无人机在林业有害生物监测中的应用探讨

摘要：在现代林业管理中，监测和控制有害生物是一项重要的工作内容，其与森林健康和生态系统稳定性之间存在密切的联系。传统监测方法往往昂贵且效率低下，无法及时发现和应对有害生物的扩散。但是，随着无人机技术的迅猛发展和应用，特别是其在数据采集和空间监测方面的优势，无人机在林业有害生物监测中展示出了巨大的潜力。基于此，文章对无人机在林业有害生物监测中的具体应用进行了分析和探究，旨在通过探究，能够为相关工作的展开起到一定参考作用。

关键词：无人机；林业；有害生物；监测

在林业有害生物监测过程中，运用无人机不仅能够高效快速地扫描大范围的森林区域，其搭载的各种传感器和摄像设备，还能够实时获取高分辨率的图像以及数据。通过汇总相关数据并进行分析，不仅有助于及早发现有害生物的迹象，还可以帮助森林管理者进行精确的定位和评估，从而制定有效的防控策略。当前，无人机技术在林业有害生物监测中的应用已成为当前研究的热点问题。

1 无人机在林业有害生物监测中的应用优势

1.1 广阔的覆盖范围和可及性

在进行林业有害生物监测时，利用无人机能够飞越崎岖地形和茂密植被林区的特性，使其进入人类难以到达的区域，从而有效扩大有害生物监测的覆盖范围。这种能力使得无人机能够发现和监测到在传统方法中易被忽视的有害生物迹象。并且一些无人机搭载着高分辨率传感器以及先进成像技术，可以捕捉到细微的有害生物迹象，提高监测的准确性和及时性。这些技术能够在不影响环境的前提下，精确地识别出有害生物的位置和扩散情况。并且无人机具备快速部署和重新部署的能力，能够根据监测需求，迅速地调整飞行计划和区域覆盖，从而提高监测作业的效率和频率。这对于应对突发的有害生物事件来说，能够起到积极的促进作用。

1.2 自动化和实时监测

无人机配备了自主飞行和数据处理系统，能够实现监测任务的自动化。该能力降低了对人力资源的需求，并且能够大大降低监测成本。无人机可以按照预设的飞行路线与参数，执行监测任务，高效地完成监测工作。并且搭载先进传感器和数据传输设备的无人机可以实时传输监测数据，并进行即时分析和处理。这种实时性使得监测人员能够迅速获取有害生物入侵的信息和数据，提供及时的预警和响应。由于无人机可以随时部署和重新部署，监测频率得以显著提高。在有害生物管理中，及时的监测和响应对于防止有害生物扩散和减少损害至关重要，能够极大增强管理人员对森林健康状态的实时了解以及控制水平[1]。

1.3 高分辨率成像和数据收集

无人机搭载的高分辨率相机以及传感器，可以较为详细地捕捉森林覆盖下的各种细微特征，及时发现各种有害生物如昆虫、真菌和杂草的迹象，通过应用，监测人员即能够精确识别和监测有害生物的分布和活动，早期发现并做出预警。无人机收集的数据能够与其他来源的信息（如遥感图像和历史数据）相结合，并进行综合分析。通过综合分析，即能够全面评估有害生物的分布情况以及变化趋势，为制定针对性的防控策略提供科学依据。无人机数据的高分辨率和精度，加上实时数据传输和分析能力，大幅提升了监测的准确性和时效性。管理人员能够更为及时地获取有害生物的最新信息，快速采取有效的控制措施，最大限度地减少森林资源因有害生物而遭受的损失。

1.4 数据整合和共享

无人机收集的高分辨率数据能够与其他监测系统例如遥感和地面监测等进行整合，从而提供更全面、多层次的有害生物信息。通过综合分析不同来源的数据，能够深入理解有害生物的分布还有影响，为决策者提供更为精准的数据支持。无人机数据的共享和分析有助于不同区域间的合作以及信息交流。并建立全面的有害生物数据库，使得相关机构能够共享数据资源，共同应对跨区域的生态挑战，提升监测和管理的效率和覆盖范围。通过数据整合和共享，能够建立更为完整和动态的有害生物数据库，为未来的预测模型和决策工具提供坚实的基础。模型的建立，能够帮助管理人员精准预测有害生物的发生趋势以及可能造成的影响，并及时采取有效的预防与应对措施[2]。

1.5 环境友好和可持续性

由于无人机监测操作是非侵入性的，其在监测时，不会对森林生态系统造成严重的干扰。相较于传统的实地勘查方法，无人机能够在不接触地面的情况下，完成监测任务，即能够有效保护森林生物多样性以及自然栖息地。且无人机多采用电动或混合动力，相比于传统的飞行器和车a2ae74cc99d6d60cc5682d6afd761790b0d3593056584dbdb3e1fcc3ccc918ec辆，能够明显地减少了碳排放。这种环保特性符合现代社会对于减少碳足迹和推动可持续发展的迫切需求。并且无人机能够高效地收集大量数据，减少了对林地的频繁实地勘查需求，降低了勘查频率。这不仅降低了人员和车辆对林地生态的影响，还提升了监测效率和成本效益。

2 无人机在林业有害衍生物监测中的具体应用

2.1 获取待监测区域的电子地图

借助无人机，对林区的有害生物情况展开监测，即能够为后续的监测工作提供基础信息。在相关监测工作进行时，可结合待监测区域的地形以及目标，规划无人机具体的飞行路径。首先，应确定好无人机的起飞点和降落点，并识别监测区域内的所有潜在障碍物，如树木、建筑、山脊等，同时记录其具体的位置。之后结合地面站软件，细致地规划无人机从起点到终点的飞行路径，保证后期监测时，能够避开障碍物，并保证监测工作能够确保覆盖整个监测区域。在设定好的航线上，可以间隔10～15 m选择一个点，作为识别点，用于后续的光谱影像采集。这样能够保证采集的数据具有足够的分辨率和覆盖范围。后期无人机按照设定好的路径飞行，进行连续光谱影像采集，这一期间可使用多光谱传感器和高分辨率相机，确保捕获高质量的图像和光谱数据[3]。

对所采集到的光谱影像数据，做好后续的处理与分析，具体可将光谱影像中的每个像素点的光谱反射率计算出来，这些反射率数据是后续分析的基础；并应用RX算法，识别图像序列中的病虫害区域。RX算法是一种异常检测算法，可以用来识别光谱影像中的异常点。并且，结合可见光或近红外波段的反射率，即能够确定病虫害像素点，这些像素点在光谱反射率上有显著差异。在进行反射率门限确定时，可结合具体的经验或试验，确定反射率的门限值，用于区分健康植被和受害植被。最后将反射率达到门限值的像素点聚类，形成病虫害区域。这些区域可以是由病害像素点组成的区域或其边缘线内部区域。

通过上述操作，即能够获取一张详细的电子地图，以及该区域内病虫害的光谱影像数据和分析结果。相关数据将为后续的监测和防治工作提供重要的信息支持，帮助及时发现和处理病虫害问题，避免其进一步扩散和蔓延。

2.2 获取航拍图片、搭载设备的参数、无人机飞行路径及姿态信息

无人机在对林业有害生物监测过程中，获取高品质的航拍图片并处理相关数据，对于做好监测工作有着重要意义。相关监测工作进行时，根据无人机航测标准，使用无人机搭载的多光谱传感器及其他相关设备进行航拍，即能够获得航拍图片。要保证能够获取覆盖整个监测区域的高分辨率图像，并详细记录无人机的飞行路径及姿态信息，为后续的数据处理和校正提供关键参考。

针对所获取到的航拍照片，可进行后续的处理。例如，可通过图像处理软件，对其亮度和色彩等做进一步调整，确保每张照片的一致性和高质量。可以将连续拍摄的照片进行拼接，并生成一张较为完整的区域图像。若是在雾气等极端条件下拍摄的照片，可使用相关算法进行除雾处理，以提高图像的清晰度。处理时，可以选择合适的数据处理工具，例如，可使用MAPAT航测数据处理软件、ArcGIS软件及ERDAS遥感图像分类软件等工具，并对图像展开进一步地分析，针对不符合要求的照片，进行补充飞行，确保数据的完整和准确。条件允许的情况下，可采用光束法局域网平差技术，对特征区域较少的林区进行高精度几何校正；亦可以通过颜色转换、空间滤波、对比度增强等方法，增强图像的对比度和清晰度。

进行地理信息处理时，应加强数据技术的应用，可以将林区的地理信息转换成坐标系统，并通过空中三角测量技术制作1∶1 500分幅的数字正射影像图，覆盖更广泛的林区；并在数字正射影像图上，解译获取的枯死、凋零和变色树木分布的矢量信息。该步骤进行时，无人机的高空俯视角度和多光谱传感器提供的丰富数据，有助于精准提取病害生物的分布情况。最后可结合各项处理和分析措施，生成覆盖监测区域的高分辨率正射影像图和矢量信息图，为林业管理和有害生物监测提供科学依据。相关数据和信息，能够帮助管理人员更好地理解和应对森林病害问题，实现精准化和高效化的管理。

2.3 建立有害生物三维模型

最后可基于上述操作，建立有害生物的三维模型，并对林业病虫害监测情况展开深入分析。相关操作进行时，首先要进行数据的整合，将之前获取的数字化影像和多光谱数据等，做好进行整合，其包含丰富的信息，像林木的健康状态、病虫害的分布和变化等。之后利用三维建模软件，将整合后的数据输入进行初步的三维场景重建。通过对相关工具的应用，即能够生成高精度的三维森林模型，展示具体的林木结构和空间分布。在三维模型中，可以利用多光谱数据识别并标注出有害生物的具体位置和分布。通过光谱反射率的不同，对健康的林木和受病虫害影响的林木区域做好划分与区分；并应用时间序列数据，对不同时间点的森林三维模型进行比对分析，识别疾病传播的动态变化和趋势。通过这种实时监测，可以把握病虫害发生的黄金期。

基于三维模型，利用机器学习和数据分析方法，即能够建立病虫害发生的规律性模型。通过对历史数据的学习和分析，能够对未来病虫害可能的发生区域和严重程度展开预测；并且将生成的三维病害分布模型和预测结果应用于实际管理中，为防治病虫害提供科学依据。在防治病虫害过程中，可以利用三维模型直观地展示病虫害的分布情况，制定更精准的管理措施；且利用三维可视化技术，可以将病虫害的三维模型可视化展示。借助直观的三维视角，管理人员能够更为清晰地了解病虫害的分布和变化，从而制定更加有效的防治策略。结合三维模型的预测和实际情况，进行实地勘查和验证，能够保证三维模型和实际发生情况的一致性，为持续改进和优化模型提供反馈；并最终实现对林业病虫害的实时动态监测和精准防控，有效避免病虫害的扩散和蔓延，进一步提高森林管理的效率和效果[4]。

3 无人机辅助监测的发展展望

3.1 多平台协同监测

综合多平台协同监测是推动无人机在林业有害生物监测中应用的重要策略之一。通过将无人机监测与卫星遥感、地面监测等技术有机结合，形成了一个高效、全面的监测体系。这种整合不仅能够弥补单一平台监测的局限性，还能够大幅提升监测的准确性、时效性和全面性。这种综合监测系统能够利用无人机的灵活性和高空视角快速发现和定位植被覆盖下的潜在问题，如病虫害或环境变化；并且，结合卫星遥感技术监测能力以及地面监测的详细数据采集，能够使得监测结果变得更为全面和可信。

3.2 无人机自主飞行与智能规避

未来通过开发先进的自主飞行算法和安装智能传感器，无人机能够在复杂多变的环境中实现高效的自主导航和避障能力，从而显著提升监测过程中的安全性和可靠性。自主飞行算法的发展使得无人机可以更精确地执行任务，如在森林中低空飞行或复杂地形中高效航行。智能传感器的应用则能够实时获取环境数据，帮助无人机快速作出反应，比如发现障碍物并采取避让动作。相关技术的结合，使得无人机监测在面对挑战性环境时更加可靠和安全，在提升操作效率的同时，保证了监测数据的质量和可用性[5]。

3.3 物联网集成与数据传输

在无人机上集成物联网模块，可以实现与地面基站和边缘计算设备的连接，构建低功耗、高可靠的数据传输网络，确保监测数据及时传输。同时，开发数据管理平台能够集中存储和管理监测数据，为后续分析和决策提供基础支持。这些技术能够有效提升农业生产的智能化水平，帮助农民实现精准农业管理和资源优化利用。

3.4 绿色环保与可持续发展

林业管理中，绿色环保与可持续发展是至关重要的考虑因素。采用绿色环保的无人机平台不仅有助于减少对环境的影响，还能通过高效的监测技术来优化资源的使用，从而减少对生态系统的潜在破坏。

4 结语

综上所述，无人机在林业有害生物监测中的应用有着较大的潜力，其作为一种高效快捷的监测工具，不仅可以广泛应用于大范围的森林区域，还可以实时获取高分辨率的图像和数据，并帮助森林管理者及早发现并有效应对有害生物的威胁。随着无人机技术的不断发展和应用经验的积累，应加强技术应用，使其在林业有害生物监测中发挥更大的作用，为森林健康和生态平衡的维护提供持续支持，为实现可持续的林业管理和生态保护起到积极的促进作用。

参考文献

[1] 高伟.无人机技术在林业有害生物监测防治中的运用探索[J].现代园艺，2024，47（6）：100-102.

[2] 莫金英.无人机在林业有害生物防治中的应用[J].中国林业产业，2023（12）：111-113.

[3] 章武英，赵强.多光谱无人机在林业有害生物监测中的应用探讨[J].新农业，2023（12）：75-77.

[4] 段立强.林业有害生物调查中高新技术应用——以甘肃祁连山国家级自然保护区为例[J].现代园艺，2023，46（6）：66-68.

[5] 赵强，章武英.植保无人机在林业有害生物防治上的应用[J].新农业，2022（20）：31-32.