無人機高光譜技術對林業病蟲害監測的可行性分析

無人機高光譜技術對林業病蟲害監測的可行性分析

四川雙利合譜科技有限公司-黃宇

　　一
、背景簡介

　　（一）行業簡介

　　林業是全國生態建設的主體
， 在保持經濟和社會發展中有著不可或缺的作用，我國擁有森林麵積1.75億公頃，森林蓄積量為124.56億立方米，森林覆蓋率為18.21%。森林病蟲害是森林的主要災害之一
，與森林火災，亂砍濫伐並稱為林業“三害”。在我國，森林病蟲害有8000多種

，危害極其嚴重的200多種

，近20年來，幾乎每年都有3-5種過去多為零星發生的病蟲害轉為大麵積暴發成災，危害極其嚴重。每年由於病蟲害引起的森林受災麵積達到800萬hm2 ，損失木材生長量逾1 700萬 m3 
，造成直接經濟損失超過1100億元，嚴重影響了我國的森林資源利用與可持續發展。因此，迫切需要一種快捷
、準確的方法來達到森林病蟲害實時監測的目的。

　　（二）行業需求

　　1．林業麵積廣闊，開展林業資源監測、巡查工作

，人工成本高

，效率低
，且無法迅速掌握全局。

　　2．對於森林病蟲害檢測及防治
，無法做到藥物投放批量化，通過人工實施作業
，進度慢，作業麵積小，成本高。

　　3. 縱觀目前國內外森林病蟲害監測技術，大多數需要借助高空衛星，然而高空衛星受時間分辨率、空間分辨率
、光譜分辨率、外界天氣等因素的影響
，無法實時
、定(ding)點(dian)獲(huo)取(qu)森(sen)林(lin)發(fa)病(bing)前(qian)中(zhong)後(hou)等(deng)不(bu)同(tong)時(shi)期(qi)的(de)影(ying)像(xiang)數(shu)據(ju)，且(qie)因(yin)缺(que)少(shao)病(bing)蟲(chong)害(hai)的(de)特(te)征(zheng)波(bo)段(duan)導(dao)致(zhi)監(jian)測(ce)森(sen)林(lin)病(bing)蟲(chong)害(hai)效(xiao)果(guo)並(bing)不(bu)理(li)想(xiang)。而(er)航(hang)空(kong)遙(yao)感(gan)由(you)於(yu)空(kong)域(yu)管(guan)理(li)製(zhi)度(du)和(he)經(jing)費(fei)的(de)限(xian)製(zhi)等(deng)
，航(hang)空(kong)遙(yao)感(gan)不(bu)可(ke)能(neng)作(zuo)為(wei)我(wo)國(guo)常(chang)規(gui)的(de)森(sen)林(lin)病(bing)蟲(chong)害(hai)監(jian)測(ce)手(shou)段(duan)
，隻(zhi)能(neng)在(zai)重(zhong)大(da)災(zai)情(qing)發(fa)生(sheng)時(shi)
，作(zuo)為(wei)衛(wei)星(xing)遙(yao)感(gan)的(de)一(yi)種(zhong)補(bu)充(chong)。所(suo)以(yi)有(you)的(de)技(ji)術(shu)方(fang)案(an)基(ji)礎(chu)實(shi)施(shi)投(tou)資(zi)太(tai)大(da)，多(duo)達(da)幾(ji)百(bai)萬(wan)美(mei)元(yuan)
，投(tou)入(ru)成(cheng)本(ben)過(guo)高(gao)

，這(zhe)些(xie)都(dou)難(nan)以(yi)滿(man)足(zu)我(wo)國(guo)森(sen)林(lin)病(bing)蟲(chong)害(hai)監(jian)測(ce)的(de)實(shi)際(ji)需(xu)要(yao)。

　　二、高光譜技術診斷病蟲害的原理

　　植物的光譜特性是植物在生長過程中與環境因子(生物因子和非生物因子)相互作用的綜合光譜信息。當植物遭受病蟲害侵染後，主要有兩種表現形式:一是植物外部形態的變化，外部形態變化包括有落葉
、卷葉

，葉片幼芽被吞噬，枝條枯萎
，導致冠層形狀發生變化：二是內部生理變化，內部生理變化則表現於葉綠素組織遭受破壞，光合作用
，養分水分吸收、運輸、轉化等機能衰退。但無論是形態的變化或生理的變化，都必然導致植物光譜特征發生變化。

　　受shou害hai綠lv色se植zhi物wu的de光guang譜pu特te性xing與yu健jian康kang綠lv色se植zhi物wu的de光guang譜pu特te性xing相xiang比bi，某mou些xie特te征zheng波bo長chang的de值zhi總zong會hui發fa生sheng不bu同tong程cheng度du的de變bian化hua。當dang植zhi物wu生sheng長chang健jian康kang，處chu於yu生sheng長chang期qi高gao峰feng，葉ye綠lv素su含han量liang高gao時shi，“綠峰”向藍光方向偏移，而植物因病蟲危害或缺素而“失綠”時，“綠峰”則ze向xiang紅hong光guang方fang向xiang偏pian移yi。在zai近jin紅hong外wai波bo段duan綠lv色se植zhi物wu的de光guang譜pu反fan射she率lv取qu決jue於yu葉ye片pian內nei部bu的de細xi胞bao結jie構gou。一yi般ban認ren為wei健jian康kang葉ye片pian的de海hai綿mian狀zhuang葉ye肉rou組zu織zhi的de所suo有you空kong間jian都dou充chong滿man水shui分fen而er膨peng脹zhang時shi，對dui任ren何he輻fu射she都dou是shi一yi種zhong良liang好hao的de反fan射she體ti，間jian插cha在zai葉ye肉rou組zu織zhi的de柵zha狀zhuang柔rou軟ruan網wang胞bao組zu織zhi，吸xi收shou可ke見jian光guang中zhong的de藍lan光guang和he紅hong光guang而er反fan射she綠lv光guang。當dang植zhi物wu受shou病bing害hai侵qin害hai時shi，葉ye片pian組zu織zhi的de水shui分fen代dai謝xie受shou到dao阻zu礙ai
，此ci後hou隨sui著zhe病bing蟲chong害hai危wei害hai的de加jia重zhong，植zhi物wu細xi胞bao結jie構gou遭zao到dao破po壞huai，各ge種zhong色se素su的de含han量liang也ye隨sui之zhi減jian少shao，導dao致zhi葉ye片pian對dui近jin紅hong外wai輻fu射she的de反fan射she能neng力li減jian少shao。在zai光guang譜pu特te征zheng上shang表biao現xian為wei可ke見jian光guang區qu(400 nm - 700 nm)反射率升高而近紅外區(720 nm - 1100 nm)反射率降低。近紅外區研究的重點是“紅邊”。紅邊的定義是反射光譜的一階微分的最大值對應的光譜位置(波長)，通常位於680nm-750 nm之間。“紅邊”位置依據葉綠素含量、生物量和物候變化，延波長軸方向移動。當葉綠素含量高
、生長活力旺盛時
，“紅邊”會向紅外方向偏移

；當植物由於感染病蟲害或因汙染、物候變化而“失綠”時，則“紅邊”huixianglanguangfangxiangyidong。yanjiufaxianjinhongwaibufenfanshelvdegaibianshifashengzaikejianguangbufendefanshelvfashenggaibianzhiqian。zheshiyinweizaizheduanshijiannei，xibaozuzhizhongdeyelvsudeshulianghezhilianghaimeiyoufashenggaibian。youcikejianhongwaiboduandeguangputezhengdebianhuazaoyurenyongrouyanguancedaodebingchongweihai
，zheduiyubingchonghaidezaoqitiaozhahecebaojuyoujiqizhongyaodeyiyi。

　　圖1是健康和感病杉木的冠層光譜特征。從圖1可(ke)以(yi)看(kan)出(chu)，健(jian)康(kang)杉(shan)木(mu)冠(guan)層(ceng)的(de)光(guang)譜(pu)反(fan)射(she)率(lv)在(zai)綠(lv)光(guang)區(qu)域(yu)有(you)一(yi)個(ge)明(ming)顯(xian)的(de)峰(feng)區(qu)，這(zhe)是(shi)由(you)於(yu)在(zai)這(zhe)一(yi)波(bo)段(duan)葉(ye)綠(lv)素(su)吸(xi)收(shou)相(xiang)對(dui)較(jiao)少(shao)，因(yin)此(ci)形(xing)成(cheng)了(le)一(yi)個(ge)葉(ye)綠(lv)素(su)的(de)綠(lv)色(se)強(qiang)反(fan)射(she)峰(feng)區(qu)，簡(jian)稱(cheng)“綠峰”，在視覺上表現為綠色;而在紅光區域由於葉綠素強烈吸收輻射能而形成了一個吸收穀，約在680 nm附近達到最大，簡稱“紅穀”；近jin紅hong外wai區qu域yu位wei於yu植zhi物wu的de高gao反fan射she區qu，與yu細xi胞bao結jie構gou有you關guan
，是shi對dui於yu病bing蟲chong害hai變bian化hua最zui敏min感gan的de波bo段duan，其qi光guang譜pu差cha異yi表biao現xian也ye最zui突tu出chu。從cong圖tu上shang可ke以yi看kan出chu
，隨sui著zhe病bing情qing的de加jia重zhong，杉shan木mu冠guan層ceng光guang譜pu發fa生sheng了le明ming顯xian的de變bian化hua，主zhu要yao表biao現xian為wei綠lv光guang範fan圍wei內nei的de“綠峰”和紅光範圍內的“紅穀”逐(zhu)漸(jian)消(xiao)失(shi)
，紅(hong)光(guang)到(dao)近(jin)紅(hong)外(wai)陡(dou)峭(qiao)的(de)紅(hong)邊(bian)被(bei)逐(zhu)漸(jian)拉(la)平(ping)，在(zai)近(jin)紅(hong)外(wai)區(qu)域(yu)
，健(jian)康(kang)杉(shan)木(mu)的(de)光(guang)譜(pu)反(fan)射(she)率(lv)明(ming)顯(xian)大(da)於(yu)感(gan)病(bing)杉(shan)木(mu)的(de)光(guang)譜(pu)反(fan)射(she)率(lv)。這(zhe)種(zhong)在(zai)光(guang)譜(pu)上(shang)的(de)差(cha)異(yi)使(shi)得(de)應(ying)用(yong)地(di)麵(mian)高(gao)光(guang)譜(pu)遙(yao)感(gan)技(ji)術(shu)通(tong)過(guo)監(jian)測(ce)受(shou)害(hai)林(lin)木(mu)的(de)生(sheng)物(wu)化(hua)學(xue)參(can)數(shu)變(bian)化(hua)，研(yan)究(jiu)和(he)利(li)用(yong)受(shou)害(hai)林(lin)木(mu)生(sheng)物(wu)化(hua)學(xue)參(can)數(shu)變(bian)化(hua)引(yin)起(qi)的(de)相(xiang)應(ying)光(guang)譜(pu)特(te)征(zheng)的(de)變(bian)化(hua)，可(ke)以(yi)探(tan)測(ce)到(dao)病(bing)蟲(chong)害(hai)的(de)早(zao)期(qi)危(wei)害(hai)，定(ding)量(liang)分(fen)析(xi)病(bing)蟲(chong)害(hai)的(de)危(wei)害(hai)程(cheng)度(du)，並(bing)為(wei)大(da)規(gui)模(mo)監(jian)測(ce)森(sen)林(lin)病(bing)蟲(chong)害(hai)的(de)發(fa)生(sheng)情(qing)況(kuang)及(ji)發(fa)展(zhan)動(dong)向(xiang)提(ti)供(gong)了(le)及(ji)時(shi)

、可靠的信息支持。

圖1不同程度炭疽病脅迫下的杉木冠層光譜特征

　　三、高光譜技術監測森林病蟲害研究現狀

　　利用高光譜影像和高光譜數據分析技術研究樹木受病蟲危害後的變化
，尋找病蟲危害程度與原始光譜
、zhibeizhishudengbianhuazhijiandeguanxi，quedingbutongshuzhongbingchonghaijiancedeminganboduanheminganshiqi，shimuqiangaoguangpuyaoganyongyusenlinbingchonghaijiancedeyanjiuredianheguanjian。

　　目mu前qian，有you許xu多duo研yan究jiu是shi利li用yong光guang譜pu儀yi獲huo取qu植zhi株zhu的de高gao光guang譜pu數shu據ju後hou提ti取qu植zhi物wu的de各ge類lei生sheng化hua參can數shu，得de到dao植zhi株zhu的de病bing蟲chong害hai信xin息xi，以yi此ci來lai實shi施shi對dui森sen林lin病bing蟲chong害hai的de監jian測ce。伍wu南nan等deng分fen析xi了le炭tan疽ju病bing脅xie迫po下xia杉shan木mu Cunninghamia lan-ceolata 冠層的高光譜特征
，並將冠層光譜、一階微分光譜參數與相應的色素含量進行回歸分析，發現病害脅迫下杉木冠層色素含量與一階微分光譜在紅邊( 695-754 nm) 內相關性最高，且與單波段一階微分光譜 741 nm 處chu的de相xiang關guan係xi數shu最zui大da
，於yu是shi指zhi出chu可ke利li用yong高gao光guang譜pu信xin息xi定ding量liang估gu算suan病bing害hai脅xie迫po下xia杉shan木mu冠guan層ceng的de色se素su含han量liang，以yi此ci來lai實shi現xian對dui杉shan木mu炭tan疽ju病bing的de早zao期qi監jian測ce預yu報bao。李li軍jun 等以6年生意大利214楊 Populus × canadensis cv.‘I-214’為材料
，分別測定了試驗和對照區冠層
、葉片的高光譜數據及相應的生化參數(葉綠素含量、含水量等) 
，結果表明，意大利214楊受楊扇舟蛾 Clostera anachoreta和楊小舟蛾 Micromelalopha troglodyta 危害後，冠層和葉片的光譜反射率均變小
，冠層和葉片光譜的紅邊具有“雙峰”現象，且相應的生化參數葉綠素含量、含水量等均顯著減少。許章華 等以福建省南平市延平區實測的51條不同馬尾鬆毛Dendrolimus  punctate punctata 蟲害等級的馬尾鬆 Pinus massoniana高光譜數據為基礎，分析了健康、輕度蟲害、中度蟲害、重度蟲害等 4個蟲害等級的光譜反射率及一階微分光譜特征
，並在建立7個檢驗參數的基礎上
，構建了蟲害等級的檢測模型。

　　王曉堂等采用高光譜技術研究了鬆萎蔫病的動態變化

，發現可以借助高光譜數據分析，定量反演冠層葉綠素含量，判斷是否感病，以此實現鬆萎蔫病的早期監測預警（表1）。

表 1 利用高光譜數據提取生化參數監測森林病蟲害示例

　　將jiang植zhi株zhu的de高gao光guang譜pu數shu據ju和he葉ye綠lv素su含han量liang進jin行xing相xiang關guan性xing分fen析xi

，建jian立li二er者zhe的de數shu學xue模mo型xing，然ran後hou利li用yong獲huo得de的de高gao光guang譜pu數shu據ju反fan演yan植zhi株zhu的de葉ye綠lv素su含han量liang，得de到dao植zhi株zhu的de病bing蟲chong害hai信xin息xi
，以yi此ci實shi現xian對dui病bing蟲chong害hai的de監jian測ce也ye是shi目mu前qian研yan究jiu的de一yi大da熱re點dian。林lin輝hui等deng以yi湖hu南nan省sheng攸you縣xian黃huang豐feng橋qiao國guo有you林lin場chang杉shan木mu成cheng熟shu林lin為wei對dui象xiang
，利li用yong手shou持chi式shi光guang譜pu儀yi采cai集ji波bo譜pu數shu據ju，並bing對dui數shu據ju和he葉ye綠lv素su含han量liang進jin行xing相xiang關guan性xing分fen析xi，建jian立li了le杉shan木mu葉ye綠lv素su含han量liang的de高gao光guang譜pu模mo型xing: y = 0. 291 b₃₉₅ + 20. 172 b₅₂₁ +0. 758( b為某一波段處的光譜反射率)。而劉秀英等以類似的方法
，分析了樟樹 Cinnamomum cam-phora 葉片光譜與葉綠素含量之間的關係，並建立了樟樹葉綠素含量的高光譜模型: y = exp[1. 356 +(-361. 973) Db] ( Db 是藍邊內一階微分光譜中的最大值，藍邊覆蓋 490- 530 nm)。石韌等在2005 年吉林省敦化
、和龍兩市落葉鬆 Larix gmeliniguancengcaiyangceliangshujudejichushang

，genjubutongjiankangchengdudeluoyesongguancengguangpuquxianzaikejianguangjijinhongwaiboduandechayi
，liyongfanyingzhexiechayideguangputezhengcanshujianlileluoyesongguancengguanghesesuhanliangdehuiguimoxing(表1) 。zhejixiangyanjiuweiliyonggaoguangpushujudingliangyucehefanyansenlinguanghesesuhanliangtigonglefangfaheyiju，erruhejiangzhexieyanjiujieguoyingyongdaoshijianzhongqushixiayibuyanjiudezhuyaoneirong。

　　以上大量研究表明，高光譜遙感技術可以準確、迅速地提取植物的生化參數，得到植株的病蟲害信息
，以此來判斷植株是否感病，這種監測方法不僅方便
、kuaijie
，erqiehuodedexinxijuyoujiaohaodeshixiaoxing

，yinciliyonggaoguangpuyaoganjishutiqushenghuacanshujiancesenlinbingchonghaijuyoujiaogaodeyingyongjiazhiheguangkuodefazhanqianjing。

　　四
、高光譜技術在森林病蟲害監測中的發展趨勢

　　（一）高光譜技術搭載平台

　　suizheyaoganzailinyeshangdeguangfanyingyong，liyonggaoguangpuyaoganjiancesenlinbingchonghaiyeyuelaiyueyinqirenmendeguangfanguanzhu，danyouyuyanjiutiaojianheshijiandexianzhi

，weixingyaoganwufamanzusenlinbingchonghaideshishijiance，erhangkongyaoganshoukongyu
、feixingchengbendengyinsudeyingxiangyebukenengzuoweiwoguochangguidesenlinbingchonghaijianceshouduan
，zhinengzaizhongdazaiqingfashengshi，zuoweiweixingyaogandeyizhongbuchong。yinciliyongwurenjidazaiguangpuxiangjihuoquguangpushujuheyaoganyingxiangjinxingbingchonghaidezaoqijiancechengweileweilaifazhandequshi。youyuwurenjiyaoganjishujuyoudichengben、低損
、可重複使用且風險小等諸多優勢
，其應用領域從最初的偵察、早期預警等軍事領域擴大到資源勘測、氣象觀測及處理突發事件等非軍事領域。無人機遙感的高時效、gaofenbianlvdengxingneng，shichuantongweixingyaogansuowufabinide
，yuelaiyueshoudaoyanjiuzheheshengchanzhedeqinglai，dadakuodaleyaogandeyingyongfanweiheyonghuqun，juyouguangkuodeyingyongqianjing。

　　（二）高光譜監測病蟲害的發展趨勢

　　利li用yong高gao光guang譜pu技ji術shu監jian測ce林lin業ye病bing蟲chong害hai仍reng有you許xu多duo問wen題ti需xu要yao進jin行xing更geng深shen入ru的de探tan討tao和he研yan究jiu。今jin後hou利li用yong高gao光guang譜pu監jian測ce病bing蟲chong害hai研yan究jiu將jiang主zhu要yao集ji中zhong在zai以yi下xia幾ji個ge方fang麵mian: 1) 加強利用高光譜遙感監測森林病蟲害的基礎理論研究，區分不同病蟲害所引起的不同樹種的光譜特征變化，提高監測的準確性
；2) 將理論研究應用於生產實踐
，嚐試利用無人飛機獲取光譜數據和遙感影像進行病蟲害的早期監測
；3) 加(jia)大(da)高(gao)光(guang)譜(pu)遙(yao)感(gan)在(zai)監(jian)測(ce)森(sen)林(lin)病(bing)蟲(chong)害(hai)中(zhong)的(de)應(ying)用(yong)，建(jian)立(li)多(duo)種(zhong)森(sen)林(lin)病(bing)蟲(chong)害(hai)的(de)光(guang)譜(pu)數(shu)據(ju)庫(ku)
，為(wei)利(li)用(yong)高(gao)光(guang)譜(pu)遙(yao)感(gan)監(jian)測(ce)森(sen)林(lin)病(bing)蟲(chong)害(hai)打(da)下(xia)堅(jian)實(shi)的(de)理(li)論(lun)基(ji)礎(chu)
； 4) 建立集監測、預警及決策為一體的森林病蟲害高光譜遙感監測係統

，實現對森林病蟲害的實時監測，做到對病蟲害的早期預警及信息發布。

　　五、我司無人機高光譜技術的優勢

　　我司提供的可搭載無人機的高光譜相機有內置推掃型GaiaSky-mini-V10 (400-1000 nm）、LCTF相機GaiaSky-Micro（550-960 nm或420-720 nm）。下圖為GaiaSky-mini搭載於大疆M600無人機。

圖2  GaiaSky-mini搭載於大疆M600無人機

　　（一）GaiaSky-mini推掃型相機的主要功能

　　1.自動調焦、自動掃描速度匹配、自動完成數據采集

　　2.可搭載於輕型旋翼無人機，極低的係統成本與測試成本

　　3.采用懸停拍攝方式，無需高精度慣導係統


，圖像實時自動拚接

　　4.操作方便，無需專業無人機操控手
，可實現單人操作

　　5.圖像實時回傳

，監控拍攝效果

　　6.輔助取景攝像頭實現真正的所見即所得

　　7.數據預覽及矯正功能：輻射度校正、反射率校正、區域校正支持批處理

　　8.數據格式完美兼容ERDAS、ENVI等第三方數據分析軟件

　　9.支持Win7-32位或64位係統

　　與目前的國內外現有的便攜式高光譜成像儀相比，GaiaField獨有的軟硬件功能如下：

　　● 輔助取景攝像頭實現真正的所見即所得

　　● 圖像實時回傳，監控拍攝效果

　　● 自動調焦、自動掃描速度匹配、自動完成數據采集

　　● 采用懸停拍攝方式

，圖像實時自動拚接

　　自動掃描速度匹配、自動曝光

表2 GaiaSky-mini無人機高光譜成像係統的技術參數

　　（二）GaiaSky-Micro 簡介

　　GaiaSky-Micro 是基於 LCTF 凝視成像技術（麵陣推掃）獲取高光譜影像數據。該係列機載光譜成像係統根據飛行要求設計，在機械性能、成像調節、環境適應性等方麵具有優越性能，整體係統由光學係統
、光譜調節係統、圖像采集係統、機載控製係統
、地麵控製係統
、圖像處理分析係統組成。可實現在地麵控製係統對目標采集光譜圖像及後續目標分類、識別、提取等功能。在目標偵查、農業普查
、環境監測及地理勘探領域具有廣泛的應用前景。 基於液晶可調濾光片的多光譜成像技術是一種新型的光譜成像技術，其通過實現電控連續或間斷光譜調諧。其重量為 3kg，圖像分辨率為 2048*2048，視場角為 10°*10°，光譜範圍為 550nm - 960nm，光譜分辨率為 15nm

，空間分辨率為0.3m（以高度 1km 為例）。圖2和圖3為GaiaSky-Micro搭載於懸翼和固定翼無人機的外觀圖。

圖3  LCTF相機GaiaSky-Micro（550-960 nm）搭載於懸翼無人機

圖4  LCTF相機GaiaSky-Micro（550-960 nm）搭載於固定翼無人機

　　LCTF型GaiaSky-Micro 具有以下顯著特點：