無人機遙感技術在林業資源調查與監測中的應用

孫亞珍 王延坤

（西安綠環林業技術服務公司，陜西西安 710048）

在林業行業，我國林業資源監測初期使用地表測試與空中測試相融合的模式，主要利用傳統工具比如羅盤設備、測高設備、皮尺以及測繩等開展工作。隨著科技的發展，調研人員借助無人機遙感技術便能獲得高分辨率圖像，并獲得樹木冠幅、郁閉度、高度等數據，從而能夠有效提高作業效率。基于此，歸納了無人機遙感技術在林業資源調查與監測中的應用，旨在為發揮無人機遙感技術在林業資源監測中的應用優勢提供參考。

1 無人機遙感的優點

1.1 成本低第一，無人機遙感體系的應用成本遠低于衛星與載人飛行器；第二，其放射與回收的場所需求比衛星與載人飛行器低，不需要租賃起航與停航的場所，并且平日的維檢極為簡易；第三，操作比衛星與載人飛行器簡易，面向大眾，容易掌控。所以，無人機遙感能夠大幅度降低參數的獲得成本。

1.2 機動靈活無人機空拍時間自由度較高，而且可以迅速飛達預定地區，起航便利，能夠使用彈射、車載、投擲等模式從田野山頭、沙灘、空地等多類地域起飛，能夠迅速升空并獲得遙感圖像，通過滑行、傘降、撞網的模式收回。

1.3 參數精準度高無人機起飛高度低，能夠獲得高分辨率的遙感圖像。圖像的空間分辨率能夠精確到分米，可以精準地映射絕大部分地物的外形、質量、色調，并且無人機能夠改變太陽視角，在相異時間實施空拍，來規避地物某個方位的陰翳對圖像造成的影響。

1.4 氣候影響小無人機是低空航行，能夠在多云氣候下進行作業，填補了衛星光學遙感被云朵遮攔無法獲得圖像的空白，并且也解決了載人航天遙感受限于惡劣氣候的難題。

2 無人機遙感技術在林業調研與監測中的信息提取與運用

2.1 獲得林木幾何數據王云波等以林木資源二類調查為實例，通過ArcMap對無人機遙感影像實施林區規劃，根據土層種類與數目種類結構分成6個類別，小班的規劃精準度達到88.7%[1]。喬正年等利用面對受體的提取模式與人工觀察法提取單林木冠幅，得到冠幅參數，樹冠面積與樣地面積的比值就是林分的郁閉度，兩類模式的運算成果顯示，冠幅的提取精準度隨著林分郁閉度的增大而下降[2]。侍昊使用DOM圖像實施屋內小班規劃，與外業調研小班規劃對比，統一性達到97.89%；從DOM圖像中使用面向對象多尺度分割模式提取單林木冠幅，獲得冠幅數據；使用單林木冠幅與現場調研的林木胸徑構建胸徑冠幅模型，憑借既有的二元材積表構建胸徑和材積回歸模型。最后構建冠幅和材積模型，讓冠幅計算材積能夠實現；與現場測試的材積對比，整體精準度達到91.20%，為迅速運算供應了新的可能[3]。馬濤挑選中低郁閉度林分在ArcGIS中加載高準度的DOM，挑選克里金模式獲得成面數據，形成DEM影像，從而獲得CHM，從CHM內提取樣地的林木高度；與現場測試對比，3個樣地林木高度平均精確度超過0.86；在高中低郁閉度林分中，預測的整體精準度是0.67；運用現象受體的多尺度分割科技，把樹冠或林冠地區從圖像中提煉，融合ArcGIS軟件獲得郁閉度，郁閉度提取數據與繪制數據比較精準，準確率高達90%[4]。

2.2 提取森林生物量訊息使用無人機空拍形成的樹冠遙感圖像能夠預測樹林生物量。黎新宇等使用無人機遙感得到高分辨率圖像預測單木生物數據，透過面向受體分類模式從遙感影像中獲得單木樹冠大小的數據，融合現場測試的胸徑構建樹冠體積-胸徑模型，憑借胸徑-樹干生物量的經驗方程、使用樹冠體積預測樹木生物量[5]。提取森林生物量訊息也就是使用統籌回歸的模式，憑借遙感參數推演生物量。有關參數顯示，樹冠直徑與胸徑有著關聯性，使用樹冠直徑來推演胸徑，最終在使用胸徑與生物量的關聯就能夠演算林木生物量。韓東等在40 m低空攝錄水稻田地與蔬果地，獲得使用GLI與ExG兩類植物數據可以高效區別植物與非植物，這對生物量演算有一定程度的幫助[6]。謝剛等使用無人機遙感技術，通過可見光波數據提取到植物數據VDVI，為推演大地區尺度林木生物量提供了參考[7]。使用衛星圖像，可以估算大區域尺度的林木生物量訊息。然而，偏低的圖像分辨率對估測精準度造成的影響較大，無人機遙感和衛星遙感融合能夠得到高精準度，使用無人機遙感推演林木生物量將是以后的發展態勢，遙感科技的進步、參數源的多元化與衛星遙感和無人機遙感將的聯合應用，為高精度獲得林木生物量提供了支持。

2.3 監測林木病蟲害使用無人機遙感能夠高效獲得樹林瀕死木、病蟲害的方位訊息。王枚梅使用無人機遙感得到的圖像，使用人工觀測法探尋感染疾病死亡的林木，通常能夠滿足人工砍伐的精度需求[8]。侍昊使用無人機平臺裝入雙光譜攝錄機，能夠獲得可見光影像與紅外影像，提取影像中像素點的特征向量，能夠精準地區分病蟲害產生的地區[3]。王云波參考無人機遙感的影像數據，使用非監測分類模式，即參考影像的類似性實施分類的模式，融合田野實測編譯影像，解析出紅色地區是條形柄銹菌（Puccinia Striiformis）誘發的小麥條銹病區域，佐證離開無人空拍圖可以有效顯現發病源頭與病害地區。患病小麥葉綠素被毀壞，與健康小麥色調有極大差別，讓基于影像的監測變得高效[1]。

2.4 樹林火警對森林大火多發的區域，運用無人機遙感技術偵察能夠高效預防與探尋火災的根源，也可以對災難現場實施評價對。喬正年等使用無人機探查樹林火警情況，實驗中無人機高效探尋到火點與覆蓋情況，并進行預警，并且獲得火點的實際坐標[2]。黎新宇等使用無人機遙感得到RGB（紅色、綠色、藍色）色調空間的遙感影像，再把林木火警影像轉換成HSV（色彩、飽和率、亮度）空間，挑選徑向基函數作為支持向量設備的核函數實施森林火警的甄別，精確度超過87%[5]。

3 結語

無人機遙感技術憑借機動靈活高效率、數據獲取成本低、精度高、天氣影響小、續航能力強、影像實時傳輸等優勢，在林業工作中得到了廣泛應用。隨著無人機技術的日趨成熟，無人機遙感能有效促進林業工作的自動化和數字化，將成為未來林業工作常用的重要工具，在林業現代化建設中發揮著巨大作用。