李 陽

（甘肅省白龍江林業(yè)生態(tài)監(jiān)測和調查規(guī)劃院 甘肅蘭州 730030）

中國是全球遭受森林病蟲害較為嚴重的國家，病蟲害的肆虐，給國家?guī)砹瞬豢晒懒康膿p失。近年來，在“天保工程”的政策環(huán)境下，病蟲害監(jiān)測與防治已然成為當前林業(yè)建設工作的重頭戲，要求及時、準確掌握病蟲害的發(fā)生動態(tài)與位置信息，確保能在第一時間采取防治措施，避免產生巨大的林業(yè)經濟損失。傳統(tǒng)的林業(yè)監(jiān)測工作需要大量人力，給基層林業(yè)工作者造成較大的工作負擔，且監(jiān)測效果不如人意。對此，引入遙感技術能夠根據病樹的波譜特征確定病樹位置，及時對所監(jiān)測森林的參數予以提取，可達到有效監(jiān)測病蟲害的目的。

1 主要病蟲害情況

甘肅省白龍江林區(qū)位于青藏高原東部邊緣的岷山山脈，屬于國家重點林區(qū)。林區(qū)內有多種類型的植被，包含云杉、秦嶺冷杉、岷江柏木、連香樹、獨葉草等在內的20 余種國家保護植物。在林區(qū)下轄洮河、迭部、舟曲、白水江林業(yè)局境內23 個國有林場利用步查、標準地調查、取樣調查，結合查閱《白龍江林業(yè)》雜志，白龍江林區(qū)主要病蟲害種類多達48 種[1]，受害樹種以落葉松、柳樹、冷杉、云杉為主，分布于海拔2 040 m～2 920 m 的高原地區(qū)，且主要病蟲害為云杉落葉病、落葉松落葉病、云杉葉銹病和狹冠網蝽。

2 基于遙感技術的林區(qū)病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)設計

遙感技術是20 世紀60 年代興起的一種探測技術。為監(jiān)測林區(qū)病蟲害情況，甘肅省白龍江林區(qū)運用遙感技術，對同一區(qū)域、同一時間的健康林木與受害林木的差異進行收集、處理，上傳至電子終端轉換為遙感影像，通過識別技術識別健康樹木與受害樹木的差異信息[2]。結合實際工作觀察及遙感技術的影像資料來看，當病蟲害繁殖至一定程度，并侵蝕云杉、冷杉、馬尾松等針葉林時，針葉顏色會由綠色漸漸變?yōu)楹贮S色，受侵蝕嚴重的針葉會脫落至地面。綜合搜集的數據和分析病蟲害發(fā)生規(guī)律可以看出，基于時間序列模型，通過比較葉面積指數和植被指數變化，能夠發(fā)現(xiàn)遭受病蟲害的樹木[3]。

2.1 遙感監(jiān)測指標選取

構建時間序列模型的第一步為選定合適指標，剔除云、地形等對指標的影響，強化植被信息和病蟲害信息。不同指標均存在局限性和適應性問題，實際選擇指標過程中要基于植被種類、植被生長情況和研究區(qū)特征，定量描述不同條件下的林區(qū)植被生長情況[4]。

常用的森林病蟲害監(jiān)測指標有NDVI（歸一化差異植被指數）、EVI（增強型植被指數）、RVI（比值植被指數）三種。其中，NDVI 是通過計算近紅外波段和紅光波段之間的差異來定量化植被的生長狀況，可借助此指數的時序變化曲線分析土地利用類型和土地覆蓋類型，掌握植被變化特征。NDVI 的計算公式為：

式中，ρRED表示紅光波段反射率，ρNIR表示近紅外波段反射率。NDVI的范圍始終在-1～1 之間，綠色植被區(qū)的NDVI范圍普遍在0.2～0.8 之間。

EVI 具有較強的抗大氣干擾能力和抗噪聲能力，常用于植被茂盛，具有大量葉綠素的地區(qū)（如熱帶雨林），適用于非山區(qū)等地形影響較小的區(qū)域。其計算公式為：

其中，ρBLUE表示藍光波段的反射率[5]。

RVI 是一種基于影像特性的指數，根據影像中植被區(qū)域的植被反射率與非植被區(qū)域的反射率之比得出，反映植被反射率的相對差異，是用來評估植被狀況的一種遙感參數。其計算公式為：

基于上述三個指標的基本特征，結合研究區(qū)病蟲害特點、樹種類型和地面調查數據，最終決定選取NDVI 作為監(jiān)測病蟲害的指標。實際應用環(huán)節(jié)，先預處理監(jiān)測影像，提取出NDVI 影像，結合林業(yè)地面調查數據、森林資源規(guī)劃數據以及甘肅省白龍江林區(qū)地理國情普查數據等，提取模型的病蟲害信息。

2.2 監(jiān)測評估模型的建立

計算NDVI 變化率的公式為：

其中，VIT1為T1 時期的影像，即受害前影像；VIT2為T2 時期的影像，即受害后影像[6]。

監(jiān)測人員利用GPS 定位技術，進行外業(yè)調查，并結合作業(yè)區(qū)氣候情況，實地勘察作業(yè)區(qū)樹種，按照沿對角線的路線準確記錄受害面積和受害情況，形成林地受害情況統(tǒng)計表。按照20 m×20 m 標準記錄同一林型和立地條件的感病指數和林木被害率，調查病蟲害種類和樹木被害程度，推動防治工作的開展[7]。

以白龍江林區(qū)的云杉為例，分析地面調查點的NDVI 變化率和云杉受害程度，驗證二者是否存在相關性，計算相關系數的公式為：

其中，i為用于驗證的地面調查點數，yi為第i個地面調查點的實際值，xi為第i個地面調查點的估測值。當r為0.01 或者0.05 時，證明以上兩個量存在相關性，且較為顯著，基于兩要素所設計的模型具有充分的可信度，可在后續(xù)研究中繼續(xù)使用。

收集整理多個地面調查點的數據，對所收集的數據進行隨機抽選并開展回歸分析，借助F檢驗法對模型的適用性進行判定檢驗[8]。此檢驗法是將受害等級和地面調查點受害程度分別作為自變量x和因變量y，二者符合線性回歸方程關系，檢驗公式為：

當F＞F(m,n-m-1,a)（其中，a為置信區(qū)間，n-m-1 為自由度，n為樣本數，m為自變量個數）時，自變量與因變量間符合y=ax+c線性回歸規(guī)律，且較為顯著。

為驗證上述評估模型的科學性，將剩余實地調查點作為真實值進行驗證，對應公式為：

其中，Ei為地面調查點的估測精度。

3 基于遙感技術的林區(qū)病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)應用

3.1 地面調查信息

在白龍江林區(qū)，云杉落葉病為主要病蟲害，本研究所建立的模型用于監(jiān)測此種病害。選定甘南藏族自治州舟曲林業(yè)局作為觀測區(qū)域，林區(qū)處于東經103°51′30″—104°45′30″，北緯33°13′—34°1′范圍內，7月—9 月為當地云杉落葉病高發(fā)時間段，本次調查時間選在2022 年7 月底，設定樣地點58 個，對58 個樣地點的數據進行采集，部分地面調查點信息見表1。

表1 舟曲林區(qū)病蟲害地面調查點信息（部分）

3.2 檢驗模型

通過回歸分析可得出，當處于可靠性為0.01 的CL（置信系數），所構建出的模型具有充分的科學性與可靠性，并利用F檢驗法檢驗模型[9]，所得到的估測模型檢驗結果如表2 所示。

表2 估測模型檢驗表

由表2 可知，F(xiàn)=25.754＞F(1,56,0.01)，可以判定所設計的模型具有適用性和可信度。

受害程度和NDVI 變化率之間的估測模型為：

設定病害等級對應的區(qū)間范圍：當Y＜0.4 時，林區(qū)為正常狀態(tài)；當0.4≤Y＜1.0時，林區(qū)為輕度受害；當1.0≤Y＜2.0 時，林區(qū)為中度受害；當Y≥2.0 時，林區(qū)為重度受害。

3.3 監(jiān)測結果

對舟曲林區(qū)基于遙感技術所得到的監(jiān)測結果進行統(tǒng)計，結果如表3 所示。

表3 舟曲林區(qū)遙感監(jiān)測及地面調查數據

以地面調查數據為正常值，遙感監(jiān)測數據為測量值，通過表3 結果可知，測量值與正常值的誤差僅為4.65%，誤差較小，說明遙感監(jiān)測數據與地面調查結果差異小，所得到的遙感監(jiān)測結果可信[10]。因此，借助本研究所設計的模型能夠得到病蟲害遙感監(jiān)測結果圖，結合圖像分析監(jiān)測結果，能夠確定發(fā)生病蟲害的位置和輕重程度，符合林業(yè)生產和林區(qū)保護要求。

4 結語