探究森林病虫害无人机遥感实时监测技术

王有香

青海省湟中区甘河滩国营林场 青海西宁 811601

1 无人机遥感实时技术监测病虫害的发展史

无人机遥感技术在监测森林病虫害过程中主要经历了以下几个阶段：①起步期。自20世纪，遥感技术已经用于监测森林病虫害，借助航空摄影手段对森林受害情况进行观察，随着航空遥感和雷达技术的出现，遥感技术基本性能正在不断提升。②开拓期。21世纪中期，航天遥感技术逐渐用于监测现有资源发展状况，在应用初期因空间分辨率较低，且受天气因素影响，故而在检测森林病虫害方面没有取得理想效果。随着地球资源卫星成功发射，我国逐步加强对遥感监测技术应用状况的研究，并且观察森林生长特征，在卫星技术的支持下，空间分辨率得到提升，拍摄的图像更加清晰。③发展期。自航空录像技术与GPS连接在一起，人们可以借助航空拍摄的图像记录地面坐标，飞行速度，航向等基本信息。该技术在应用过程中能够将森林资源状况反映出来，且效果令人非常满意，并且技术人员可以根据监测结果来制定具体的防范措施，正因如此许多国家致力于遥感技术研究，以便能够获得更多的信息资源[1]。

2 森林虫害无人机遥感实时监测技术主要监测内容

2.1 森林失业与林冠动态

病虫害会导致叶子脱离林木本体，是影响森林生态系统的重要因素之一。故而对这种现象进行检测如今已经成为森林受损检测的主要方向。而合理使用遥感数据则可以对这类情况进行检测。无人机遥感技术借助卫星提供的功能可以大范围对受害森林资源进行评估，而这对我国森林资源发展具有非常重要的意义和作用。随着计算机技术逐渐成熟，失叶遥感监测未来发展空间愈发广阔。林冠动态发生变化主要是受到失叶现象的影响，并且这已经成为一项非常重要的研究内容，其地位得到有关专家的认可。许多研究项目利用卫星提供的数据对受害森林资源林冠变化情况进行监测，例如MSS数据。自20世纪中期，人们已经利用遥感技术对林冠变化进行检测，其中航空摄影可以收集导致林冠发生变化的数据资源[3]。

2.2 森林缺素症

若森林在发展过程中受到病虫害的侵袭，内部各种营养元素之间的比例定然会发生变化，例如叶绿素，水，氮等。植被自身含有的色素与光合能力之间存在某种联系，这已经成为衡量植物长势的一个重要标准，故而可以利用无人机遥感实时监测技术对已经受到病虫害侵袭的林木进行监控。比如因植物内部发生病变而导致叶绿素含量减少的病症被有关人士称为“缺绿症”。

2.3 森林植被指标

森林内部生物量，植被覆盖面积，植株自身高度是构成森林植被指标的主要因素，而当病虫害发生时，这些指标会因此发生变化，故而要加强对病虫害的监测研究。在所有因素当中生物量和叶面积是森林生态系统中最为重要的两个关键参数，是保证物质以及能量可以正常循环的重要保障基础。

2.4 病虫害生境因子

病虫害的产生主要与森林内部生态环境基本情况有直接关系，受外在因素影响较大，例如气候、水文、土质结构等。生境因子主要指气温变化情况，降雨总量和具体分布，湿度等。若想进一步了解病虫害基本情况和生境因子之间的关系，则必须对上述各种因素进行深入研究，以此来建立生态环境与病虫害发展状况之间的关系模型，从而了解灾害发生几率和规模，从而提前做好防治措施。

2.5 森林病虫害的预测预警

预测预警不仅是防灾减灾工作的关键，同时也是其保障措施，结合林区发展状况建立具有系统性质的管理体系对整体状况进行预测预警，可以有预防病虫带来的危害，收集林区基本信息，对其资源进行处理，评估灾害造成的损失，是无人机遥感实时监测技术未来主要的发展方向。

3 无人机遥感实时监测技术检测病虫害的主要方法

3.1 图像处理方法

（1）多光谱图像分类。该方法主要用于检测森林资源中因病虫害而引起的林冠变化，例如受云杉色卷蛾侵袭，云杉针叶表面会变得更红，且树叶会脱离本体；除此之外，在该病虫的影响下，冷杉顶部落叶会逐渐脱落，之后逐渐向下失叶，最终树木死亡或者枝干部分变成棕色。根据各自光谱之间存在的差异特征，使用多光谱影响可以对病虫活动情况进行监测。

（2）影像差值。无人机遥感实时监测技术在对森林病虫害进行检测时可以通过该方法来获得相关数据信息，并且其精准度要高于单一影像分类。若森林内部出现大量病虫，失叶并不是最为显著的特征[2]。

3.2 植被指数及比值方法

植被指数是对地表植被状况简单、有效和经验的度量，无论是灾情预报或评价，其依据都是建立在遥感植被指数与叶生物量的关系上，遭受病虫害必然导致叶生物量的变化从而反映在植被指数的变化上。因此，可以通过计算植被指数的变化来计算叶生物量的变化进一步监测森林病虫害的发生发展情况。

比值指数TMS/TM4及TM4/TM3是监测和评估我国森林病虫害的有效参数。TM5/TM4适合于低叶面积指数的森林病虫害监测，而TM4/TM3更适合高叶面积植被指数的遥感监测，TM7/TM4还可用来有效估算马尾松林的野生物量。其研究表明短波红外与近红外的比值综合反映了相互关联且密不可分的三个植被参数：生物量、灾害、水分含量。

3.3 参数成图技术

参数成图方法是借助统计回归建立一些波段值或其变换形式与生物物理参数的半经验关系预测模型，从而计算高光谱遥感图像上每个像元的单参数预测值，再采用聚类或密度分割方法将单参数预测图分成不同等级，即为参数分布图，作为森林受害信息的提取和病虫害研究的辅助手段。

4 结语

综上所述可以看出，无人机遥感实时监测技术在运用过程中不仅可以进行对森林资源进行大范围检测，且精确度会随之提高，利用高光谱，高分辨率等多种方式对病虫进行监测，但该技术在运用过程中必须对投入的经济成本进行控制。在处理收集的信息时，该技术能够将实际自然灾害以图像的形式展现出来。抵消来自外在因素对森林资源造成的影响，并且无人机在飞行过程中会利用地面当中存在的各种资源信息来提高遥控检测准确程度，鉴于此在实践当中要将光谱数据与影响数据相结合。