麻 磊，黃曉君,3，Ganbat Dashzebegd，Mungunkhuyag Ariunaad，Tsagaantsooj Nanzadd，Altanchimeg Dorjsuren，包 剛，佟斯琴，包玉海，Enkhnasan Davaadorj

（1內(nèi)蒙古師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，呼和浩特 010022；2內(nèi)蒙古自治區(qū)遙感與地理信息系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，呼和浩特 010022；3內(nèi)蒙古自治區(qū)蒙古高原災(zāi)害與生態(tài)安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，呼和浩特 010022；4蒙古國(guó)科學(xué)院地理與地質(zhì)研究所，蒙古國(guó)烏蘭巴托 15170；5蒙古國(guó)科學(xué)院綜合實(shí)驗(yàn)生物學(xué)研究所，蒙古國(guó)烏蘭巴托 13330）

0 引言

蟲害是森林主要災(zāi)害之一，與森林火災(zāi)和濫砍濫伐并稱森林三大災(zāi)害[1]。森林害蟲種類眾多，依其攻擊方式和范圍，大致可分為食葉害蟲、蛀干害蟲和腐根害蟲[2-3]。食葉害蟲大量蠶食葉片，使其外部結(jié)構(gòu)和內(nèi)部生理生化組分遭受破壞，林木冠層發(fā)生變化[4-7]；蛀干害蟲鉆食樹干破壞表皮和內(nèi)部傳輸組織，使林木內(nèi)部營(yíng)養(yǎng)物難以傳輸、外部易受細(xì)菌感染，冠層營(yíng)養(yǎng)不足發(fā)生變化[8-9]；腐根害蟲直接攻擊林木根部，阻斷根部吸收營(yíng)養(yǎng)物，冠層和樹干無法獲得營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)導(dǎo)致死亡[10-11]。蟲害攻擊后的林木生長(zhǎng)受阻，與健康林木相比冠層光譜特征出現(xiàn)明顯響應(yīng)，利用相關(guān)差異可實(shí)現(xiàn)遙感技術(shù)對(duì)森林蟲害識(shí)別與監(jiān)測(cè)[12-13]。

常見的遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害傳感器有多光譜、高光譜和微波遙感。多光譜遙感是指2個(gè)以上波譜通道對(duì)地物同步成像的遙感技術(shù)，它將物體反射輻射的電磁波信息分為若干波段接受和記錄，并根據(jù)光譜特性和影像結(jié)構(gòu)形態(tài)的差異對(duì)地物進(jìn)行判別，擴(kuò)大了遙感的信息量[14]；高光譜遙感是指在紫外、可見光、近紅外和短波紅外獲取納米(nm)數(shù)量級(jí)窄且連續(xù)圖譜數(shù)據(jù)，組成一個(gè)完整連續(xù)的光譜曲線[15-18]，可實(shí)現(xiàn)植被的定量遙感；微波遙感利用微波傳感器從目標(biāo)地物發(fā)射或者反射微波輻射識(shí)別地物的技術(shù)，具有較強(qiáng)的垂直信息和三維數(shù)據(jù)獲取能力。光學(xué)傳感器對(duì)光譜特征有很強(qiáng)的敏感性，微波遙感則對(duì)林木具有很強(qiáng)的穿透能力和三維信息獲取能力[19-22]，利用這些特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害。

通過不同遙感傳感器獲取的林木信息結(jié)合地面調(diào)查，能夠?qū)崿F(xiàn)森林蟲害快速、準(zhǔn)確地識(shí)別與監(jiān)測(cè)。本研究從不同遙感傳感器監(jiān)測(cè)森林蟲害視角出發(fā)，對(duì)其研究現(xiàn)狀及優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析。在此基礎(chǔ)上，對(duì)未來遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行展望。

1 森林蟲害遙感監(jiān)測(cè)理論依據(jù)

1.1 害蟲脅迫下林木內(nèi)外部特征變化

林木的主要組成部分可分為根部、樹干（莖部）和葉片。根部作為林木營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)吸收和存儲(chǔ)的主要場(chǎng)所，從地面及地下吸收養(yǎng)分和水分后，一部分存儲(chǔ)在根部自身，另一部分則通過樹干傳輸?shù)饺~片[23-24]。根部受到攻擊導(dǎo)致結(jié)構(gòu)遭到破壞，林木生物量和含水率降低。樹干擁有樹皮、木質(zhì)部、傳輸組織在內(nèi)的多個(gè)器官，是林木營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)、水分傳輸和自身呼吸的重要場(chǎng)所[25-29]。害蟲攻擊樹干后林木器官遭受破壞，呼吸能力減弱、生物細(xì)胞活動(dòng)滯緩和新陳代謝能力降低，且樹皮大量脫落使樹身暴露在空氣中，易受細(xì)菌入侵發(fā)生病害。葉片處于林木頂層受陽光直接照射，是林木光合作用、呼吸作用和蒸騰作用的重要場(chǎng)所[30]。害蟲暴食葉片后導(dǎo)致其結(jié)構(gòu)形態(tài)和生理生化組分發(fā)生變化，如失葉量增高、葉綠素含量下降、蒸騰能力和呼吸能力下降等。不論根部、樹干或是葉片受到蟲害攻擊，最終都會(huì)導(dǎo)致林木冠層內(nèi)部生理生化組分和外部結(jié)構(gòu)形態(tài)發(fā)生變化，在遙感圖像上體現(xiàn)為外觀變化和光譜特征響應(yīng)。利用這些變化可實(shí)現(xiàn)遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害和蟲害嚴(yán)重度判別等。

1.2 害蟲脅迫下林木光譜響應(yīng)特征

電磁波作為光學(xué)傳感器接收波譜，可在特定波長(zhǎng)位置形成光譜吸收和反射特征[31-32]。植物葉片的外觀特征和內(nèi)部生理生化組分在很大程度上決定了植物冠層的光譜反射率[33-34]。研究發(fā)現(xiàn)，色素吸收對(duì)可見光波段的光譜反射率產(chǎn)生影響，細(xì)胞結(jié)構(gòu)對(duì)近紅外波段的光譜反射率產(chǎn)生影響。550 nm波長(zhǎng)附近是葉綠素的強(qiáng)反射峰區(qū)，在這里出現(xiàn)一個(gè)峰值，稱其為“綠峰”；650～700 nm是葉綠素強(qiáng)吸收波段，植被光譜曲線在該位置出現(xiàn)一個(gè)吸收谷，稱為“紅谷”。植被受害蟲攻擊，致使葉綠素含量下降，“綠峰”下降、“紅谷”上升。在700～750 nm處植被光譜反射率急劇上升，近乎于直線形態(tài)，稱該位置為“紅邊”。其斜率取決于單位面積葉綠素含量，并隨葉片內(nèi)部生理生化組分變化而產(chǎn)生位移。此外，在1360 nm附近和1830 nm附近有2個(gè)明顯的吸收谷，出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因是植被內(nèi)部水分對(duì)電磁波的強(qiáng)吸收作用[13,35-38]。遭蟲害攻擊的林木內(nèi)部水分大量流失，波谷呈上升趨勢(shì)。通過獲取林木光譜信息，及相關(guān)性分析后提取敏感光譜特征波段，最終實(shí)現(xiàn)遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害。

1.3 害蟲脅迫下微波散射響應(yīng)特征

微波遙感除了接收電磁波以外，還能主動(dòng)對(duì)目標(biāo)地物發(fā)射微波并且接收返回的后向散射信號(hào)來實(shí)現(xiàn)對(duì)地觀測(cè)的遙感方式，其波長(zhǎng)通常在1mm～1m之間[37,39]，不易受云、霧和雨等天氣影響[40-41]。微波遙感可分為主動(dòng)和被動(dòng)兩種方式。向地物主動(dòng)發(fā)射微波經(jīng)地物散射后，以后向散射系數(shù)等形式表現(xiàn)是主動(dòng)微波遙感；被動(dòng)接收地表物體自身熱輻射能量，以亮度溫度的形式表現(xiàn)是被動(dòng)微波遙感[42-44]。在冠層方面，害蟲攻擊林木葉片，致使葉片葉面積指數(shù)發(fā)生變化，部分葉片產(chǎn)生脫落現(xiàn)象，這時(shí)后向散射能力減弱，圖像顯現(xiàn)異于健康林木；在冠層下方，受蟲害侵襲的林木外部樹皮脫落，內(nèi)部木質(zhì)部和各類組織遭受破壞，后向散射系數(shù)在反應(yīng)植被垂直情況時(shí)出現(xiàn)變化。且林木受蟲害攻擊后，林木內(nèi)外部結(jié)構(gòu)特征也會(huì)發(fā)生變化，圖像中出現(xiàn)異于正常林木的紋理特征。通過對(duì)后向散射系數(shù)的分析和紋理特征變化的分析，提取受害林木后向散射系數(shù)特征和紋理特征，實(shí)現(xiàn)森林蟲害微波遙感監(jiān)測(cè)。

2 基于多光譜的森林蟲害遙感監(jiān)測(cè)

多光譜遙感光譜波段主要集中在可見光波段、近紅外波段和紅外波段，其對(duì)植被光譜響應(yīng)極為敏感。同時(shí)多光譜遙感具有較高的空間分辨率且受地形因素影響較小，可對(duì)森林進(jìn)行大范圍觀測(cè)，利于實(shí)現(xiàn)遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害?，F(xiàn)階段已有大量多光譜傳感器搭載在衛(wèi)星和無人機(jī)平臺(tái)上使用。

2.1 星載多光譜遙感的森林蟲害監(jiān)測(cè)

星載多光譜遙感是指搭載在航空衛(wèi)星上對(duì)地物進(jìn)行監(jiān)測(cè)。其從外層空間獲取遙感圖像，具有較高的空間分辨率，可對(duì)林木大范圍監(jiān)測(cè)。利用遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害的關(guān)鍵是通過光譜技術(shù)手段獲取葉綠素含量、含水率等生化組分和葉面積指數(shù)、失葉量等形態(tài)變化。如Zhou等[45]建立了葉綠素反演模型；Qiu等[46]利用分水嶺方法分割梯度圖生成單木尺度的樹冠圖；李驍堯等[47]提出針對(duì)云南松的冠型等效模型和建立郁閉度和衛(wèi)星反射率查找表；張靜宇等[48]提出一種基于森林模型先驗(yàn)知識(shí)的方法對(duì)森林高分辨LAI進(jìn)行估算。在關(guān)于多光譜遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害的波段選擇上，近紅外/紅外波段的比率和短波紅外/近紅外波段的比率對(duì)林木生理生化組分有著極強(qiáng)的敏感性[49-51]。近年來，有研究人員將多光譜遙感技術(shù)、圖像處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合來監(jiān)測(cè)森林蟲害，為人們提供了一種新的思路與方法。Yu等[52]利用基于對(duì)象分類監(jiān)督方法，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)林木枝梢損傷適用性進(jìn)行研究。Harati等[53]利用結(jié)合鄰域效應(yīng)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)2005—2014年受山松甲蟲侵害林地面積變化進(jìn)行模擬，并對(duì)2020年山松甲蟲爆發(fā)地進(jìn)行預(yù)測(cè)。亓興蘭等[54]利用灰度共生矩陣提取紋理信息與光譜信息相結(jié)合，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法提取蟲害信息，豐富了圖像的信息量。

星載多光譜遙感因其大面積監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)易獲取等特點(diǎn)，是遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害數(shù)據(jù)的主要來源。但星載多光譜遙感光譜分辨率較粗，對(duì)林木細(xì)微變化感知能力較弱，較難區(qū)分健康和早期受害林木。同時(shí)，其對(duì)同一個(gè)地區(qū)進(jìn)行2次以上觀測(cè)會(huì)出現(xiàn)重訪周期，在這期間森林蟲害可能出現(xiàn)大面積暴發(fā)。

2.2 機(jī)載多光譜遙感的森林蟲害監(jiān)測(cè)

機(jī)載多光譜遙感飛行高度較低，可以降低大氣散射和天氣對(duì)傳感器的影響，有效緩解星載多光譜遙感時(shí)效性差的問題，實(shí)現(xiàn)森林蟲害重點(diǎn)區(qū)域監(jiān)測(cè)。通過無人機(jī)多光譜圖像提取蟲害信息對(duì)植被葉綠素含量、含水量等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行反演[55-56]，實(shí)現(xiàn)對(duì)森林蟲害監(jiān)測(cè)。Shrestha等[57]利用無人機(jī)多光譜檢測(cè)了仙茅中的寄生幼蟲；Samseemoung等[58]利用無人機(jī)多光譜遙感對(duì)健康和受害的油棕樹進(jìn)行區(qū)分；Lehmann等[59]利用無人機(jī)多光譜圖像對(duì)橡樹蟲害進(jìn)行監(jiān)測(cè)。張軍國(guó)等[60]基于無人機(jī)多光譜的圖像信息、光譜特征信息和植被指數(shù)提出一種J-M距離優(yōu)化的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP)分類方法，該方法可實(shí)現(xiàn)蟲害區(qū)域的分類識(shí)別。Georges等[61]使用了2種蚜蟲侵害麥田的多光譜圖像，利用空間模式度量對(duì)受俄羅斯麥蚜蟲和美國(guó)麥蚜侵害區(qū)域進(jìn)行分析。Marston等[62]分析無人機(jī)多光譜圖像后發(fā)現(xiàn)隨著大豆受害天數(shù)的增加和蚜蟲數(shù)量的增加，大豆冠層光譜反射率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

近年來，機(jī)載多光譜遙感在不斷更新，其可以通過較低成本來獲取較高時(shí)空分辨率圖像，具有更大的經(jīng)濟(jì)潛力，已在森林蟲害遙感監(jiān)測(cè)研究中廣泛應(yīng)用。但其仍搭載多光譜傳感器，同樣難以感知林木細(xì)微變化，且獲取地物范圍有限，大范圍監(jiān)測(cè)時(shí)需多幅圖像拼接，增加了研究人員的工作量和拼接誤差對(duì)結(jié)果的影響。

3 基于高光譜的森林蟲害遙感監(jiān)測(cè)

害蟲攻擊早期林木內(nèi)部生理生化組分變化細(xì)微，光譜分辨率較粗的多光譜遙感難以實(shí)現(xiàn)蟲害早期監(jiān)測(cè)。而高光譜遙感可形成上百乃至數(shù)百個(gè)光譜連續(xù)的圖譜數(shù)據(jù)，對(duì)植被細(xì)微變化敏感，可為植被生理生化參數(shù)定量化診斷提供高效、便捷的數(shù)據(jù)采集和處理方法[63]。

3.1 地面高光譜遙感的森林蟲害監(jiān)測(cè)

地面高光譜遙感主要是指利用手持高光譜測(cè)定儀或地基高光譜測(cè)定儀，可近距離對(duì)受害林木進(jìn)行探測(cè)，獲取光譜分辨率高的遙感影像。通過分析獲取的植被受害前后地面高光譜數(shù)據(jù)，對(duì)比其光譜特征變化可以發(fā)現(xiàn)受害后光譜反射率低于健康植被，且隨嚴(yán)重程度加劇反射率變化也會(huì)加劇[64-66]。Huang等[67]使用手持高光譜對(duì)蟲害侵襲的水稻葉片和冠層兩個(gè)尺度的反射率研究發(fā)現(xiàn)，葉片反射率在530～570 nm和700～1000 nm范圍內(nèi)降低，在450～520 nm和580～700 nm范圍內(nèi)升高，冠層反射率在737～1000 nm范圍內(nèi)隨林木受害程度加深而降低，并在938 nm處出現(xiàn)最大相關(guān)。黃曉君、西桂林等[4,68]對(duì)原始高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行微分變換、連續(xù)小波變換方法進(jìn)行處理后，發(fā)現(xiàn)可對(duì)受害林木失葉率、冠層顏色和受害程度等進(jìn)行監(jiān)測(cè)。Zhou等[69]利用高光譜獲取冠層反射光譜來建立葉片色素高光譜估算模型，識(shí)別南方棗是否受蟲害脅迫。此外，通過敏感波段建立相關(guān)指數(shù)也可實(shí)現(xiàn)植被蟲害識(shí)別。如XU等[70]構(gòu)建水帶指數(shù)(IWB)檢測(cè)番茄斑潛蠅的侵襲；LOU等[71]提出了蚜蟲指數(shù)(AI)來檢測(cè)蚜蟲的侵害；Prabhakar[72]基于已識(shí)別的敏感帶提出了一個(gè)葉蟬指數(shù)(LHI)。

地面高光譜監(jiān)測(cè)作為高光譜遙感監(jiān)測(cè)重要環(huán)節(jié)，提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和驗(yàn)證條件，為大面積監(jiān)測(cè)森林蟲害提供了理論基礎(chǔ)。其可直接對(duì)受害林木進(jìn)行近距離測(cè)量，受大氣散射影響弱，獲取質(zhì)量更高的圖像，現(xiàn)已在植被定量遙感和反演中廣泛使用。但地面高光譜遙感需研究人員手持高光譜儀器測(cè)定或者在固定地點(diǎn)放置測(cè)量?jī)x器，受地形和林區(qū)復(fù)雜程度影響，難以對(duì)林區(qū)深處監(jiān)測(cè)。每次調(diào)查需攜帶大量?jī)x器且數(shù)據(jù)量較大，研究人員工作量大。

3.2 星載高光譜遙感的森林蟲害監(jiān)測(cè)

星載高光譜遙感是指將高光譜傳感器搭載在衛(wèi)星上，從外層空間對(duì)地面物體進(jìn)行監(jiān)測(cè)。通過獲取高光譜圖像，使用多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)、基于光譜波長(zhǎng)位置變量和光學(xué)模型方法，是現(xiàn)階段星載高光譜遙感大面積監(jiān)測(cè)地表植被的主要方法。多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)是利用兩個(gè)變量建立相關(guān)的多元回歸預(yù)測(cè)模型來計(jì)算林木的物理和生物生化參數(shù)[63,73-74]；光譜波長(zhǎng)位置分析技術(shù)通過波長(zhǎng)位置變化實(shí)現(xiàn)蟲害嚴(yán)重度判別、構(gòu)建病情指數(shù)反演模型[75-77]；光學(xué)模型方法是基于光學(xué)輻射傳輸理論的模型[78-79]?；谏鲜龇椒ǎY(jié)合實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，通過模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)林木生化組分關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行反演，可實(shí)現(xiàn)植被定量遙感與森林蟲害高光譜監(jiān)測(cè)。劉德華等[80]使用多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，構(gòu)建了偏最小二乘判別分析模型對(duì)山楂損傷和蟲害缺陷識(shí)別判斷。ZHANG等[81]利用HJ-lA-CCD2圖像獲取研究區(qū)馬鈴薯高光譜數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)馬鈴薯蟲害監(jiān)測(cè)。MOHARANA和DUTTA[82]利用hyperion圖像研究了水稻水分脅迫的變異性，為評(píng)估水分脅迫的植被異質(zhì)性提供了一種方法。

星載高光譜遙感因大范圍的植被定量監(jiān)測(cè)，現(xiàn)已成為越來越多研究人員的選擇。但因高光譜具有上百個(gè)連續(xù)的波段導(dǎo)致其數(shù)據(jù)量大，研究人員需要進(jìn)行較長(zhǎng)時(shí)間對(duì)數(shù)據(jù)處理分析，工作量較大。同時(shí)搭載高光譜傳感器的衛(wèi)星較少，且在數(shù)據(jù)獲取方面需要花費(fèi)大量金錢，對(duì)星載高光譜遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害的發(fā)展產(chǎn)生一定的阻礙。

3.3 機(jī)載高光譜遙感的森林蟲害監(jiān)測(cè)

無人機(jī)高光譜遙感是近年來快速興起的遙感技術(shù)，其原理是通過搭載在無人機(jī)上的高光譜相機(jī)對(duì)地面成像觀測(cè)。無人機(jī)高光譜圖像因其飛行高度低、受大氣散射弱，圖像的時(shí)空精度和分辨率更高，對(duì)林木內(nèi)部生化組分細(xì)微變化更加敏感。AHMAD等[83]分析機(jī)載高光譜圖像植被冠層反射率變化后，認(rèn)為葉綠素、花青素含量變化可以對(duì)林木健康程度進(jìn)行判斷。MARKIET[84]針對(duì)航空高光譜遙感，提出一種線性分離算法，可從航空高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)中分離不同肥力地點(diǎn)地表反射率。利用高光譜遙感感知細(xì)微變化的能力，結(jié)合多光譜遙感和激光雷達(dá)遙感建立相關(guān)反演模型，可更精準(zhǔn)獲取蟲害信息。HORNERO等[85]利用機(jī)載高光譜圖像和Sentinel-2圖像進(jìn)行植被指數(shù)反演，并認(rèn)為該方法對(duì)全球范圍的植被損害進(jìn)行監(jiān)測(cè)。CUI等[86]利用物理模型的方法對(duì)RapidEye、Sentinel-2和EnMAP的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，認(rèn)為它們都適合冬小麥的葉片葉綠素反演。LATIFI[87]將機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)同激光雷達(dá)數(shù)據(jù)結(jié)合起來，基于方差加權(quán)的最相似鄰近方法建立最鄰近模型，構(gòu)建時(shí)效性較高的森林結(jié)構(gòu)屬性模型。

相較于星載高光譜遙感，機(jī)載高光譜遙感數(shù)據(jù)較容易獲得且成本較小，已成為高光譜遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害的首選項(xiàng)。但機(jī)載高光譜遙感獲取的數(shù)據(jù)量大且冗余，致使其在數(shù)據(jù)處理上需要花費(fèi)大量時(shí)間，研究人員時(shí)間成本和工作量增加。

4 基于微波遙感的森林蟲害監(jiān)測(cè)研究

光學(xué)傳感器電磁波長(zhǎng)較短易受散射影響，在云霧天氣時(shí)難以獲取地物信息。而微波遙感電磁波長(zhǎng)較長(zhǎng)，可穿透對(duì)冰、雪、森林、土壤等。且受大氣散射弱，可全天時(shí)、全天候的對(duì)地物進(jìn)行監(jiān)測(cè)。微波遙感可有效補(bǔ)全因云霧天氣而缺失的光學(xué)圖像。

4.1 合成孔徑雷達(dá)的森林蟲害監(jiān)測(cè)

合成孔徑雷達(dá)作為森林蟲害微波遙感監(jiān)測(cè)最常用的傳感器，其L波段和X波段在監(jiān)測(cè)植物生長(zhǎng)量和植物含水量上有著很好的敏感性。不僅可以預(yù)測(cè)分析森林生物量、森林地表水分等[88]，還可以對(duì)森林特征的敏感性進(jìn)行分析[89-90]，繪制森林植被圖和建立森林模型[91-92]，以此來描述林木蟲害的生境信息[12]。BERNINGER[92]利用多道X波段和C波段干涉合成孔徑雷達(dá)對(duì)熱帶森林冠層高度和地上生物量進(jìn)行反演。Singh等[94]將幾種極化方式和X波段的入射角與高粱田蟲害發(fā)生聯(lián)系起來，為微波遙感數(shù)據(jù)納入蟲害監(jiān)測(cè)提供了可能。利用P波段監(jiān)測(cè)植被是近幾年興起的一項(xiàng)技術(shù)，其穿透能力更強(qiáng)、更易獲取林木垂直信息、可有效降低時(shí)間去相干因素對(duì)圖像的影響[95]，實(shí)現(xiàn)林木樹高反演和森林生物量反演[96-97]。SUN等[98]利用P波段干涉合成孔徑雷達(dá)將三維GVB降維至二維GVB，并基于多基線反演的方法估計(jì)森林高度。近幾年，干涉合成孔徑雷達(dá)(InSAR)、極化干涉合成孔徑雷達(dá)(Pol-InSAR)技術(shù)快速發(fā)展，使得微波遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害進(jìn)一步發(fā)展。CAO等[88]利用PolSAR Pro軟件模擬蟲害前后L波段的健康與受害林木的層析回波數(shù)據(jù)，并提出利用層析成像數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)森林蟲害的方法。

多頻率、極化、極化干涉機(jī)載合成孔徑雷達(dá)技術(shù)已較為成熟、星載合成孔徑雷達(dá)也在快速發(fā)展。雖現(xiàn)階段利用合成孔徑雷達(dá)對(duì)森林蟲害的直接監(jiān)測(cè)較少，但通過對(duì)森林樹高、林木含水量、生物量的監(jiān)測(cè)，為森林蟲害監(jiān)測(cè)提供了必要的數(shù)據(jù)。將來，機(jī)載和星載的SAR、InSAR和PollnSAR監(jiān)測(cè)森林蟲害將會(huì)是趨勢(shì)所在。

4.2 激光雷達(dá)的森林蟲害監(jiān)測(cè)

激光雷達(dá)是一種類似于雷達(dá)的主動(dòng)式遙感技術(shù)，但其利用的是激光光波而不是無線電波。激光雷達(dá)具有極高的角分辨能力、距離分辨能力、抗干擾能力，可以獲取高精度的林木空間信息和林木地面信息[99-101]。

星載激光雷達(dá)通常采用全波形或者光子計(jì)數(shù)激光雷達(dá)系統(tǒng)，僅可以獲取傳感器下方單波束或者多波束數(shù)據(jù)，可用于區(qū)域或者全球范圍的大區(qū)域森林垂直結(jié)構(gòu)及相關(guān)變化[102-103]。激光雷達(dá)的高穿透能力，在獲取林木冠層高度、垂直信息、地面生物量和森林郁閉度等參數(shù)上具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。Clark[104]利用激光雷達(dá)數(shù)據(jù)計(jì)算樹木的亞冠層高度和冠層高度；XING[105]對(duì)原有森林高度反演模型進(jìn)行改進(jìn)；LEFSKY等[106]利用激光雷達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)林木冠層高度和地上生物進(jìn)行估算；NEUENSCHWANDER等[107]利用GLAS（地球科學(xué)激光測(cè)高系統(tǒng)）對(duì)森林郁閉度進(jìn)行估算。通過激光雷達(dá)獲取的森林冠層高度情況與光學(xué)傳感器獲取的較為完整的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)，不論是繪制森林生物量信息圖還是在建立森林三維信息圖，都是在豐富林木信息，為遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害提供必要的信息。

機(jī)載激光雷達(dá)多采用離散回波或全波形激光掃描系統(tǒng)獲取飛行路線下方特定視場(chǎng)的數(shù)據(jù)，可用于林分或者小區(qū)域的森林結(jié)構(gòu)觀測(cè)[104,108]。較低的飛行高度使其圖像分辨率較高，可對(duì)單株林木結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行[18]?，F(xiàn)階段森林參數(shù)獲取使用最多的方法是基于冠層高度模型(CHM)單木識(shí)別方法和基于點(diǎn)云分布的單木識(shí)別方法[109]。DUNCANSON等[110]使用基于分水嶺的CHM分割方法對(duì)冠層分層處理后提取單木信息，該方法提高了中層木和下層木單木識(shí)別能力。MONGUS等[111]利用最小生成林的分水嶺方法將小區(qū)域林木合并，并對(duì)數(shù)據(jù)劃分體素后提出基于拉普拉斯高斯法生成樹干位置的新方法，改善了單木提取過程中過度分割現(xiàn)象。KANTOLA等[112]利用機(jī)載激光雷達(dá)獲取單木特征和針葉脫落情況后將隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用在最近鄰檢索中，對(duì)健康松林和受害松林進(jìn)行分類。將激光雷達(dá)同光學(xué)傳感器相結(jié)合監(jiān)測(cè)森林蟲害同單獨(dú)使用激光雷達(dá)數(shù)據(jù)相比較，其提供的信息具有互補(bǔ)性和合作性，可以獲得更加豐富和可靠的信息，也為遙感森林蟲害提供了更廣闊的方法。陳松等[113]利用sentinel-2數(shù)據(jù)中的特征變量和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中的冠層高度信息，使用誤差變量聯(lián)立方程組對(duì)森林蓄積量進(jìn)行反演。Lin等[2]利用激光雷達(dá)和高光譜成像技術(shù)，提出一種基于激光雷達(dá)點(diǎn)云和三維輻射傳輸模型RAPID提取每個(gè)樹冠三維陰影分布的新方法來檢測(cè)松枝甲蟲對(duì)松林的脅迫。

激光雷達(dá)對(duì)于森林結(jié)構(gòu)參數(shù)的觀測(cè)具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，利于建立三維可視化的森林蟲害遙感監(jiān)測(cè)模型。但因其傳感器內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜、使用難度大、造價(jià)高等不足，導(dǎo)致現(xiàn)有研究利用激光雷達(dá)對(duì)森林蟲害的研究較少。未來可根據(jù)需求研制成本較低的星/機(jī)載激光雷達(dá)，以滿足發(fā)展需求。

5 結(jié)論及展望

5.1 結(jié)論

通過上述對(duì)不同傳感器監(jiān)測(cè)森林蟲害的研究，發(fā)現(xiàn)多光譜遙感具有多個(gè)波譜通道且可以進(jìn)行大面積森林監(jiān)測(cè)，數(shù)據(jù)多且易獲取，是遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害的主要數(shù)據(jù)源，但其光譜分辨率較寬且時(shí)效性較差，未來需要提高；高光譜遙感因其窄且連續(xù)的光譜曲線，可以感知植被內(nèi)部細(xì)微變化對(duì)植被進(jìn)行定量遙感，是遙感早期監(jiān)測(cè)森林蟲害的最佳數(shù)據(jù)源，但其數(shù)據(jù)來源較少、數(shù)據(jù)量巨大，一定程度阻礙其發(fā)展；微波遙感因其較長(zhǎng)的波長(zhǎng)不易受天氣影響，可全天候、全天時(shí)監(jiān)測(cè)，且具有很好的三維模型建立能力，但其造價(jià)較高、成本大、使用難度大，且對(duì)植被光譜敏感度較低等導(dǎo)致現(xiàn)階段研究較少。自20世紀(jì)30年代至今，遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害即將步入百年歷史，傳感器已由最初的單一發(fā)展為如今的多源。隨著科技的不斷進(jìn)步，通過遙感技術(shù)和云計(jì)算技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)的結(jié)合，使得遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害技術(shù)不斷發(fā)展，也為構(gòu)建森林蟲害多維動(dòng)態(tài)下的智慧林業(yè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)森林資源的永續(xù)利用和可持續(xù)經(jīng)營(yíng)，保障全球生態(tài)系統(tǒng)良性發(fā)展提供了相應(yīng)的技術(shù)支持。

5.2 展望

雖已有許多針對(duì)森林蟲害遙感監(jiān)測(cè)的研究及應(yīng)用，但因林木樹種及害蟲類型多樣、遙感數(shù)據(jù)多源和遙感技術(shù)不斷發(fā)展，對(duì)于遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害仍有許多問題亟待解決。

（1）提高遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害模型的普適性。因林木類型和森林害蟲種類繁多、地域間土壤成分、土壤含水量和氣候等不盡相同，害蟲侵害林木方式各異，致使森林蟲害研究和森林蟲害反演模型多數(shù)都是針對(duì)單一樹種或害蟲建立，較少對(duì)多樹種及蟲害模型建立。針對(duì)這一問題，應(yīng)首先對(duì)不同害蟲適生因子進(jìn)行分析比較，提取比重較大因子；其次對(duì)現(xiàn)有模型進(jìn)行分析，找其共通之處；最后將兩者結(jié)合，建立具有普適性的森林蟲害監(jiān)測(cè)識(shí)別模型。隨著遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展和森林蟲害反演模型的改進(jìn)，未來建立具有普適性的遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害反演模型是亟待發(fā)展的。

（2）提高森林蟲害早期監(jiān)測(cè)能力。利用遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害的目的是減少因害蟲襲擊導(dǎo)致的林木死亡。而之前對(duì)森林蟲害監(jiān)測(cè)主要是蟲害發(fā)生地點(diǎn)和林木受害程度的識(shí)別判斷，現(xiàn)階段雖有人對(duì)蟲害發(fā)生早期進(jìn)行研究，但監(jiān)測(cè)能力還需進(jìn)一步提高。未來應(yīng)發(fā)掘?qū)οx害更敏感的光譜波段，建立星-空-地協(xié)同的森林蟲害監(jiān)測(cè)和重點(diǎn)區(qū)域高時(shí)間分辨率監(jiān)測(cè)，增加森林蟲害早期監(jiān)測(cè)的手段與方法，提高森林蟲害暴發(fā)地預(yù)測(cè)能力，實(shí)現(xiàn)早期監(jiān)測(cè)森林蟲害，保護(hù)林木生態(tài)系統(tǒng)安全。

（3）提高多源數(shù)據(jù)融合能力。光學(xué)遙感對(duì)林木生理生化參數(shù)有較強(qiáng)的敏感性，雷達(dá)或激光雷達(dá)則具有很強(qiáng)的三維模型建立能力?，F(xiàn)有階段雖已有將多源數(shù)據(jù)融合監(jiān)測(cè)森林蟲害，但對(duì)不同數(shù)據(jù)的組合、數(shù)據(jù)間的融合技術(shù)還不夠完善。未來應(yīng)提高不同類型數(shù)據(jù)組合監(jiān)測(cè)森林蟲害、不同數(shù)據(jù)融合后冗余數(shù)據(jù)剔除技術(shù)，在林分尺度、小尺度或單木尺度對(duì)林木冠層尺度和垂直尺度上對(duì)蟲害進(jìn)行監(jiān)測(cè)。從而提高監(jiān)測(cè)模型的精度，實(shí)現(xiàn)遙感對(duì)森林蟲害的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)，輸出一套完整的森林蟲害遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品。

（4）建立不同蟲害類型判別方法。遙感監(jiān)測(cè)森林蟲害同醫(yī)生給病人看病，只有找到病根所在才能實(shí)現(xiàn)對(duì)癥下藥。害蟲種類的豐富多樣致使林木受害部位、受害后表現(xiàn)形式和程度也不盡相同，在遙感圖像上難以區(qū)分害蟲類型及受害部位。僅依靠遙感圖像，林業(yè)工作人員難以區(qū)分蟲害類型進(jìn)行有針對(duì)的防護(hù)措施。未來應(yīng)通過高光譜遙感的定量監(jiān)測(cè)，結(jié)合激光雷達(dá)的三維信息，對(duì)不同蟲害攻擊后的單株林木建立受害前后生理生化組分變化和結(jié)構(gòu)變化三維模型，并將其整合蟲害類型識(shí)別庫，制定蟲害類別判別依據(jù)，構(gòu)建不同森林蟲害類型判別方法框架，實(shí)現(xiàn)林業(yè)工作人員遠(yuǎn)程精準(zhǔn)滅蟲。

（5）研發(fā)星空地協(xié)同的森林蟲害遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。近年來，隨著遙感傳感器的精度越來越高，無人機(jī)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展，森林蟲害監(jiān)測(cè)已開始從單一層面向多層面、立體化轉(zhuǎn)變。未來可利用地面工作人員或巡航小車獲取蟲害重點(diǎn)區(qū)域信息，無人機(jī)遙感獲取蟲害區(qū)域信息，星載遙感獲取林區(qū)信息，通過模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等計(jì)算機(jī)技術(shù)，構(gòu)建星地空協(xié)同下的多層面森林蟲害遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)林業(yè)工作人員機(jī)動(dòng)滅蟲，保護(hù)生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定和森林資源永續(xù)發(fā)展。