遙感影像在春尺蠖監測中的簡單應用及探討

王峰

摘要：在林業病蟲害防治工作的實踐過程中發現，通過谷歌歷史地圖下載相關林地特定時間段內的歷史遙感影像，可以有效地用于監測以春尺蠖為典型代表的食葉害蟲為害情況。通過幾年的實踐應用經驗，總結了一套有效的方法，可用于春尺蠖發生情況的調查評估，可依據計算測定為害程度并對下一年度為害發生程度進行預測預報。歸納了把最新衛星遙感影像便捷高效地用于輔助飛機防治林業有害生物工作的方法，對遙感技術應用于林業有害生物防治相關工作作了簡要的分析與展望。

關鍵詞：遙感;林業病蟲害;春尺蠖;監測預報

在從事林業病蟲害的監測防治工作中，發現衛星歷史地圖可用于分析受春尺蠖為害林地的相關情況，總結了一種簡單的數值化分析方法，可以用于春尺蠖的監測預報工作并經4年實際工作應用，得到較好的驗證，能對春尺蠖的發生情況進行相應的監測預報。

1 監測春尺蠖發生情況的技術方法

1.1圖像處理

用谷歌地圖下載林地圖片，使用Ps等圖像處理軟件，以最外側樹內緣線為界，框選出明顯的林地外緣，選出林地，反選出非林地，對非林地填充數值為0的純黑色。對圖像做自動對比度處理或均一化處理，把圖像模式調整為8位灰度格式后另有為非失真的BMP或TIFF格式，此時圖像中林地中每一個像素點數字化為0-255的數值。結合實踐可知，數值越大，像素點越淺，林地被病蟲害為害的程度越重。

使用Image ProPlus 6軟件打開林地灰度圖，使用軟件中的“測量”一“位圖分析”工具得到圖像中所有像素點的灰度數值，并復制到粘貼板后輸出為Excel格式文件中。

1.2數據分析依據《LYT 1681-2006林業有害生物發生及成災標準》及現場實地調查的歷史數據，取相近時間段內典型未受害林地、輕度受害地塊、中度受害區塊、重度受害區塊各5塊的歷史影像分別使用上述方法計算像素點平均值做為典型值，最后取各類地塊平均灰度值中間數為分類邊界閾值。

據此，對相應年度的春尺蠖為害盛期林地的地圖進行測量分類，劃分出受害程度，對下一年度的監測防治做出相應的預測和指導。選擇歷史地圖時間點應盡量接近春尺蠖為害最嚴重時期，以盡可能減少誤差。

對于單個地塊可進一步分析其灰度值分布范圍，對其內部不同受害程度進行分類統計。同時也可以直觀地從衛星地圖上觀察其分布具體位置。根據所占百分比可計算其受害面積（表2）。

1.3成果應用情況

2016-2019年在春尺蠖危害盛期前均嘗試使用本方法對相關林地進行監測調查，有效監測到即將發生的春尺蠖為害情況，提升了實地調查的針對性和準確性，較好地提升了監測工作的效率。如表3所示，從2015-2019年累計使用上述方法調查林地52塊次，除2塊經現場調查為荒棄果園外，其余50塊次均能有效反映上年度受春尺蠖為害情況，總有效率為96.15%。地圖計算受害率與實地踏查情況符合率為84.00%。

1.4方法優點分析

調查發現，對于中度和重度危害區塊，此方法符合率較高。相對于人工踏查，本方法彌補了特定時間段內地面踏查可能存在疏漏，克服了地面踏查時沒有遍歷林地所有區域時發生漏查的情況發生。

衛星影像可以長久保存、隨時核驗。計算機網上巡圖的方法節約人力成本，節省時間。歷史地圖免費使用，分辨率約0.3m，一些明顯的林地危害及變化情況肉眼可觀。

1.5存在問題與不足

衛星地圖雖能有效地反映林地受害情況，但只能被動地接受歷史地圖中現有時間段點的遙感衛星圖片，有的年份找不到相關地段為害盛期時間段內的影像。受云、霧或霾的影響，有些影像質量較差，嚴重影響分析質量，甚至根本無法使用。

圖像處理的方法相對簡單粗放，林間空地、林木陰影、道路、死樹雜樹、雜物等對灰度值的計算存在一定影響。此方法只簡單使用了遙感影像中可見光波段信息，在為害發生中后期能較好地觀察并分析為害情況，對于病蟲害開始為害初期至為害盛期的發展變化尚不能敏感地反映出來。數據來源為谷歌歷史地圖，其通常數月甚至半年多后才更新相關區域地圖，基本無法用于當年的林業有害生物監測和預報工作，只適用于當年的越冬基數調查和下一年度的監測及防治指導。

1.6對本技術方法的總結

研究所述方法，彌補了人工實地調查的不足，通過在計算機上簡單分析衛星遙感影像，就能較好地調查林地受害情況。通過觀察相關林地特定林業有害生物發生時期相關的衛星圖像的變化，判斷病蟲害發生的情況、為害程度和范圍，預測下一自然年度暴發成災的可能，并以此為依據指導下一年度地面監測與防治工作。實地踏查是所有工作的基礎，也是落實監測預報的根本方法和依托，應當繼續深入扎實開展。

綜合以上情況，可以認為此種方法能較好地作為參考方法對監測預報工作進行指導，可以作為傳統現場踏查方法的有效補充。

2 衛星遙感地圖在飛機防治林業有害生物中的簡單應用

筆者在2016-2017年參加飛機防治工作期間，為飛防工作準備了相關衛星地圖和技術資料，并在衛星圖像上提前標示出作業區域和飛機折返點、高壓線及明顯的地面參照標志物。經2家公司的飛行員使用后反饋，認為最新的衛星遙感地圖更新及時與現地情況符合得很好，能清楚直觀地顯示道路、林地等目標參照物，能明顯標示出高壓線等需要規避的危險目標。

與傳統行政地圖和普通地形圖相比，高分辨率遙感地圖能直觀標示出目標作業林區。飛行員不需引航員指領，單人攜帶衛星圖就可以依據簡單GPS坐標指引，準確找到作業區域，可對重點危害區塊準確噴灑。

經地面監測飛行路徑顯示，飛防區域覆蓋率較往年有較好提高，減少尋找目標區域的時間，減少錯誤操作，配合保障了北京市林業保護站實施的精準施藥等技術的應用，提升了飛防作業效率。在此后歷年的大興區飛防作業中本方法得到延續使用，發揮了良好的保障和配合作用。

3 遙感技術在林業工作中應用探討

日常工作中僅使用了遙感影像可見光部分，技術層次低，有局限性。但此類方法仍有一定的實踐成果，如在天津薊州區就有運用衛星地圖結合實地踏查的方法發現松材線蟲造成的單株松樹變色死亡的實例。

當前研究人員對于遙感技術在林業工作中的應用更多采用多光譜和高光譜進行分析研究。如黃鐵成使用NDVI時間序列，分析春尺蠖在塔里木河流域發生時空變化規律;彭隆贊等指出紅邊波段葉綠素指數等可以在馬尾松毛蟲發生的早期就進行監測。

我國高分一號16m免費數據、高分二號可提供1m分辨率5天重訪時間數據，高分六號有對植物健康非常重要的紅邊波段數據，可用于植物分類，與高分一號組網可提供更短的重訪時間。公益項目可免費申請高分系列衛星的高分辨率數據。歐洲空間局哨兵二2號AB星座免費提供10m分辨率3-5天的重訪數據。

北京市林業保護站運用無人機遙感技術開展松材線蟲的調查項目。使用10cm成像精度在可見光、近紅外等多波段運用多光譜和高光譜技術、激光雷達技術，結合數據挖掘、神經網絡和深度學習技術，識別樹種分析疑似病株，并使用旋翼飛機后期核查疑似病死株，大大提升了調查效率和準確率，取得了良好調查效果。

綜上所述，隨著遙感技術的不斷發展，遙感信息的光譜分辨率、空間分辨率和時間分辨率均已經大大提升。遙感應用也從大范圍大區域危害發生后的定性分析轉向小班或更小級別地塊多數據源、多時相、多植被指數的在危害發生過程中近實時的定量分析。

遙感技術的應用有了更廣闊的前景。在今后的工作中，基層林業技術人員可以繼續跟進遙感技術發展和應用趨勢，通過學習找到先進遙感技術與林業有害生物防治實踐工作的結合點，并結合購買社會化服務等方式開展具體應用，為林業有害生物防治工作等開拓新的思路。