變色立木的無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)

武紅敢，王成波，常原飛

(1.中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所，北京 100091；2.中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所，北京 100101)

松材線蟲(chóng)病(Bursaphelenchus xylophilus)具有極強(qiáng)的擴(kuò)散性和破壞性，是全球森林生態(tài)系統(tǒng)中最具危險(xiǎn)性和毀滅性的病害。松樹(shù)感染后的主要癥狀是整個(gè)樹(shù)冠針葉失去光澤，然后變成灰綠色，并逐漸變黃、橙、紅褐色，直至死亡。自1982年在我國(guó)首次發(fā)現(xiàn)后的三十多年，松材線蟲(chóng)病仍呈擴(kuò)散蔓延趨勢(shì)，不僅極大破壞了自然景觀及生態(tài)環(huán)境，而且嚴(yán)重威脅我國(guó)豐富的松林資源，造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失。為了有效遏制松材線蟲(chóng)病快速擴(kuò)延的勢(shì)頭，國(guó)家不斷強(qiáng)化防控措施。其中，疫情預(yù)防是關(guān)鍵。根據(jù)現(xiàn)行規(guī)程[1]和辦法，松材線蟲(chóng)病監(jiān)測(cè)粒度為單株木，且監(jiān)測(cè)頻度為一年兩次。隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的成熟，結(jié)合遙感技術(shù)，可以獲取精準(zhǔn)反映林木樹(shù)冠(如針葉)變化及其發(fā)展過(guò)程的正射影像資料，為“防”、“管”、“除”、“問(wèn)”、“研”提供災(zāi)害位置和類(lèi)型等科學(xué)信息。無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)將會(huì)是實(shí)現(xiàn)全覆蓋、準(zhǔn)實(shí)時(shí)、周期性松材線蟲(chóng)病監(jiān)測(cè)需求的重要支撐技術(shù)之一。

1 單木級(jí)災(zāi)害遙感監(jiān)測(cè)應(yīng)用現(xiàn)狀

目前，空間分辨率優(yōu)于1 m 的在軌商業(yè)衛(wèi)星有數(shù)十顆，我國(guó)的高分二號(hào)、北京二號(hào)和高景衛(wèi)星也是其中的重要成員，其中美國(guó) DigitalGlobe 公司的WorldView-3 數(shù)據(jù)的空間分辨率已經(jīng)達(dá)到30 cm，可以更直觀的體現(xiàn)現(xiàn)實(shí)地表情況，如實(shí)現(xiàn)單株木健康狀態(tài)的準(zhǔn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等。研究表明，光學(xué)遙感是植被健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)的主要手段，紅葉植被在可見(jiàn)光通道有著獨(dú)特的表現(xiàn)[2]。換而言之，松材線蟲(chóng)病的遙感監(jiān)測(cè)和識(shí)別必須依賴(lài)藍(lán)、綠、紅等波段的光譜信息。在現(xiàn)實(shí)中，光學(xué)遙感受天氣影響較大，如多陰雨的川渝地區(qū)，就很難獲取到滿足林木精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)的理想衛(wèi)星數(shù)據(jù)。近十年來(lái)，我國(guó)的無(wú)人機(jī)行業(yè)迅猛發(fā)展，形成了成熟完善的研發(fā)、制造、銷(xiāo)售和服務(wù)體系，研制投入使用的無(wú)人機(jī)機(jī)型多達(dá)百余種，為自然資源監(jiān)測(cè)、科學(xué)研究、公共安全、國(guó)家主權(quán)維護(hù)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展等提供了航空器平臺(tái)，也極大促進(jìn)和激發(fā)了低空遙感技術(shù)的應(yīng)用。森林病蟲(chóng)災(zāi)害的低空遙感(含無(wú)人機(jī))監(jiān)測(cè)具有機(jī)動(dòng)靈活、實(shí)時(shí)性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，已成為高空間分辨率衛(wèi)星遙感技術(shù)的有力補(bǔ)充手段，是建立天空地一體化監(jiān)測(cè)體系的重要一環(huán)。

在基于高分辨率遙感圖像的危害木監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，Poona ＆ Ismail[3]應(yīng)用 eCognition 軟件對(duì) 0.6 m 的QuickBird 融合數(shù)據(jù)進(jìn)行單木尺度分割和分類(lèi)，實(shí)現(xiàn)了松樹(shù)脂潰瘍病(Fusarium circinatum)危害木的提取，并認(rèn)為單木分割的效果至關(guān)重要。Waser 等[4]應(yīng)用構(gòu)建的多種對(duì)象級(jí)植被指數(shù)，采用多元邏輯斯特回歸技術(shù)對(duì)0.5 m 的WorldView-2 融合數(shù)據(jù)完成了4 種危害程度單木(或樹(shù)叢)級(jí)白蠟樹(shù)枯梢病(Hymenoscyphus pseudoalbidus)的監(jiān)督分類(lèi)，準(zhǔn)確率達(dá)77%。Lehmann 等[5]基于面向?qū)ο蟮姆椒ǎ瑧?yīng)用甚高空間分辨率無(wú)人機(jī)彩紅外(近紅外、綠、紅)影像，實(shí)現(xiàn)了櫟雙點(diǎn)吉丁Agrilus biguttatusFabricius 危害木的提取。Inoue 等[6]研究了利用超高空間分辨率(0.5～1 cm)無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)提取闊葉落葉樹(shù)分布的可行性，為食葉害蟲(chóng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)進(jìn)行了有益探索。P.Schmitter 等[7]利用超光譜近景攝影遙感數(shù)據(jù)，開(kāi)展了草本植物葉片水分脅迫程度的監(jiān)測(cè)，提出了一種可以監(jiān)測(cè)植物生理過(guò)程變化的非監(jiān)督分類(lèi)方法。Dash 等[8]借助在松樹(shù)上噴灑除草劑方式，模擬松樹(shù)遭受病蟲(chóng)害侵襲的危害癥狀，即出現(xiàn)失綠和失葉現(xiàn)象，并利用無(wú)人機(jī)遙感攝影手段記錄了其時(shí)空變化過(guò)程，認(rèn)為多光譜影像可以刻畫(huà)成熟林木的生理脅迫過(guò)程，并基于植被指數(shù)建立了一種非參數(shù)分類(lèi)模型，很好地提取了植被的亞健康信息。Morley 等詳細(xì)分析了利用無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)在新西蘭控制森林鼠害的可行性和潛力[9]。

國(guó)內(nèi)利用航空遙感監(jiān)測(cè)由森林病蟲(chóng)導(dǎo)致的單木級(jí)災(zāi)害的研究已有幾十年歷史。吳堅(jiān) 等[10]基于輕型或小型飛機(jī)平臺(tái)，開(kāi)展了航空錄像遙感技術(shù)在森林病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。武紅敢 等[11]也曾研發(fā)了一款集航空遙感、地理信息系統(tǒng)和全球定位系統(tǒng)技術(shù)于一體的專(zhuān)業(yè)技術(shù)系統(tǒng)，并應(yīng)用于我國(guó)松毛蟲(chóng)和松材線蟲(chóng)病災(zāi)害的監(jiān)測(cè)。近5年來(lái)，無(wú)人機(jī)平臺(tái)的快速發(fā)展和危險(xiǎn)性病蟲(chóng)害的蔓延勢(shì)頭，極大推動(dòng)了無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)的應(yīng)用。李衛(wèi)正 等[12]利用無(wú)人機(jī)獲得的遙感影像，采取人工目視解譯方法獲取感病變色的病死木分布和位置信息，解譯成果可以滿足人工現(xiàn)場(chǎng)除治采伐的精度要求。吳瓊 等[13]利用無(wú)人機(jī)平臺(tái)搭載的雙光譜相機(jī)，同時(shí)獲取可見(jiàn)光和近紅外波段圖像，通過(guò)提取特征向量，可精確劃分出病蟲(chóng)害發(fā)生區(qū)域。費(fèi)運(yùn)巧 等[14]利用毫米級(jí)無(wú)人機(jī)遙感圖像，探討了6 種基于像素聚類(lèi)及分水嶺的圖像分割算法在識(shí)別油松松毛蟲(chóng)災(zāi)害木和沙棘木蠹蛾災(zāi)害木中的性能。呂曉君 等[15]利用空間分辨率優(yōu)于20 cm 的無(wú)人機(jī)圖像，在湖北省成功對(duì)華山松大小蠹和松材線蟲(chóng)病危害木進(jìn)行了監(jiān)測(cè)。徐譽(yù)遠(yuǎn) 等[16]認(rèn)真總結(jié)我國(guó)無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)在林木幾何參數(shù)提取、森林生物量估測(cè)、病死樹(shù)監(jiān)測(cè)和森林消防領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀后，認(rèn)為無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)將會(huì)成為森林資源樣地調(diào)查方法的重要補(bǔ)充。

2 變色立木的低空遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)要求

2.1 數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 高程與平面基準(zhǔn)可以采用WGS84(World Geodetic System-1984)坐標(biāo)系統(tǒng)，地圖投影類(lèi)型為UTM(Universal Transverse Mercator) 3 度帶投影。主要是考慮到現(xiàn)階段服務(wù)商的 GNSS(Global Navigation Satellite System)設(shè)備更多只支持WGS84 系統(tǒng)，一旦條件成熟必須使用中國(guó)2000大地坐標(biāo)基準(zhǔn)(China Geodetic Coordinate System 2000，CGCS2000)和1985 國(guó)家高程基準(zhǔn)。

2.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù) 主要包括矢量和柵格兩種形式。矢量數(shù)據(jù)包括境界線、公路、鐵路、河流、湖泊、村鎮(zhèn)居民地、小班分布等圖層，柵格數(shù)據(jù)主要指正射影像、數(shù)字柵格地形圖、其它數(shù)字柵格底圖等。

2.3 產(chǎn)品比例尺和圖式 主要生產(chǎn)1 ∶2 000～1∶10 000的危害木分布圖，采用定位符號(hào)法表示危害木，具體表示為圖上0.3 mm 的紅色實(shí)心圓點(diǎn)。危害木小班分布圖、監(jiān)測(cè)區(qū)危害木分布圖等可根據(jù)幅面自行確定比例尺。

2.4 遙感數(shù)據(jù)空間分辨率 綜合考慮目前主流無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的性能，以及能夠準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)樹(shù)冠直徑≥2 m 危害木的要求，遙感影像空間分辨率必須優(yōu)于20 cm。由于監(jiān)測(cè)區(qū)域多為山區(qū)，通常選擇10 cm左右的空間分辨率。

2.5 精度指標(biāo) 主要包括位置精度、識(shí)別精度、遺漏率等，這些指標(biāo)相互關(guān)聯(lián)和制約。根據(jù)生產(chǎn)實(shí)際，現(xiàn)階段以絕對(duì)定位誤差≤20 m、變色立木(主要指受病蟲(chóng)侵襲致害的紅葉立木和黃葉立木)提取精度≥90%、漏判率≤3%為宜。

2.6 監(jiān)測(cè)成果和產(chǎn)品類(lèi)型 遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品可以有3 種表達(dá)形式，分別是地圖產(chǎn)品、表格產(chǎn)品和交換產(chǎn)品。三者相輔相成，互為補(bǔ)充，可更全面地服務(wù)于業(yè)務(wù)生產(chǎn)與管理。

1)地圖產(chǎn)品。采用國(guó)家大比例尺地形圖標(biāo)準(zhǔn)分幅或制圖區(qū)域(架次、作業(yè)子區(qū)或監(jiān)測(cè)區(qū))矩形分幅方式生產(chǎn)分布地圖產(chǎn)品，也可采用鄉(xiāng)、縣等區(qū)劃單元生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)地圖產(chǎn)品。地圖整飾主要包括圖名、圖例、內(nèi)圖廓線和外圖廓線等內(nèi)容。圖內(nèi)空白處或南外圖廓線下方可以標(biāo)注無(wú)人機(jī)影像獲取日期等說(shuō)明性文字。

2)表格產(chǎn)品。主要是以縣、鄉(xiāng)、村等幾級(jí)管理區(qū)劃單元統(tǒng)計(jì)小班面積、危害木數(shù)量等數(shù)據(jù)，格式為Excel，可服務(wù)于統(tǒng)計(jì)地圖和監(jiān)測(cè)報(bào)告的制作。

3)交換產(chǎn)品。為了實(shí)現(xiàn)遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果對(duì)地面調(diào)查的指導(dǎo)作用，以及與現(xiàn)有林業(yè)有害生物數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)銜接，必須生成可滿足地面調(diào)查業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)交換產(chǎn)品，主要包括監(jiān)測(cè)區(qū)正射影像、危害木ID 號(hào)、危害木(或樹(shù)叢)中心經(jīng)度與緯度等信息，以便高效、快速地組織和服務(wù)于地面調(diào)查和監(jiān)督業(yè)務(wù)，格式為 GeoTIFF、SHP、GPX、KML 等，方便與智能移動(dòng)終端記錄設(shè)備的無(wú)縫連接。

2.7 空域?qū)徟掷m(xù)辦理 我國(guó)為維護(hù)國(guó)家安全，兼顧民用、軍用航空的需要和公眾利益，統(tǒng)一規(guī)劃，以便合理、充分、有效地利用空域，根據(jù)航空器(含無(wú)人機(jī))可承受性、任務(wù)需求和應(yīng)用領(lǐng)域的不同，建立了科學(xué)的空中交通管理機(jī)制，施行嚴(yán)格空域管理，即所有航空攝影作業(yè)必須進(jìn)行報(bào)批和備案。

2.8 監(jiān)測(cè)時(shí)間窗口 根據(jù)《松材線蟲(chóng)病普查監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)程》[1]的要求，每年兩次的春秋季普查一般是在4—5月和9—10月，在秋季安排監(jiān)測(cè)作業(yè)時(shí)應(yīng)盡量避開(kāi)闊葉樹(shù)種的變色期，否則會(huì)形成極大干擾，嚴(yán)重影響監(jiān)測(cè)效率。

3 松材線蟲(chóng)病無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)路線和方法

根據(jù)變色單木監(jiān)測(cè)的目標(biāo)，結(jié)合低空遙感技術(shù)的特點(diǎn)，松材線蟲(chóng)病無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)的主要工作流程如下。

3.1 基礎(chǔ)資料收集與處理 需要收集監(jiān)測(cè)區(qū)最新的高空間分辨率(衛(wèi)星)遙感數(shù)據(jù)和森林資源二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)，以及地形圖、行政區(qū)劃圖等輔助資料，以服務(wù)于實(shí)地勘測(cè)和規(guī)劃。

3.2 外業(yè)勘測(cè) 首先要借助GNSS 設(shè)備精確測(cè)定至少6 個(gè)以上的地面控制點(diǎn)坐標(biāo)，實(shí)施對(duì)(衛(wèi)星)遙感影像、二類(lèi)調(diào)查等數(shù)據(jù)的幾何精校正與配準(zhǔn)，為測(cè)區(qū)設(shè)計(jì)、起降點(diǎn)規(guī)劃等提供數(shù)據(jù)支撐。其次對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)內(nèi)的地形、高壓線等障礙物進(jìn)行勘測(cè)和調(diào)繪，便于作業(yè)區(qū)、飛行架次以及航線等的規(guī)劃。

3.3 內(nèi)業(yè)準(zhǔn)備

1)空域申報(bào)。根據(jù)監(jiān)測(cè)任務(wù)要求，開(kāi)展監(jiān)測(cè)區(qū)規(guī)劃，確定各作業(yè)區(qū)的頂點(diǎn)坐標(biāo)、飛行時(shí)間安排等，向空管部門(mén)提交空域申請(qǐng)材料。

2)飛行作業(yè)區(qū)規(guī)劃與設(shè)計(jì)。依據(jù)前期的考察和數(shù)據(jù)分析，首先劃分作業(yè)區(qū)和飛行架次，獲取相應(yīng)拐點(diǎn)坐標(biāo)，基于相機(jī)參數(shù)和10 cm 左右空間分辨率的技術(shù)要求，確定航高、航向重疊率和旁向重疊率等參數(shù)。

3)飛行器和傳感器的檢查與調(diào)試。主要是從工作狀態(tài)和性能指標(biāo)等方面對(duì)無(wú)人機(jī)與傳感器進(jìn)行認(rèn)真測(cè)試。

3.4 飛行作業(yè)(或數(shù)據(jù)獲取)

1)航空攝影數(shù)據(jù)的采集。在掌握天氣動(dòng)態(tài)的前提下，對(duì)風(fēng)向、風(fēng)速、能見(jiàn)度等狀況做到心中有數(shù)，應(yīng)用專(zhuān)用軟件完成航線設(shè)計(jì)工作，并盡量避開(kāi)中午時(shí)間段，選擇最有利的天氣條件實(shí)施航空攝影作業(yè)。

2)影像數(shù)據(jù)質(zhì)量的粗檢。主要對(duì)影像的色調(diào)、均勻性、重疊度等進(jìn)行粗查，如有質(zhì)量問(wèn)題需安排補(bǔ)飛。

3.5 內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理

1)正射影像數(shù)據(jù)的制作。基于專(zhuān)業(yè)軟件，經(jīng)拼接、勻色等處理過(guò)程，自動(dòng)制作每個(gè)架次的正射影像，數(shù)據(jù)格式為GeoTIFF。

2)正射影像數(shù)據(jù)的質(zhì)檢和拼接。檢查各架次正射影像數(shù)據(jù)，然后可根據(jù)需要對(duì)質(zhì)量合格的各架次正射影像進(jìn)行拼接等操作以生成每個(gè)作業(yè)區(qū)乃至監(jiān)測(cè)區(qū)的正射影像數(shù)據(jù)。

3)危害木信息的提取。借助經(jīng)驗(yàn)知識(shí)或相應(yīng)的圖像識(shí)別算法提取危害木(含倒伏木、枯立木、黃葉立木、紅葉立木等)的位置信息。

4)危害木信息的質(zhì)檢?？梢圆捎媒徊鏅z驗(yàn)等方式開(kāi)展質(zhì)量檢驗(yàn)，確保專(zhuān)題信息的準(zhǔn)確性。

5)交換數(shù)據(jù)的生成。在GIS 軟件中輸出SHP格式的危害木編號(hào)、位置、類(lèi)型等屬性信息。

3.6 外業(yè)調(diào)查與取樣

1)外業(yè)核查與驗(yàn)證。制定核查原則和核查數(shù)量，確定核查樣點(diǎn)(重點(diǎn)是變色立木)，然后根據(jù)外業(yè)終端設(shè)備的使用要求，應(yīng)用相關(guān)軟件將核查樣點(diǎn)文件轉(zhuǎn)換成相應(yīng)格式并上傳到外業(yè)調(diào)查設(shè)備中，借助移動(dòng)終端的導(dǎo)航功能，逐點(diǎn)進(jìn)行調(diào)查和記錄。

2)取樣和送檢。按照《松材線蟲(chóng)病檢疫技術(shù)》[17]中的有關(guān)規(guī)定進(jìn)行采樣、分離和鏡檢等工作。

3.7 成果匯總與總結(jié)

1)危害木專(zhuān)題信息的修正。根據(jù)外業(yè)核查的結(jié)果，如果有誤判、遺漏等問(wèn)題，需對(duì)前期的內(nèi)業(yè)處理結(jié)果進(jìn)行訂正。

2)基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)的提取。根據(jù)需要基于航空或航天遙感影像，提取監(jiān)測(cè)區(qū)內(nèi)的各等級(jí)道路、片狀居民地、工礦建設(shè)用地等現(xiàn)勢(shì)性地物要素，以便后續(xù)的大比例尺制圖。

3)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品。主要指 1∶2 000～1∶10 000 比例尺危害木分布圖、A3 或A4 幅面危害木小班分布圖、危害木明細(xì)表、危害木統(tǒng)計(jì)表等地圖和表格等成果。

4)工作報(bào)告撰寫(xiě)。從任務(wù)要求、監(jiān)測(cè)區(qū)概況、技術(shù)路線、實(shí)施過(guò)程、監(jiān)測(cè)結(jié)果、存在問(wèn)題等方面對(duì)監(jiān)測(cè)工作進(jìn)行全面總結(jié)，以圖、文、表的方式生動(dòng)直觀展示和傳播新技術(shù)應(yīng)用的潛力。

5)監(jiān)測(cè)成果的驗(yàn)收與提交。主要包括TIFF 格式各架次原始影像(含POS 數(shù)據(jù)等)、GeoTIFF 正射影像、外業(yè)核查數(shù)據(jù)庫(kù)、SHP 格式危害木分布數(shù)據(jù)、Excel 格式明細(xì)與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、JPG 格式分布地圖與統(tǒng)計(jì)地圖，以及WORD 格式工作總結(jié)報(bào)告等。

4 監(jiān)測(cè)應(yīng)用建議

目前傳統(tǒng)的人工地面調(diào)查手段已經(jīng)無(wú)法滿足多頻次、時(shí)效性嚴(yán)格的松材線蟲(chóng)病監(jiān)測(cè)需求。無(wú)人機(jī)平臺(tái)的發(fā)展為傳統(tǒng)的航空攝影技術(shù)應(yīng)用帶來(lái)了春天，極大拓寬了其應(yīng)用深度和廣度，必將在松材線蟲(chóng)病普查和除治效果評(píng)估方面發(fā)揮重要作用，給危險(xiǎn)性森林病蟲(chóng)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)注入新活力，但必須加強(qiáng)規(guī)范和引導(dǎo)，才能保證技術(shù)服務(wù)市場(chǎng)的健康、有序發(fā)展。

4.1 加強(qiáng)無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)培訓(xùn)與推廣應(yīng)用力度 國(guó)務(wù)院辦公廳2014年下發(fā)了《關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)林業(yè)有害生物防治工作的意見(jiàn)》(國(guó)辦發(fā)〔2014〕26號(hào))，倡導(dǎo)開(kāi)展政府向社會(huì)化組織購(gòu)買(mǎi)監(jiān)測(cè)調(diào)查等服務(wù)的試點(diǎn)，積極提供優(yōu)質(zhì)的技術(shù)指導(dǎo)和政策支持，以推進(jìn)社會(huì)化防治。同時(shí)由于各地區(qū)面臨防范松材線蟲(chóng)病的巨大壓力，助推了近年來(lái)松材線蟲(chóng)病的無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)蓬勃發(fā)展，吸引了眾多企業(yè)參與其中。然而，這些企業(yè)技術(shù)能力各不相同，導(dǎo)致服務(wù)質(zhì)量參差不齊，嚴(yán)重影響了森林病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)這種新型服務(wù)市場(chǎng)的公平競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。因此，必須從行業(yè)和技術(shù)角度規(guī)范無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)服務(wù)要求，夯實(shí)產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)，充分發(fā)揮好高新技術(shù)的作用。

4.2 盡早構(gòu)建松材線蟲(chóng)病的天空地一體化監(jiān)測(cè)體系 遙感技術(shù)主要是利用可見(jiàn)光或多光譜相機(jī)記錄林木瞬時(shí)的反射信息，實(shí)現(xiàn)林木類(lèi)別、數(shù)量、分布、狀態(tài)等瞬時(shí)生長(zhǎng)過(guò)程的監(jiān)測(cè)。因其監(jiān)測(cè)對(duì)象是樹(shù)木或寄主，而非病蟲(chóng)本身，故必須依靠地面調(diào)查和驗(yàn)證，才能把林木的亞健康狀態(tài)信息(或?yàn)?zāi)害信息)轉(zhuǎn)化為病蟲(chóng)情信息，以服務(wù)于防治。所以遙感技術(shù)與地面調(diào)查技術(shù)相輔相成，互為補(bǔ)充。地面調(diào)查作為森林病蟲(chóng)害防治的重要手段，具有不可替代的作用。無(wú)人機(jī)遙感一定程度上提高了數(shù)據(jù)獲取的時(shí)效性，但無(wú)人機(jī)平臺(tái)“自上而下”的作業(yè)方式，導(dǎo)致樹(shù)冠下數(shù)據(jù)往往由于遮擋存在缺失[18]。因此，結(jié)合不同監(jiān)測(cè)手段的優(yōu)勢(shì)互為補(bǔ)充和驗(yàn)證，可為松材線蟲(chóng)病的監(jiān)測(cè)提供更豐富的信息。即遙感技術(shù)解決分布問(wèn)題(面)，地面調(diào)查解決屬性(類(lèi)別)問(wèn)題(點(diǎn))，天空地一體化才能真正滿足松材線蟲(chóng)病災(zāi)害的全覆蓋、周期性、準(zhǔn)實(shí)時(shí)等的監(jiān)管需求。

4.3 加強(qiáng)甚高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)的信息提取研究 隨著遙感技術(shù)的發(fā)展以及陸地資源精準(zhǔn)管理的需要，高空間分辨率遙感影像信息提取已經(jīng)成為非常熱點(diǎn)的研究領(lǐng)域，但海量的數(shù)據(jù)、復(fù)雜的細(xì)節(jié)、地物的多樣性和時(shí)空尺度依賴(lài)等特點(diǎn)導(dǎo)致了高空間分辨率遙感影像信息提取的極度困難性。尤其是無(wú)人機(jī)航空影像還有數(shù)據(jù)獲取過(guò)程和環(huán)境的差異性，更加重了數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度，給目標(biāo)識(shí)別帶來(lái)更多的不確定性。但無(wú)論如何，必須持續(xù)開(kāi)展單木級(jí)健康狀態(tài)的信息提取技術(shù)研究。值得欣慰的是近年來(lái)人工智能技術(shù)取得眾多突破，基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別方法層出不窮，為遙感圖像的智能化、自動(dòng)化信息提取指明了方向。