遙感技術(shù)在森林病蟲害監(jiān)測研究中的應用

崔亞琴

(山西省林業(yè)科學研究院，山西 太原 030012)

森林病蟲害是森林健康的大敵，影響著森林的可持續(xù)發(fā)展，每年直接或間接地造成經(jīng)濟損失，被稱為“無煙火的森林火災”。2007年聯(lián)合國全球森林狀況報告顯示，全球每年約有65.3%的森林面積受到各種林業(yè)有害生物不同程度的影響，導致森林面積減小、質(zhì)量下降。特別是一些外來入侵種，如紅脂大小蠹(Dendroctonusvalens)、美國白蛾(Hyphantriacunea)、舞毒蛾(Lymantriadispar)等，對森林造成了巨大的損失。

在過去，人們只能通過觀察來判斷病蟲害的發(fā)生情況與受害情況，不僅造成人力、物力等的浪費，而且不能準確地掌握森林病蟲害的發(fā)生、發(fā)展情況，無法對其發(fā)病前期進行監(jiān)測和預測，錯過了控制林業(yè)有害生物發(fā)生的最佳時機。因此，我們必須要利用科學的監(jiān)測手段和方法，全面、準確、快速地監(jiān)測和預測森林病蟲害的發(fā)生與發(fā)展。

1 遙感技術(shù)

在20世紀60年代，遙感技術(shù)(Remote Sensing)迅速發(fā)展起來，它是以電磁波的理論為依據(jù)，采用各種遠距離傳感儀器，采集目標所輻射和反射的電磁波信息，通過分析和處理，最后成像，依據(jù)圖像對地面各種景物進行探測和識別的一種綜合技術(shù)。遙感技術(shù)推動了森林蟲害監(jiān)測和預測預報的發(fā)展，使得大范圍蟲害動態(tài)監(jiān)測成為可能，可以快速、實時的獲取地面數(shù)據(jù)，在全球定位系統(tǒng)(Global Position System)和地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System)的輔助下，進行定位、空間分析、預測趨勢、空間查詢等。

2 遙感技術(shù)監(jiān)測森林病蟲害的原理

植被遭受病蟲害后，改變了植物的外部形態(tài)特征，如，葉片卷曲、失葉、病斑、樹枝干枯等；植物內(nèi)部的生理特征發(fā)生變化，如，葉綠素組織破壞、受損，影響植物的光合作用、營養(yǎng)和水分的吸收等。不論是外部形態(tài)特征的改變，還是內(nèi)部生理結(jié)構(gòu)的變化，都會造成植物光譜反射特性改變，從而引起光譜值變化，并在遙感影像數(shù)據(jù)上得以表達，這是森林病蟲害遙感監(jiān)測的基礎和依據(jù)。正常植被的反射光譜曲線(反射特征)有明顯、獨特的規(guī)律，總呈現(xiàn)出明顯的“峰”和“谷”，主要表現(xiàn)為可見光波段(0.40 μm～0.76 μm)有一個反射小峰，峰值出現(xiàn)在0.55 μm，兩個吸收帶出現(xiàn)在0.48 μm的藍光區(qū)和0.67 μm的紅光區(qū)。不同植被類型由于其生境、長勢等不同，會表現(xiàn)出不同的反射率，但總體的特征光譜曲線保持不變。只有當植被受到病蟲害危害、污染或物候變化時，其光譜曲線才會發(fā)生改變。當綠色植物葉綠素含量高、生長活力旺盛時，此“紅邊”會向長波方向偏移(紅光方向)；當植物感染了病蟲害失綠后，“紅邊”會向短波方向偏移(藍光方向)。

3 遙感技術(shù)在森林病蟲害監(jiān)測中的應用

在國外20世紀30年代，森林蟲害遙感監(jiān)測就已被應用到森林害蟲的觀測試驗中。森林害蟲的動態(tài)監(jiān)測，可以通過3種途徑來實現(xiàn)：針對害蟲行為進行監(jiān)測、針對害蟲危害狀進行監(jiān)測、針對害蟲生境進行監(jiān)測。

3.1 針對害蟲行為進行監(jiān)測

雷達是利用電磁波探測目標的一種主動式傳感器，具有全天候、全天時的探測能力，對冰、雪、森林、土壤具有一定的穿透能力。在不同波段，不同物質(zhì)的光譜有很大的差異。由于昆蟲一般不會感覺到雷達波的存在，所以雷達最先應用于昆蟲學研究中。雷達遙感技術(shù)主要應用于遷飛性害蟲的監(jiān)測，如舞毒蛾、非洲粘蟲(Spodopeteraexempta)、棉鈴蟲(Helicoverpaarmigera)、稻飛虱(Nilaparvatalugens)、草地蝗(Parapleurusalliaceus)和沙漠蝗(Schistocercagregaria)等。

國外對雷達技術(shù)的研究較早，在雷達昆蟲遷飛上的應用和發(fā)展也比較快。1949年首次在美國證實，通過雷達遙感設備可以檢測出昆蟲的動態(tài)。1954年在英國，通過雷達首次檢測到蝗群。隨后印度、美國、加拿大、澳大利亞等一系列發(fā)達國家，利用雷達技術(shù)來觀測、監(jiān)測昆蟲(如蝗蟲、蛾類、蜜蜂、蚜蟲等)的遷飛活動、行為現(xiàn)象及時空分布，揭示了大氣結(jié)構(gòu)和運動是如何影響昆蟲遷飛。目前，國外已經(jīng)開展了對遷飛性鱗翅目昆蟲、澳大利亞疫蝗(Chortoicetesterminifera)和Helicoverpapunctigera蟲源區(qū)遷飛活動的連續(xù)監(jiān)測。

我國在應用雷達遙感監(jiān)測昆蟲遷飛活動研究起步較晚。1984年對草地螟(Loxostegesticticalis)的遷飛進行了觀測，之后陸續(xù)對粘蟲(Pseudalatiaunipuncta)、馬尾松毛蟲(Dendrolimuspunctatus)、稻飛虱(Nilaparvatalugens)、稻縱卷葉螟(Cnaphalocrocismedinalis)、甜菜夜蛾(Spodopteraexigua)和棉鈴蟲(Helicoverpaarmigera)等進行了研究，包括昆蟲遷飛的發(fā)生期、發(fā)生量及分布區(qū)預測，以及遷飛時間、數(shù)量、速度和高度等方面的研究[7,9]。

3.2 針對害蟲危害狀進行監(jiān)測

雷達遙感僅能監(jiān)測昆蟲的遷飛，卻無法識別其危害特征，具有很大的局限性。航空遙感技術(shù)的應用與發(fā)展，彌補了雷達的不足。在國外20世紀50年代，航空遙感就已經(jīng)得到應用，起初是為了評估森林蟲害導致的失葉現(xiàn)象[10]。到20世紀60年代，利用航空影像可以監(jiān)測柑橘園的根腐病，探索和研究健康葉片和受感染病樹葉片之間的光譜差異[11]。研究者應用彩色紅外航空影像數(shù)據(jù)，對德克薩斯州中部的橡樹枯萎病的感染程度進行了研究[12-14]，評估了芬蘭云杉林的失葉量，并取得了明顯效果[15]。

在航空遙感影像方面，我國開展的相關(guān)研究也較多，特別是對馬尾松毛蟲(Dendrolimuspunctatus)和松材線蟲的危害開展了監(jiān)測和危險性評估，通過影像數(shù)據(jù)判別其危害后針葉的損失量、災害的發(fā)生點等[16-20]。

3.3 針對害蟲生境進行監(jiān)測

航天遙感是以衛(wèi)星、火箭、航天飛機、宇宙飛船為平臺，搭載傳感器進行探測的空間探測技術(shù)，具有宏觀、綜合、動態(tài)以及快速觀察的特點。衛(wèi)星遙感具有強大的數(shù)據(jù)獲取能力，與地理信息系統(tǒng)結(jié)合起來，將更加有利于人們對害蟲的生存環(huán)境(寄主植物分布、降雨量和氣溫等)進行長期的、系統(tǒng)的、動態(tài)的監(jiān)測[21]。

早在20世紀70年代，就已出現(xiàn)利用航天遙感影像對病蟲害開展監(jiān)測的研究，主要是通過目視解譯的方法，解譯光學增強的MSS圖像，但限于空間/光譜分辨率低、通道波段少，不能很好地反映出由病蟲害引起的林冠形狀及顏色的變化特征。隨著科技的進步，越來越多高分辨率、多波段的傳感器被發(fā)射，數(shù)據(jù)的質(zhì)量得到了提高，為森林病蟲害的監(jiān)測奠定了基礎[22]。

在國外，通過分析解譯TM影像數(shù)據(jù)，對發(fā)生在美國新罕布什爾州和佛蒙特州的云杉森林災害開展了監(jiān)測研究工作[23]，研究發(fā)現(xiàn)，地面樣地調(diào)查的森林災害情況分別與TM5/TM4和TM7/TM4的結(jié)果有相關(guān)性，這個結(jié)果適用于森林災害的定量研究。目前，國外森林病蟲害遙感監(jiān)測工作主要是針對由食葉害蟲引起的樹體大面積失葉、變色和枯死展開[24,25]。同時，對于鉆蛀性害蟲也開展了一些研究工作，如鞘翅目小蠹蟲等，利用影像數(shù)據(jù)區(qū)分健康與受害森林的范圍[26]，結(jié)合高分辨率遙感影像，融合模糊子集理論和GIS綜合分析，判定蟲害發(fā)生的主要干擾區(qū)域[27]，同時對其種群動態(tài)進行監(jiān)測[28]。

1978年，我國利用航天遙感技術(shù)對騰沖地區(qū)的松葉蜂(Diprionsp.)災害開始了監(jiān)測，測定了健康木與蟲害木的光譜特征。利用NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)，對吉林省大興安嶺地區(qū)林區(qū)危害嚴重的落葉松松毛蟲(Dendrolimussuperans)的災害信息進行提取，對森林災害的發(fā)生進行監(jiān)測，但是無法開展廣泛的、進一步的實踐研究工作。直到21世紀90年代，戴昌達等人利用TM影像，在安徽省全椒縣孤山國營林場開展了松毛蟲災害的研究工作，利用垂直植被指數(shù)(PVI)辨別出(0%～10%～30%～100%)無、輕、重三級災害程度[29]。1989年，劉志明等人[30]利用氣象衛(wèi)星AVHRR數(shù)據(jù)，對大興安嶺發(fā)生的落葉松毛蟲災害進行動態(tài)監(jiān)測，運用比值植被指數(shù)(RVI)分析法與實地蟲災調(diào)查相結(jié)合的方法，可以得到不同災害程度下，RVU臨界值的變化，判對率可達70%以上，與同期TM圖像解譯結(jié)果進行統(tǒng)計分析，其相關(guān)系數(shù)可達0.91.武紅敢等人[31]經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，TM5/TM4適用于在葉面積指數(shù)低的森林病蟲害監(jiān)測中，而TM4/TM3則更適合于葉面積指數(shù)高的植被遙感監(jiān)測，比值指數(shù)(TM7/TM4)可以用來估算馬尾松(Pinusmassoniana)林葉的生物量，據(jù)此方法，可以有效地對馬尾松林危害進行監(jiān)測。此外，高光譜數(shù)據(jù)的大量應用，也推動了森林病蟲害早期監(jiān)測的不斷發(fā)展。徐華潮等人[32]通過測定松材線蟲自然侵染后黑松(Pinusthunbergii)和馬尾松不同受害階段的光譜曲線，分析其光譜參數(shù)、光譜特征以及葉綠素的相應變化，結(jié)果表明，高光譜遙感技術(shù)可以實現(xiàn)松材線蟲病的早期監(jiān)測，這為森林病蟲害早期監(jiān)測預警提供了基礎。

4 存在問題與展望

4.1 存在問題

目前，對于遙感病蟲害監(jiān)測的研究仍處于初級階段，研究過程中依然存著一些問題，需要在理論和實踐應用中開展更多的研究。

4.1.1 森林病蟲害受生物與非生物因素共同影響

森林病蟲害的發(fā)生，不僅是病蟲害與植物之間的危害與被害關(guān)系，同時也受氣候、生態(tài)環(huán)境(如立地條件、海拔、土壤和水分)等非生物因素的影響。因而，我們在研究過程中，一定要考慮到生物和非生物因素的共同影響作用，以便更全面、準確地利用遙感技術(shù)監(jiān)測森林病蟲害。

4.1.2 早期遙感監(jiān)測精度低

森林病蟲害早期遙感監(jiān)測精度低，如，對于食葉害蟲，一般分為輕度、中度和重度3個危害等級，監(jiān)測精度一般低于80%.森林病蟲害早期一般是植物發(fā)生生理變化，而外部形態(tài)沒有明顯變化，不易識別。因而，植物的理化參數(shù)指標也是遙感早期監(jiān)測的重要部分。

4.1.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量影響

森林病蟲害從發(fā)生、危害到死亡是一個連續(xù)漸變的過程，而目前使用的大多數(shù)數(shù)據(jù)的空間分辨率比較低，影像數(shù)據(jù)間隔周期長，造成有效監(jiān)測時間短，不能快速地對其發(fā)生進行有效監(jiān)測。

4.2 展望

在今后的森林病蟲害遙感監(jiān)測研究中，利用高分辨率、高光譜遙感影像數(shù)據(jù)及無人機設備，可以提高監(jiān)測的準確性和靈活性。要利用植物的光譜特征變化，從生理、生化和生態(tài)學多角度分析植物葉水平和冠層水平的變化特征，為監(jiān)測提供理論基礎。此外，可結(jié)合氣象數(shù)據(jù)對比分析及GIS和GPS，實現(xiàn)森林病蟲害的監(jiān)測、預測預報和災害評估。