刘鹏辉

（甘肃省白龙江林业生态监测和调查规划院，730046，甘肃兰州）

1 我国林业病虫害防治现状及信息技术应用概述

林业生产不仅为林场员工提供了一定经济来源，保障了国民经济发展中所需的各类木材制品的充足供给，同时林业生产过程中所附带的对于生态环境的保护更是无法用金钱来衡量的。随着我国对于林业生产的重视程度越来越高，由于近年来进出口贸易量的增加，大量外来物种对我国林业生产造成严重影响，其中最为著名的便是松材线虫、美国白蛾等，在我国的部分省份松材线虫甚至毁灭了整个林场的所有松木。

为了应对越来越严峻的林业病虫危害，全国各级林业部门纷纷针对自身在林业生产和保护中所面临的病虫害防治特点，不仅设置了专门的防治机构管理和指导各地林业部门开展各类病虫害防治工作，而且许多林业院校也纷纷投入到林业病虫害防治的第一线，不断研发出开展林业病虫害防治所需的各类药剂、设备[1]。

在传统的林业病虫害防治过程中，通常采用人工方式进行监测，但由于林场条件较差、占地面积也较大，而相对恶劣的工作条件又致使林业管理人员的数量极其缺乏，无法对广阔的林场进行及时的巡查和监管。同时，在开展防治工作时人手缺乏也会导致防治工作的覆盖面较低，进而影响整体防治效果。

近几年各类信息技术异军突起，不仅信息技术的种类得到了长足发展，而且各类技术的应用成本不断降低，实际功效得到了显著的提高，故林业科技人员也发现了诸多信息技术在林业病虫害防治领域中的应用前景，不断进行探索和研究。归纳与整理目前林业病虫害防治中应用的信息技术，其主要应用于病虫害灾情监测、林业有害生物数据搜集、病虫害灭杀等领域。鉴于信息技术领域较为宽泛，笔者结合实际工作经验，主要论述遥感遥测技术在林业病虫害监测中的应用及其探索。

2 案例分析

2.1 项目概况

白龙江林业保护中心经营范围位于青藏高原东部边缘与秦岭西麓岷山山系，是长江上游重要的水源涵养和水源补给区，更是甘肃南部重要的生态屏障，地理位置和生态区位十分重要。白龙江林区现有森林面积335 339.8 hm2，活立木蓄积量为5 260.0 万m3，林区内林草植被良好，森林覆盖率较高，加强对林区内森林资源的保护和管理，对于提高长江上游水源涵养能力、减少水土流失、维护生态系统平衡、促进区域经济发展和生态环境可持续发展有十分重要的战略意义。近年来，根据国家林草局及省自然资源厅有关要求，为加强标准化林业站建设规范化管理，有效发挥标准站模范带头作用，组织相关林业主管部门开展了标准化林业工作站建设工作，其中对林业病虫害的监测管理被纳入重点工作。为了确保区域内林业病虫害摆脱“检测靠人跑、数据靠填表”的局面，林业部门尝试应用卫星遥感技术来进行病虫害的监测。

2.2 技术应用原理

为了更好地应用遥感遥测技术进行林业病虫害防治工作，必须解决以下两个问题：第一，如何判断植物是否受到病虫害的侵害，抑或病虫害对其产生的影响程度；第二，如何用遥感技术去发现植物受到了病虫害的影响。图1 所示为无人机航拍实景图。

面对第一个问题，林业学者们巧妙地利用了植物自身的生理活动特征进行了解释。通常情况下各类病虫害的侵蚀都会严重地影响植物正常的生长发育，如植物枝干或根系被蛀蚀、植物叶片被啃食等，在此期间植物自身的养分供给能力会大幅减弱，从而缓慢地走向“死亡”。由于植物内部的营养物质供给失衡，植物出于自身的应激反应则会大量地提前脱落叶片，而植物叶片的大量枯萎或脱落将直接导致植物光合作用能力的不断减弱。因此，在排除日照、气温、降水等环境因子的干扰后，通过比对检测对象的叶面数量是否正常，抑或检测其光合作用强度是否达标，便可得知植物是否感染病虫害而导致生理机能退化。

基于上述两项技术原理，目前相关学者已经开始尝试通过卫星遥感影像来对植物叶面的生长情况进行遥感监测，但在相关实验过程中学者们发现由于植物叶片的面积较小，普通的遥感影像数据受到图像分辨率的限制，无法较为精确地发现单体植物或是较小范围内植物叶片的变化情况，换而言之只有一定范围内大量植物因病虫害的侵蚀而出现植物叶片脱落或被破坏，该项技术才能够发现林木感染病虫害问题，有悖于林业病虫害防治工作中始终强调的“早发现、早预防”的基本原则。同时，遥感影像成果还会受到云层、日照角度等外部条件的干扰，进一步降低该技术在林业病虫害防治中的应用成效。

为此，相关学者另辟蹊径，开始尝试采用光谱分析技术来检测植物光合作用强度。首先，植物在光合作用过程中几乎不需要绿光光谱波段的参与，除了一部分绿光波段穿透植物叶片被地面所吸收外，其余大部分绿色光谱被反射到环境中。其次，当蓝光和红光照射到植物叶片表面后，由于植物光合作用需要吸收上述两类光线，因此造成只有极少数的蓝光和红光被植物叶片反射到环境中。最后，基于林地内各类植物叶片对于自然光中各波段光谱的吸收率和反射率差异，利用对林地的光谱影像分析则是遥感遥测技术用于林业病虫害防治的理论基础。

2.3 分析模型搭建

大量相关实验表明，高效地应用遥感遥测技术开展林业病虫害防治工作的关键在于构建起符合当地林业植被现状的分析数据模型。为此相关技术人员通过现场调查、光谱图形采集、图斑信息核对等工作步骤初步建立起一套较为科学合理的分析数据模型。

其一，针对项目所在地林地的植被分布特征，技术人员特意挑选了几处当地林业代表性植物分布密度较高的林场进行了现场踏勘，在现场踏勘过程中必须确保所调查的林场内代表性植物处于长势良好且病虫害率控制在10%以下，一旦发现调查对象内植被长势不良或病虫害率超过规定标准，则必须及时更换调查对象，以免所采集的光谱数据信息出现偏差进而影响分析模型的准确性。

其二，利用光谱分析仪对云杉、油松等植物叶片进行光谱分析，其全光谱的分析数据表明，上述两种植物健康的叶面对光线的发射率会在波长为0.38～0.78 μm的可见光波段内出现较为规则的波动：在波长为0.38 μm 的蓝光和波长为0.78 μm 的红光区域附近出现两处十分明显的吸收谷，而上述两个波段的光线类型正是植物光合作用需要大量吸收的，故其能够通过植物叶面反射的蓝光与红光较为有限，其值分别仅为5%～8%和10%～13%；反观反射率最高的光谱波长为0.55 μm 的绿光，此类型光线也正是植物光合作用吸收量最少的，据测算反射率接近20%，从而在0.38～0.78 μm 波段内形成一处十分明显的反射峰。通过采集不同区域内正常生长的云杉、油松等植物的光谱数据，技术人员获取了大量光谱分析数据信息，从而对整个项目区域内云杉、油松等植物的正常光谱反应有了较为全面的掌握。

其三，在现场调查的过程中技术人员也同步采集了部分已经出现病虫害或病虫害侵袭较为严重的植株的光谱数据，其分析结果显示，根据病虫害侵袭的严重程度，植物叶片对于波长为0.38～0.78 μm 的各种光线的反射率也出现了部分波动。首先，在波长为0.55 μm的绿光波段，由于植物叶片叶绿素分布密度的下降，其对于绿光的反射率也开始呈现出下降的区域。其次，对波长为0.38 μm 的蓝光和波长为0.78 μm 的红光的反射率则因植物光合作用强度的降低，而出现光线反射率的上升。通过比对不同受害程度的植物反射光谱，技术人员也摸索出光谱图像的部分变化规律，即病虫害问题越严重的林木，其植物光合作用强度越低，造成波长在0.55 μm 附近的绿光的反射率降低，波长在0.38 μm 附近的蓝光和波长在0.78 μm 附近的红光的反射率都得到提升，其降低和提升的程度与林木的病虫害情况成正比。

其四，在现场调查的同时，技术人员将调查对象划分为长宽均为100 m 的网格，并逐一记录网格内林木病虫害发生情况，通过与该网格内光谱影像分析成果进行比对，其分析成果的准确率高于85%，故所建立的分析数据模型可行。

2.4 技术成效

在建立起符合项目所在地林木病虫害特征的分析模型后，技术人员对所有监控区域内的林地进行了光谱数据采集，并通过对光谱数据的几何校正、辐射定标、数据拼接等技术处理，最终形成一套涵盖全体监测对象的分析数据。在对光谱数据进行分析后可对全域范围内林木的病虫害分布情况进行有效的监测，所得出的数据成果可较为准确地指导林业管理人员按照病虫害的等级合理分配防治力量。同时，将该系统与林业病虫害现场防治工作相结合，还可进一步建立起当地病虫害防治的预警预报体系，将历年同期的监测数据进行叠加，可大致预判出当期林地病虫害防治工作的重点区域。

3 结语

鉴于我国的林业面积广阔，各地林业病虫害防治的工作量大、任务艰巨，仅仅依靠人工已经无法解除林业生产所需面对的各类病虫害威胁，故采用信息技术来提升林业病虫害防治工作的效率既是实际工作需求，又是保持林业行业健康持续发展的重要保证。

除了遥感影像技术外，无人机这一适应性强、操作简便、维护成本低的飞行平台系统，还能够被应用于林区物资运输、药剂喷洒等诸多工作。由于不同类型的无人机在有效载荷、飞行高度、稳定性等多种飞行指标上存在较大差异，例如在进行航拍摄影时飞行器所需搭载的设备重量较轻，但出于影像资料效果的要求，飞行器必须具备超高的稳定性和操控性，从而保证在摄影时避免机身振动和风向风速变化而造成镜头抖动或倾斜；而在进行物资运输或药剂喷洒时则要求无人机平台能够搭载更多的物资，从而加快相关工作进度。

通过将卫星遥感、无人机等多种信息技术相互融合，从而破除部分单项技术在林业病虫害防治工作中的局限性，从而实现林业病虫害防治作业便利和高效的目标，并为推动智慧林业建设和实施提供必要参考。