李 琴,夏进亮,余 榕,周火生,陈勇明

（广东省国土资源测绘院，广州510500）

遭遇病虫害的松树在颜色上与健康松树会有所区别，呈枯死状（以下称其为“变色松树”）［1］。造成我国松树枯死的主要致病因子主要是松材线虫，健康松树感染松材线虫后，40 天左右就会出现症状，从发病到死亡只需2—3 个月的时间，从单株发病到整片松林毁灭只需3—5年［2］，具有致死快、蔓延迅速、适生性广、防治难等特点，有“松树癌症”之称，是森林生态系统中最具有危险性、毁灭性的病害之一［3］。30 多年来，全国因松材线虫病损失的松树累计达十亿株，导致直接经济损失和生态服务价值损失上千亿元。根据2020年国家林业和草原局公布数据，截止2020年底，全国共有726个县级发生区，发生面积2 714 万亩。而广东省已有52 个县区，林业覆盖率较高的县区几乎都被感染。

变色松树的识别发现是松材线虫病疫情防控工作的基础，现有变色松树的监测手段主要有卫星遥感监 测［4-8］、无人机 遥 感监测［9-15］、地 面调查［16］3 种方式。各方式均具有一定的局限性，多源遥感数据的协同使用可大幅提高变色松树识别的精度，关于多源遥感数据协同识别变色松树的现有研究较少［17］。现有很多应用于变色松树提取的遥感分类算法，如深度学习、支持向量机、面向对象、神经网络等［15，18］。虽然这些算法在一定程度上可以提高人工目视解译的效率，但就时间复杂度而言难以满足GB甚至TB数量级的超高空间分辨率无人机影像计算需求。陶欢［15］等人提出了一种适合超高分辨率、大数据量的无人机影像高效处理方法，即基于HSV 阈值法的无人机影像变色松树识别方法，得到的变色松树识别总体精度为58%—65%，高于RGB 阈值法。……