無人機(jī)監(jiān)測松材線蟲病的精度比較

曾 全，孫華富，楊遠(yuǎn)亮，周建華，楊 超

(1.四川省林業(yè)科學(xué)研究院,四川 成都 610081; 2.喜德縣林業(yè)局,四川 涼山 616750;3.成都天麒科技有限公司,四川 成都 610213)

松材線蟲病是由松材線蟲(BursaphelenchusxylophilusNickle)引起的一種松林毀滅性災(zāi)害，主要通過松墨天牛(MonochamusalteratusHope)自然擴(kuò)散，也可通過運(yùn)輸疫木造成人為遠(yuǎn)距離傳播[1]。該病具有適生范圍廣、寄主種類多、發(fā)病速度快、松樹死亡率高、防治困難等特點(diǎn)[2]。四川省擁有馬尾松松林約333.33萬hm2，是構(gòu)成生態(tài)區(qū)位極端重要的盆周山區(qū)和攀西地區(qū)森林生態(tài)系統(tǒng)的優(yōu)勢樹種，為四川省十分寶貴的生態(tài)資源。2004年四川省首次在廣安市鄰水縣發(fā)現(xiàn)松材線蟲病，現(xiàn)已擴(kuò)散至11個(gè)市(州)、22個(gè)區(qū)縣。松材線蟲病的傳統(tǒng)監(jiān)測方法是通過護(hù)林員日常巡查，現(xiàn)場可視范圍內(nèi)找到發(fā)病松樹位置，再安排工作人員進(jìn)行砍伐燒毀除治。由于林間地形和道路等情況復(fù)雜，在日常巡查中可能有局部區(qū)域無法到達(dá)而存在觀測盲點(diǎn)，以致無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處置發(fā)病松樹，使得除治效率低下而效果不理想。無人機(jī)在低空航攝中存在靈活機(jī)動等優(yōu)點(diǎn)，對地形的受限度小，降低了林業(yè)有害生物監(jiān)測的工作難度，在監(jiān)測預(yù)警中具有無可比擬的優(yōu)越性[3,4]。本研究在于通過無人機(jī)遙感技術(shù)實(shí)現(xiàn)松材線蟲病致死松樹的精準(zhǔn)定位，進(jìn)而指導(dǎo)林間除治工作，以克服傳統(tǒng)森林病蟲害監(jiān)測預(yù)警中地理?xiàng)l件障礙、交通不便等問題。

1 實(shí)驗(yàn)材料和方法

1.1 研究區(qū)域

青山嶺森林公園位于四川盆地南部，自貢市東南部，富順縣萬壽鎮(zhèn)境內(nèi)。該公園介于東經(jīng)105°03′51″～105°09′32″，北緯29°02′46″～29°07′46″之間，平均海拔360 m，面積近800 hm2。2013年6月，自貢市富順縣境內(nèi)首次發(fā)現(xiàn)松材線蟲病分布，本研究將青山嶺森林公園中部作為研究區(qū)域，其植被主要為馬尾松，起源為人工林，另有樟樹、杉木、慈竹和桉樹等樹種。

1.2 遙感材料

結(jié)合松材線蟲病春季普查，于4月上旬對研究區(qū)域進(jìn)行遙感影像采集，天氣狀況為小雨轉(zhuǎn)陰，為川南地區(qū)該季節(jié)典型性氣候，拍攝時(shí)間為中午12∶00—13∶00。為保證數(shù)據(jù)的可靠性，每個(gè)飛行高度進(jìn)行33次重復(fù)采集。實(shí)驗(yàn)中采用的無人機(jī)機(jī)型為丹麥原裝測繪“積云一號”(見圖1)，該機(jī)型數(shù)據(jù)參數(shù)見表1。

研究中選用的相機(jī)為SONY RX100，該相機(jī)有效像素為2020萬(5472×3648)，具有光學(xué)防抖，支持連拍功能(最高約10張·s-1)。結(jié)合飛機(jī)載荷性能，一次作業(yè)面積可達(dá) 2 666.67 hm2以上。地面選擇RTK(Real-time kinematic，實(shí)時(shí)動態(tài))進(jìn)行輔助定位。

圖1 “積云一號”無人機(jī)Fig.1 UAV —“Jiyun Yi Hao”

表1“積云一號”無人機(jī)參數(shù)

Tab.1 Parameter of UAV —“Jiyun Yi Hao”

1.3 研究方法

本研究選用的遙感圖像處理軟件為ENVI 5.3，作為一款專業(yè)可靠的波譜分析工具，該軟件可實(shí)現(xiàn)遙感影像的輸入/輸出、定標(biāo)、正射影像、鑲嵌、與GIS的整合等功能[5]。

1.3.1 遙感圖像獲取

無人機(jī)采用定高巡航飛行模式，相機(jī)鏡頭始終保持垂直向下，結(jié)合川南地區(qū)4月份陰雨綿綿的天氣狀況和無人機(jī)飛行性能(飛行高度過高會穿云，影響影像的清晰；高度低則不能發(fā)揮固定翼無人機(jī)的性能)、拍攝效果和作業(yè)效率等考慮，設(shè)計(jì)了430 m與700 m兩個(gè)飛行高度，以比較不同飛行高度下遙感影像的清晰度和位置的精準(zhǔn)性；每個(gè)飛行高度進(jìn)行兩次重復(fù)采集，以確保試驗(yàn)數(shù)據(jù)的科學(xué)性和可靠性。同時(shí)4月份也是松材線蟲病春季普查末期，該季節(jié)進(jìn)行遙感飛行也可以檢查前期林間枯死松樹除治效果。通過飛控軟件(Sky-Watch Mission Planner-Cumulus 3.8)設(shè)置飛行線路(見圖2)，采用同樣的航向重疊和旁向重疊度(分別為75%和70%)，按照規(guī)劃線路進(jìn)行遙感影像采集。兩個(gè)高度下的飛行面積分別為1.45 km2和1.46 km2，飛行時(shí)間共計(jì)58 min。拍攝的影像均含紅、藍(lán)、綠3個(gè)波段。

圖2 飛控線路圖Fig.2 Schematic of flight control line

1.3.2 圖像幾何校正

無人機(jī)超低空航攝時(shí)，由于地形起伏、飛行姿態(tài)變化和傳感器等因素的影響，使得遙感影像會產(chǎn)生幾何畸變。研究中的可見光圖片皆為鏡頭垂直向下拍攝，試驗(yàn)地點(diǎn)較為平緩，相機(jī)是普通的廣角光學(xué)相機(jī)，沒有經(jīng)過嚴(yán)格標(biāo)定，因此影像畸變主要為相機(jī)鏡頭導(dǎo)致的桶形畸變。遙感圖像的幾何校正方法主要有基于控制點(diǎn)和基于影像特征的校正，前者主要是利用GPS信息進(jìn)行。

無人機(jī)采集的遙感影像為沒有坐標(biāo)系的柵格文件，本研究采用image to image幾何校正，即通過選擇同名點(diǎn)(或控制點(diǎn))來配準(zhǔn)采集到的遙感影像，使相同地物出現(xiàn)在校正后的圖像相同位置。也可以通過Arcgis對遙感影像進(jìn)行幾何校正和圖像配準(zhǔn)。采用西安80坐標(biāo)系進(jìn)行影像配準(zhǔn)。

1.3.3 圖像鑲嵌

ENVI圖像鑲嵌功能提供交互式的方式將沒有地理坐標(biāo)或者有地理坐標(biāo)的多幅圖像合并，并生成一副單一的合成圖像。在圖像沒有地理坐標(biāo)的情況下，需進(jìn)行基于像素的影像的鑲嵌；有地理坐標(biāo)的情況下，進(jìn)行基于地理坐標(biāo)的影像鑲嵌。

現(xiàn)有的植被指數(shù)主要是基于可見光波段與近紅外波段，如歸一化植被指數(shù)(NDVI)。本研究首先通過GPS在現(xiàn)地獲取異常枯死松樹地理位置，然后將GPS坐標(biāo)系和鑲嵌遙感影像坐標(biāo)系進(jìn)行統(tǒng)一，再從鑲嵌影像中找到現(xiàn)地獲取位置枯死松樹的NDVI指數(shù)，再將此指數(shù)擴(kuò)展至整副鑲嵌遙感影像，以提取其他異常枯死松樹的地理位置信息。

圖3 遙感鑲嵌影像(左為430 m，右為700 m)Fig.3 Remote sensing mosaic image (left for 430 m，right for 700 m)

2 結(jié)果與分析

在430 m飛行高度下共采集影像147張，700 m飛行高度下采集影像39張。通過幾何校正、圖像配準(zhǔn)和圖像鑲嵌，獲取研究區(qū)域的正射影像(DOM影像)，在室內(nèi)對RGB(波段1/2/3)影像進(jìn)行人工近景甄別，并基于枯死松樹的NDVI指數(shù)，提取枯死松樹地理位置信息(見圖4)。

2.1 遙感數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性

對兩個(gè)不同飛行高度下采集和處理的遙感影像進(jìn)行分析，人工近景甄別均提取異?？菟浪蓸?株，利用 NDVI值均提取異常枯死松樹7株。對比發(fā)現(xiàn)兩個(gè)飛行高度下枯死松樹位置重疊度高，表明430 m和700 m飛行高度均能實(shí)現(xiàn)枯死松樹的準(zhǔn)確識別，地理位置差異性不明顯。NDVI值均提取枯死松樹位置信息有效率為85.71%，NDVI值反映的枯死松樹位置包涵全部人工提取位置信息，結(jié)合現(xiàn)地調(diào)查發(fā)現(xiàn)非異?？菟罉錇樯寄?，由于季節(jié)和樹木長勢的原因，表現(xiàn)出與枯死松樹相近的光譜信息。

圖4 異常枯死松樹點(diǎn)位及地理信息提取Fig.4 Abnormal dead pine tree location and geographical position extract

2.2 遙感影像數(shù)據(jù)精度驗(yàn)證

將無人機(jī)遙感影像處理提取的地理位置信息與GPS現(xiàn)地采集的地理位置信息進(jìn)行精度驗(yàn)證，水平距離誤差在0.86 m～4.20 m之間(見表2)。針對林間枯死松樹監(jiān)測而言，表明無人機(jī)遙感提取的坐標(biāo)位置數(shù)據(jù)比較準(zhǔn)確、精準(zhǔn)度較高，在野外進(jìn)行林間受害樹監(jiān)測和搜尋時(shí)具有較高的可操作性，可用于檢查林間松材線蟲病枯死松樹的除治效率。

表2遙感影像位置信息與實(shí)測位置信息比對

Tab.2 Remote sensing location information and actual measurement location information comparison

3 結(jié)論與討論

本研究選用固定翼無人機(jī)在430 m和700 m飛行高度下對枯死松樹進(jìn)行了遙感影像采集，并通過ENVI處理軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，兩個(gè)高度均能實(shí)現(xiàn)對異?？菟浪蓸涞臏?zhǔn)確識別，但相同的野外實(shí)驗(yàn)條件下，700 m飛行高度下作業(yè)時(shí)間僅9 min，430 m飛行高度下作業(yè)時(shí)間14 min，表明700 m飛行高的作業(yè)效率相對更高。利用NDVI值提取枯死松樹位置信息有效率為85.7%，排除樹木長勢和季節(jié)等因素的影響，有必要結(jié)合人工甄別進(jìn)行輔助判讀。對本研究結(jié)果進(jìn)行分析，今后可開展不同飛行高度下工作效率進(jìn)行研究；在枯死松樹癥狀明顯期采用可見光遙感可以實(shí)現(xiàn)對枯死松樹的監(jiān)測，后續(xù)工作中還可

結(jié)合多光譜或高光譜遙感加強(qiáng)對該病的早期預(yù)警研究，探究早期感病松樹的光譜反射通道，并建立感病松樹不同時(shí)間段及光譜信息的監(jiān)測預(yù)警模型。

在遙感數(shù)據(jù)運(yùn)用延伸方面，徐冬青[6]等人研究了ENVI與GIS數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)化，本研究獲取的遙感影像也可以導(dǎo)入GIS，進(jìn)行相應(yīng)的后續(xù)處理。此外，通過對獲取的DOM數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理并標(biāo)記出枯死松樹后，可以將該數(shù)據(jù)導(dǎo)入安卓、IOS等系統(tǒng)的手機(jī)并分發(fā)至護(hù)林員手中，護(hù)林員可根據(jù)該數(shù)據(jù)導(dǎo)航至疑似枯死樹處，進(jìn)行現(xiàn)場確認(rèn)，并安排人員進(jìn)行砍伐處理。該方法很好地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)作業(yè)手法的不足和缺陷，適應(yīng)了當(dāng)前森林病蟲害除治的新要求，同時(shí)也便于林業(yè)工作者的操作和應(yīng)用?；诖嗽?，也可以實(shí)現(xiàn)對其他爆發(fā)性森林病蟲害的監(jiān)測。研究中選用的無人機(jī)在飽滿續(xù)航能力下可以飛行2.5 h，單次作業(yè)面積可以達(dá)到 2 666.67 hm2以上，相比人工巡視明顯縮短了監(jiān)測時(shí)間，提高了監(jiān)測和防治效率。