥劑的研發(fā)。此外，防治工程項(xiàng)目中采取疫木除治及伐根處理、飛防施藥、打孔注藥等綜合措施開展防治，但防治過程的監(jiān)理和防治效果檢查缺乏相對(duì)系統(tǒng)、科學(xué)的評(píng)價(jià)手段。近年來，通過無人機(jī)遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)變色和枯死松樹，代替護(hù)林員徒步巡查，精確定位發(fā)病松樹位置，據(jù)此組織地面人員砍伐除治，已取得一定成效[2-8]。但將無人機(jī)遙感與林業(yè)有害生物防治效果評(píng)估結(jié)合的研究較少。本文旨在通過無人機(jī)遙感和地理信息系統(tǒng)綜合應(yīng)用，結(jié)合人工地面核查與取樣檢測(cè)，對(duì)松材線蟲病新型藥劑施藥區(qū)及空白對(duì)照區(qū)不同類型感病松樹進(jìn)行不同時(shí)期的精準(zhǔn)定位，從而實(shí)現(xiàn)防治效果的階段性評(píng)價(jià)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)地概況

試驗(yàn)于2020年在山東省威海市文登區(qū)昆崳山南部區(qū)域葛家鎮(zhèn)黃龍峴村西山（37°10'48"—37°11'16.8"N 121°45'36"—121°46'12"E）開展。試驗(yàn)區(qū)平均海拔150 m，森林類型為針闊混交林。闊葉樹以麻櫟、刺槐為主，松樹以黑松、赤松為主，平均樹齡20年，平均胸徑11 cm。平均樹高5.5 m，平均冠幅2 m，郁閉度0.3。試驗(yàn)區(qū)面積共36 hm2，其中施藥區(qū)面積28.7 hm2，空白對(duì)照區(qū)面積7.3 hm2。

1.2 試驗(yàn)材料

無人機(jī)設(shè)備采用大疆經(jīng)緯M600 PRO 進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。M600 PRO 內(nèi)置專業(yè)級(jí)A3 飛行控制系統(tǒng)、Lightbridge 2 圖像傳輸系統(tǒng)。M600 PR0 搭載大疆禪思Z30 相機(jī)。施藥區(qū)松材線蟲病綠色新型防治藥劑由中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)吳學(xué)民教授提供，涉及“天牛、線蟲、樹體、環(huán)境”四位一體藥劑體系，包括天牛殺滅藥劑、線蟲殺滅藥劑、植物生物刺激劑、高效靶標(biāo)攜帶劑和新型耐雨水沖刷助劑等；無人機(jī)精準(zhǔn)施藥及監(jiān)測(cè)由山東瑞達(dá)生態(tài)技術(shù)有限公司實(shí)施。3 次飛機(jī)施藥時(shí)間分別為2020年6月1日、6月28日和8月5日。

1.3 試驗(yàn)方法

昆崳山試驗(yàn)區(qū)松材線蟲病枯死樹監(jiān)測(cè)主要包括無人機(jī)數(shù)據(jù)采集、枯死松樹提取、外業(yè)地面核查與取樣檢測(cè)、內(nèi)業(yè)整理等，流程如圖1。

圖1 無人機(jī)遙感流程圖Figure 1 Flow-progress of UAV Remote Sensing

1.3.1 無人機(jī)數(shù)據(jù)采集

對(duì)無人機(jī)數(shù)據(jù)采集、正射影像制作和試驗(yàn)區(qū)的森林資源等數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，檢查數(shù)據(jù)完整性、空間精度等。

劃定航測(cè)區(qū)域。采用1:10000 林相圖和更大比例尺遙感影像圖、地形圖等進(jìn)行作業(yè)區(qū)的規(guī)劃，精確定位所有航點(diǎn)（誤差小于10 m），求算飛行作業(yè)區(qū)面積。

航線設(shè)計(jì)。2020年5月5日，7月8日和10月12日對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，具體作業(yè)設(shè)計(jì)如圖2。

圖2 無人機(jī)作業(yè)航線圖Figure 2 UAV operation route map

飛行作業(yè)。本試驗(yàn)要求地面分辨率0.05 m，同一航線上相鄰像片的航高差≤30 m，實(shí)際航高與設(shè)計(jì)航高之差≤50 m。避開晴天時(shí)正午前后2 h 內(nèi)攝影，攝影時(shí)的太陽高度角大于30～40°。

1.3.2 無人機(jī)數(shù)據(jù)采集與處理

2020年5月5日、7月8日、10月12日對(duì)試驗(yàn)項(xiàng)目進(jìn)行無人機(jī)數(shù)據(jù)采集，采集當(dāng)日均為晴天，且風(fēng)速較小，滿足無人機(jī)工作條件要求。飛行過程中設(shè)定的航向重疊度為85%，旁向重疊度為70%，采集的數(shù)據(jù)空間分辨率為0.05 m。

無人機(jī)影像處理通過Agisoft Photo Scan 軟件進(jìn)行拼接，工作流程由軟件自動(dòng)完成，使用GPU 對(duì)處理過程進(jìn)行加速。對(duì)導(dǎo)入的影像進(jìn)行照片對(duì)齊、建立密集點(diǎn)云、生成網(wǎng)格、生成紋理、生成DEM 和DOM 數(shù)據(jù)等處理。

1.3.3 枯死及變色樹提取

由于松材線蟲病防治效果評(píng)估過程中需要對(duì)涉及到的不同染病程度的松樹進(jìn)行提取，目前利用自動(dòng)提取的方法無法滿足本研究要求。因此，在研究過程中利用人工目視判讀方法對(duì)不同染病類型的病、枯死松樹進(jìn)行提取，同時(shí)配合人工地面取樣檢測(cè)。根據(jù)松材線蟲病不同染病程度所表現(xiàn)的不同特征，將染病松樹分為整株干枯、整株變色、局部變色3 個(gè)類型（見表1、圖3）。

表1 染病松樹類型表Table 1 Types of pine infected by Bursaphelenchus xylophilus

圖3 無人機(jī)遙感染病松樹類型圖Figure 3 Types of disease trees by UAV

1.3.4 內(nèi)業(yè)整理

內(nèi)業(yè)整理是對(duì)變色、枯死樹提取的結(jié)果和外業(yè)地面調(diào)查結(jié)果進(jìn)行整理，結(jié)合森林資源數(shù)據(jù)和往年監(jiān)測(cè)成果數(shù)據(jù)開展數(shù)據(jù)建庫、空間分析等工作，形成松材線蟲病枯死松樹空間數(shù)據(jù)庫和各種專題圖成果。

專題地圖主要為1：10000 分測(cè)區(qū)的枯死松樹分布圖，以及A3 幅面按行政區(qū)劃制作的枯死松木小班分布圖。

1.3.5 正射影像制作

數(shù)字正射影像圖(DOM)，利用數(shù)字高程模型(DEM)對(duì)數(shù)字化航空攝影影像,經(jīng)逐像元進(jìn)行投影差改正、鑲嵌,按國(guó)家基本比例尺地形圖圖幅范圍裁切生成的數(shù)字正射影像數(shù)據(jù)集。本試驗(yàn)項(xiàng)目利用PIX4D 軟件進(jìn)行影像數(shù)據(jù)的處理。

前期POS 數(shù)據(jù)處理。無人機(jī)照片數(shù)據(jù)按經(jīng)緯度順序，編輯照片名稱，導(dǎo)入坐標(biāo)轉(zhuǎn)換軟件通過RTK 計(jì)算的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)，將經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為當(dāng)?shù)刈鴺?biāo)數(shù)據(jù)。轉(zhuǎn)換后的平面坐標(biāo)保存為.TXT 格式：照片名稱，Y，X，Z。

坐標(biāo)系編輯選擇昆崳山試驗(yàn)區(qū)當(dāng)?shù)刈鴺?biāo)系，地理定位選擇從文件中，格式根據(jù)TXT 格式，選擇之前轉(zhuǎn)換的是X,Y,Z(注：這里的XY 和地理坐標(biāo)中是反的)后導(dǎo)入照片。數(shù)據(jù)處理完成，點(diǎn)擊鑲嵌圖編輯器，進(jìn)行影像微調(diào)，完成影像處理，形成正射影像圖（圖4、5）。

圖4 導(dǎo)入照片F(xiàn)igure 4 Importing photos

圖5 昆崳山試驗(yàn)區(qū)正射影像圖Figure 5 Orthophoto of Kunyushan experimental area

1.4 提取變色木信息

1.4.1 建立解譯標(biāo)志

在覆蓋松材線蟲病疫區(qū)的無人機(jī)影像中選擇若干典型變色、枯死松樹，建立智能提取算法及人工審核的解譯標(biāo)志。典型枯死松樹影像如圖6。

圖6 無人機(jī)影像典型病枯死松樹解譯標(biāo)志圖Figure 6 Interpretation mark of typical disease and dead pine in UAV image

1.4.2 智能提取

利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法開展智能算法訓(xùn)練，建立訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)枯死樹的識(shí)別與提取。

智能算法訓(xùn)練：針對(duì)昆崳山試驗(yàn)區(qū)無人機(jī)影像，選擇一定數(shù)量的正、負(fù)樣本對(duì)智能提取模型進(jìn)行訓(xùn)練；利用測(cè)試樣本對(duì)訓(xùn)練的模型進(jìn)行精度驗(yàn)證，當(dāng)模型測(cè)試精度大于99.5%時(shí)，停止訓(xùn)練并利用訓(xùn)練好的模型對(duì)無人機(jī)影像進(jìn)行枯死樹提?。环治瞿Ｐ陀?xùn)練狀況，如果處于欠擬合狀態(tài)則繼續(xù)進(jìn)行迭代訓(xùn)練；如果處于過擬合狀態(tài)，則加入新的訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練。

圖像智能識(shí)別：將各監(jiān)測(cè)區(qū)無人機(jī)影像按智能模型的IO 要求做好相應(yīng)處理；智能模型批量讀取準(zhǔn)備好的無人機(jī)影像，對(duì)其中枯死樹進(jìn)行識(shí)別，并對(duì)圖像中的枯死樹木自動(dòng)標(biāo)記（圖7）。

圖7 變色松樹智能識(shí)別Figure 7 Intelligent recognition of discolored pine

處理結(jié)束后，帶有標(biāo)記的圖像被算法自動(dòng)上傳，交由人工開展人機(jī)交互檢查和審核。

1.4.3 結(jié)果檢查與審核

（1）人工交互平臺(tái)監(jiān)測(cè)到新數(shù)據(jù)源時(shí)，自動(dòng)將待審核的數(shù)據(jù)分發(fā)給審核人員；

（2）審核人員根據(jù)解譯標(biāo)志通過人機(jī)交互的目視判讀方法對(duì)算法的智能化處理的結(jié)果進(jìn)行檢查和審核；

（3）計(jì)算通過審核數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度坐標(biāo)信息，為外業(yè)調(diào)查做準(zhǔn)備。

1.5 地面核查

為了從多角度、多層次反映昆崳山試驗(yàn)區(qū)枯死松樹分布的全貌，把枯死松樹提取過程中的疑難點(diǎn)、典型區(qū)和集中發(fā)生區(qū)域作為調(diào)查重點(diǎn)，驗(yàn)證枯死樹提取的準(zhǔn)確度，掌握昆崳山試驗(yàn)區(qū)松材線蟲病枯死樹的實(shí)際發(fā)生情況和分布現(xiàn)狀。在試驗(yàn)區(qū)域內(nèi)存在的僅部分枝條變?yōu)辄S綠色的松樹，無人機(jī)遙感影像無法識(shí)別，采取地面核查及取樣檢測(cè)，按照松材線蟲樣本檢出率，一同歸入松材線蟲病罹病木，計(jì)算病株率。

2 結(jié)果與分析

2.1 變色樹木統(tǒng)計(jì)分析

圖8 人工地面核查枯死樹類型（a.整株干枯;b.整株變紅;c.局部變色）Figure 8 Verification of discolored and dead tree types on ground

試驗(yàn)區(qū)內(nèi)36 hm2（28.7 hm2施藥區(qū)和7.3 hm2空白對(duì)照區(qū)）4月底前進(jìn)行了病死樹清理，5月5日，無人機(jī)遙感判讀結(jié)合地面人工調(diào)查驗(yàn)證，確定施藥區(qū)共有松樹10239 株，對(duì)照區(qū)共有松樹4189 株。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工目視判讀相結(jié)合的方法提取了28.7 hm2施藥區(qū)和7.3 hm2對(duì)照區(qū)的變色、枯死松樹分別為49 株和10 株，施藥區(qū)和空白對(duì)照區(qū)病株率分別為0.48%和0.23%，即施藥區(qū)在施藥前的發(fā)病程度略重于空白對(duì)照區(qū)。

越年枯死樹 （2019年感染松材線蟲但當(dāng)年未顯癥，2020年春季始顯癥） 從2020年5月到7月陸續(xù)出現(xiàn)，本試驗(yàn)依據(jù)松褐天牛和松材線蟲病在當(dāng)?shù)氐陌l(fā)生規(guī)律以及往年的病死樹情況[9-15]，將2020年7月中旬作為分界點(diǎn)，5月1日至7月中旬以前新發(fā)生的變色、枯死樹作為越年枯死結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。7月中旬以后的變色樹作為當(dāng)年發(fā)生的病死樹統(tǒng)計(jì)。11月初當(dāng)?shù)芈闄甸_始變色。因此，本試驗(yàn)只對(duì)7月中旬和10月中旬?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

7月8-12日，確定28.7 hm2畝施藥區(qū)變色及枯死樹共有147 株，其中整株干枯10 株，整株變色112 株，局部變色25 株；對(duì)照區(qū)共有45 株病枯死松樹，其中整株干枯5 株，整株變色33 株，局部變色7 株。2020年10月12-15日，無人機(jī)遙感判讀結(jié)合地面人工調(diào)查驗(yàn)證，施藥區(qū)共有144 株變色、枯死松樹，其中整株干枯50 株，整株變色84 株，局部變色10 株；對(duì)照區(qū)共有186 株變色、枯死松樹，其中整株干枯15 株，整株變色100 株，局部變色71 株（詳見表2）。所有局部變色樹在地面人工調(diào)查驗(yàn)證時(shí)均進(jìn)行了感病枝條的取樣檢測(cè)，整株變色樹進(jìn)行了主干抽樣檢測(cè)，松材線蟲檢出率92%。

表2 昆崳山試驗(yàn)區(qū)2020年7月和10月變色、枯死松樹統(tǒng)計(jì)表Table 2 Statistics of discolored and dead pine trees in Kunyushan experimental area in July and October,2020

據(jù)此計(jì)算，7月份施藥區(qū)和對(duì)照區(qū)的病株率分別為1.44%和1.07%，10月份施藥區(qū)和對(duì)照區(qū)的病株率分別為1.41%和4.44%。施藥區(qū)感病樹增加量為（144-147）/430=-0.007 株/667m2；對(duì)照區(qū)感病樹增加量（186-45）/110=1.28 株/667m2。施藥區(qū)相對(duì)未增加新變色及枯死樹，對(duì)照區(qū)平均每畝增加了1.28 株變色、枯死樹。

從圖9可以看出，與7月份相比，10月份對(duì)照區(qū)整株變色、局部變色和整株干枯3 種類型的變色、枯死松樹的數(shù)量均有增加，尤其整株變色和局部變色的松樹大量增加，即對(duì)照區(qū)出現(xiàn)大量新感病松樹。施藥區(qū)整株干枯的數(shù)量有所增加，整株變色和局部變色的松樹數(shù)量均有所減少。施藥區(qū)7月份有一部分整株變色的松樹到10月份發(fā)展為整株干枯，一部分局部變色的松樹10月份變?yōu)檎曜兗t。

圖9 7月和10月試驗(yàn)區(qū)不同類型變色、枯死樹統(tǒng)計(jì)Figure 9 Statistics on different types of discolored and dead trees in July and Octobe

2.2 新增病死樹分布情況分析

從7月和10月的變色、枯死樹分布圖（圖10、11）看出，10月份施藥區(qū)新增的局部枝條變紅的10 株樹大多分布于施藥區(qū)與其他區(qū)域毗鄰邊界，存在藥劑飄移及邊界天牛密度增加等影響因素。此外，經(jīng)過坐標(biāo)點(diǎn)比對(duì)，7月份有13 株枝條局部感病的松樹，經(jīng)取樣檢測(cè)含松材線蟲，10月份有松材線蟲擴(kuò)散受抑制、枝條內(nèi)被殺死的現(xiàn)象，取樣檢測(cè)不含松材線蟲。說明新型藥劑有很強(qiáng)的內(nèi)吸傳導(dǎo)性，在殺天牛的同時(shí)兼具殺松材線蟲的特點(diǎn)。因昆崳山區(qū)域海風(fēng)較大，因此10月份時(shí)這13 株樹的病枝很快落葉，無人機(jī)遙感以及人工地面核查將其計(jì)入健康樹。因此，施藥區(qū)相對(duì)未增加新感病樹。對(duì)照區(qū)10月份與7月份相比，新增感病樹明顯。

圖10 7月昆崳山試驗(yàn)區(qū)變色、枯死樹分布圖Figure 10 Distribution of discolored and dead trees in Kunyushan experimental area in July

3 結(jié)論與討論

應(yīng)用無人機(jī)對(duì)昆崳山試驗(yàn)區(qū)進(jìn)行航拍，獲取0.05 m 分辨率數(shù)據(jù)，并利用Pixel4D Mapper 軟件對(duì)其進(jìn)行正射校正形成正射影像圖。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工目視判讀相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)無人機(jī)遙感圖像中變色、枯死樹的有效提取，在人機(jī)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了相對(duì)精準(zhǔn)的技術(shù)判別，比較直觀地反映了7月—10月施藥區(qū)和對(duì)照區(qū)的變色、枯死松樹變化情況。通過地面核查對(duì)比分析，2020年7月12日，在試驗(yàn)區(qū)和空白對(duì)照區(qū)共核查60 處枯死樹點(diǎn)，準(zhǔn)確識(shí)別定位枯死松樹56 株，核查點(diǎn)周邊漏提取4 處；10月15日針對(duì)無人機(jī)監(jiān)測(cè)處理結(jié)果開展地面驗(yàn)證核查，準(zhǔn)確識(shí)別對(duì)照區(qū)30 株、施藥區(qū)10 株部分枝條變色的松樹。漏提取2 株，未發(fā)現(xiàn)誤判現(xiàn)象。變色、枯死松樹判讀準(zhǔn)確率為93.3%以上。有遺漏的原因可能是樹體冠層過小或局部感病枝條位于樹冠中下層。

圖11 10月昆崳山試驗(yàn)區(qū)變色、枯死樹分布圖Figure 11 Distribution of discolored and dead trees in Kunyushan experimental area in October

無人機(jī)遙感只是采集數(shù)據(jù)的手段，與在監(jiān)測(cè)上的應(yīng)用比，防治效果評(píng)估要求更高分辨率，且能對(duì)不同類型變色、枯死樹進(jìn)行精確區(qū)分和定位，才能保證評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性。本試驗(yàn)應(yīng)用無人機(jī)可見光遙感采集0.05 m 空間分辨率的數(shù)據(jù)，分辨率要求高，且需精確判讀多種類型變色、枯死樹。此外，昆崳山試驗(yàn)區(qū)麻櫟在每年11月份樹葉會(huì)變色（變成黃褐色或紅褐色）且不脫落，直到第2年4月后長(zhǎng)出新葉同時(shí)老葉脫落，這就對(duì)無人機(jī)遙感的時(shí)間及數(shù)據(jù)采集效率有嚴(yán)格要求，即太早體現(xiàn)不出施藥效果，太晚闊葉樹變色導(dǎo)致干擾判斷。無人機(jī)遙感必須在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間快速準(zhǔn)確完成。本試驗(yàn)未使用多光譜相機(jī)。因防治效果評(píng)估中，要求高分辨率，才能區(qū)分不同類型枯死樹，多光譜相機(jī)在高分辨率要求下幅寬受限，每個(gè)航帶的面積小，視野窄，數(shù)據(jù)采集能力有限，花費(fèi)時(shí)間成本過高，目前仍處于試驗(yàn)階段，未在工程實(shí)踐中大量應(yīng)用。但隨著訓(xùn)練樣本的不斷累積、特征波段的有效選擇、深度學(xué)習(xí)以及監(jiān)測(cè)方法及技術(shù)水平的不斷提升，無人機(jī)多光譜甚至高光譜遙感將在松材線蟲病精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)、防治實(shí)踐中潛力巨大[16-17]。

本試驗(yàn)中的無人機(jī)遙感機(jī)器智能判讀對(duì)整株變色松樹信息能進(jìn)行準(zhǔn)確提取，但對(duì)整株干枯和局部變色（尤其中下部枝葉局部變色）松樹需結(jié)合人工目視判讀和人工地面核查進(jìn)行。同時(shí)，為確定變色、枯死樹是否為松材線蟲病死樹，需取樣檢測(cè)。本試驗(yàn)對(duì)局部變色的松樹全部進(jìn)行感病枝條取樣，對(duì)整株變色的松樹進(jìn)行隨機(jī)樹干木質(zhì)部砍片取樣。雖因昆崳山試驗(yàn)區(qū)海風(fēng)較大，由整株變紅到整株干枯時(shí)間較其他地區(qū)短，但因整株干枯松樹是否含松材線蟲對(duì)藥劑防治效果判別影響不大，故未對(duì)其進(jìn)行取樣檢測(cè)。

本試驗(yàn)中，人工目視判讀、人工地面核查及取樣檢測(cè)都非常重要，因其能排除可能因闊葉樹變色、變色枯死樹成簇出現(xiàn)等干擾源引起的誤判。

本試驗(yàn)根據(jù)昆崳山地區(qū)松褐天牛和松材線蟲的發(fā)生規(guī)律以及往年的病死樹情況將7月中旬預(yù)估為越年枯死樹與當(dāng)年新感病樹的分界點(diǎn)，該分界點(diǎn)的準(zhǔn)確時(shí)間還需進(jìn)一步研究。