無(wú)人機(jī)在湖北林業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展途徑

袁傳武 張維 羅勇 夏劍萍

摘 要： 本文詳細(xì)分析了無(wú)人機(jī)在湖北林業(yè)上的應(yīng)用現(xiàn)狀以及存在的主要問(wèn)題，指出了無(wú)人機(jī)在資源調(diào)查、森林防火、病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)、野生動(dòng)植物監(jiān)測(cè)、精準(zhǔn)植保、林業(yè)執(zhí)法等方面的應(yīng)用前景，提出了組建無(wú)人機(jī)研究團(tuán)隊(duì)，與高校和企業(yè)開(kāi)展合作，加強(qiáng)人工智能應(yīng)用研究，建立無(wú)人機(jī)校驗(yàn)中心及數(shù)據(jù)處理中心，研發(fā)林業(yè)無(wú)人機(jī)專(zhuān)用設(shè)備等發(fā)展途徑，旨在為全面提升湖北林業(yè)科研能力和創(chuàng)新水平提供決策參考。

關(guān)鍵詞： 無(wú)人機(jī);林業(yè)應(yīng)用;發(fā)展途徑;湖北

中圖分類(lèi)號(hào)：S762.8 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1004-3020（2020）03-0051-04

隨著無(wú)人機(jī)的性能不斷提高，應(yīng)用范圍和應(yīng)用領(lǐng)域迅速拓展，無(wú)人機(jī)在邊防巡邏、管道巡線、應(yīng)急救災(zāi)、地形測(cè)繪、考古發(fā)掘、國(guó)土監(jiān)測(cè)等行業(yè)上的應(yīng)用正迅速推進(jìn)[1-2]。無(wú)人機(jī)具有高度機(jī)動(dòng)性和靈活性，改善和顛覆了傳統(tǒng)林業(yè)的管理和作業(yè)方式，呈現(xiàn)出前所未有的快速發(fā)展，在林業(yè)上的用途也越來(lái)越精細(xì)化和多元化，例如可在林區(qū)復(fù)雜環(huán)境下高效地接近目標(biāo)并完成森林資源信息獲取等[3-4]。雖然無(wú)人機(jī)在林業(yè)行業(yè)的研究和應(yīng)用發(fā)展起步較晚，但也取得了一定的成果，福建等部分省份將無(wú)人機(jī)在林業(yè)中的應(yīng)用作為“十三五”期間建設(shè)現(xiàn)代化林業(yè)的關(guān)鍵手段[5-6]。目前常用的是在無(wú)人機(jī)系統(tǒng)中搭載多種機(jī)載傳感器（可見(jiàn)光傳感器、多光譜傳感器、高光譜傳感器、紅外傳感器和激光雷達(dá)等），提升資源監(jiān)測(cè)，森林巡護(hù)，病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)，森林火災(zāi)預(yù)警及現(xiàn)場(chǎng)指揮，自然災(zāi)害（火災(zāi)、病蟲(chóng)害、凍災(zāi)等）災(zāi)后評(píng)估，林業(yè)精準(zhǔn)植保，林業(yè)執(zhí)法等方面的林業(yè)作業(yè)精度和范圍[7-8]。

近兩年來(lái)，湖北林業(yè)部門(mén)高度關(guān)注無(wú)人機(jī)在林業(yè)上應(yīng)用，加大了無(wú)人機(jī)的硬件配備力度，并有針對(duì)性的開(kāi)展了無(wú)人機(jī)應(yīng)用的技術(shù)培訓(xùn)。2019年12月，湖北省林科院針對(duì)全省林業(yè)系統(tǒng)無(wú)人機(jī)應(yīng)用情況，在武漢召開(kāi)了無(wú)人機(jī)在湖北林業(yè)上應(yīng)用學(xué)術(shù)研討會(huì)。重點(diǎn)研討了無(wú)人機(jī)系統(tǒng)在病蟲(chóng)害遙感監(jiān)測(cè)、森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)、野生動(dòng)植物監(jiān)測(cè)與識(shí)別、森林資源調(diào)查、林業(yè)精準(zhǔn)植保以及林業(yè)執(zhí)法等核心業(yè)務(wù)方面存在的問(wèn)題以及解決方案，以期推動(dòng)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)在湖北林業(yè)中的應(yīng)用向縱深發(fā)展。隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的日趨成熟，將無(wú)人機(jī)技術(shù)與高光譜遙感技術(shù)、人工智能技術(shù)和林業(yè)實(shí)地作業(yè)等方法結(jié)合起來(lái)互為補(bǔ)充，有助于實(shí)現(xiàn)湖北林業(yè)現(xiàn)代化管理水平，對(duì)提高湖北林業(yè)智能化治理能力和水平提供了重要的技術(shù)支撐。無(wú)人機(jī)作為一種實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)以及獲取森林基本信息的重要手段，將在湖北林業(yè)生產(chǎn)和管理中扮演著促進(jìn)林業(yè)科學(xué)發(fā)展的重要角色。

1 無(wú)人機(jī)在湖北林業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀

無(wú)人機(jī)目前在湖北林業(yè)上的應(yīng)用尚處于啟動(dòng)階段，湖北省林業(yè)主管部門(mén)以及各地市州縣市林業(yè)部門(mén)積極探索，取得了一定的進(jìn)展。據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2019年12月，湖北省已有100多個(gè)縣（市、區(qū)）的林業(yè)部門(mén)通過(guò)上級(jí)主管部門(mén)配發(fā)或自行采購(gòu)方式，配置無(wú)人機(jī)近200臺(tái)（套），其中主管部門(mén)配發(fā)占80%，自主采購(gòu)占20%。還主辦了機(jī)長(zhǎng)、飛手等5期共100多人的培訓(xùn)班，以解決無(wú)人機(jī)的日常飛行等問(wèn)題。

1.1 無(wú)人機(jī)應(yīng)用情況

總體而言，無(wú)人機(jī)目前在湖北省的應(yīng)用水平較低，各林業(yè)部門(mén)只是進(jìn)行小范圍森林資源監(jiān)測(cè)或核查，沒(méi)有充分發(fā)揮無(wú)人機(jī)特點(diǎn)及優(yōu)勢(shì)作用。

湖北省林業(yè)局購(gòu)置了大疆PHANTOM4，智能鳥(niǎo)V516、智能鳥(niǎo)KC-Z4、智能鳥(niǎo)KC3400等13臺(tái)無(wú)人機(jī)，分別配發(fā)給森林資源大別山專(zhuān)辦、秦巴山專(zhuān)辦、五陵山專(zhuān)辦以及九峰國(guó)家森林公園、神農(nóng)架?chē)?guó)家公園、后河自然保護(hù)區(qū)、九宮山自然保護(hù)區(qū)等單位，用于森林資源監(jiān)測(cè)及森林病蟲(chóng)害防治。湖北省林業(yè)有害生物防治檢疫總站自2013年始向全省各縣市州配置無(wú)人機(jī)。目前99個(gè)縣市區(qū)森防站均配有大疆悟1、易瓦特S6各1臺(tái)，全省36個(gè)國(guó)家級(jí)中心測(cè)報(bào)點(diǎn)均有小型無(wú)人機(jī)大疆悟2，部分地市州有中型人機(jī)全省共有7臺(tái)，省站有固定翼監(jiān)測(cè)無(wú)人機(jī)1臺(tái)（易瓦特H7），用于開(kāi)展林業(yè)病蟲(chóng)害的監(jiān)測(cè)和防治工作的。湖北省航空護(hù)林站今年將購(gòu)置5套無(wú)人機(jī)大型指揮車(chē)系統(tǒng)，用于森林資源監(jiān)測(cè)及森林防火。

湖北省林業(yè)規(guī)劃院自主購(gòu)置了大疆經(jīng)緯M600、大疆悟Inspire2、大疆御2pro3等7臺(tái)無(wú)人機(jī)，用于森林資源二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)的核查。襄陽(yáng)市林業(yè)局自主購(gòu)置購(gòu)置了DY-SU6、大疆精靈4PRO、大疆精靈4RTK等無(wú)人機(jī)，用于200 hm2以下小面積正射影像航拍，視頻拍攝、林地案件偵辦、小型規(guī)劃編制、重點(diǎn)造林工程監(jiān)測(cè)、森林病蟲(chóng)害疫木判別等應(yīng)用。宜昌市林業(yè)局自主購(gòu)置了大疆精靈4、經(jīng)緯600等5臺(tái)無(wú)人機(jī)，用于森林航拍影像和視頻進(jìn)行松材線蟲(chóng)病等林業(yè)有害生物防治效果核查、檢疫檢查等工作。太子山林管局購(gòu)置了3臺(tái)無(wú)人機(jī)進(jìn)行測(cè)繪、森林巡護(hù)等工作，并準(zhǔn)備下一步將其應(yīng)用于森林防火指揮。石首市、監(jiān)利縣等林業(yè)單位購(gòu)置無(wú)人機(jī)近30架，主要用于林業(yè)噴藥等機(jī)械化作業(yè)。

湖北省在林業(yè)植保上應(yīng)用無(wú)人機(jī)技術(shù)較為廣泛，很大程度上改變了傳統(tǒng)植保的施灑過(guò)量而導(dǎo)致農(nóng)藥殘留、水土污染以及效率低下等弊端。主要應(yīng)用大疆T20，T16等大型無(wú)人機(jī)，載重量分別是40 kg和30 kg，每機(jī)防治面積毛竹（山區(qū)）20 hm2/d，楊樹(shù)40 hm2/d，水稻66.67 hm2/d。2019年石首市的飛防協(xié)會(huì)（合作社）對(duì)當(dāng)?shù)?00 hm2毛竹發(fā)生的黃脊竹蝗進(jìn)行了控制，使用藥劑為Bt復(fù)配劑，用藥量12 000 mL/hm2，每機(jī)防治面積20 hm2/d，成本約12～15元/666.7 m2，防治效果達(dá)90%。該飛防協(xié)會(huì)同時(shí)利用大疆企業(yè)平臺(tái)，前往新疆棉花生產(chǎn)區(qū)，為當(dāng)?shù)氐拿藁▏娛┟撊~劑，優(yōu)秀的飛手每年可飛0.13萬(wàn)hm2，僅當(dāng)飛手一項(xiàng)收入可達(dá)20萬(wàn)元。2018年6月宜昌市森林病蟲(chóng)防治檢疫站首次在枝江市、點(diǎn)軍區(qū)馬尾松集中連片區(qū)利用無(wú)人機(jī)防治噴粉防治松褐天牛。主要是用4臺(tái)可載重10 kg的噴粉款無(wú)人機(jī)，利用3 d時(shí)間，噴灑噻蟲(chóng)啉粉劑2.7 t，防治面積360多hm2，防治作業(yè)效率和質(zhì)量較佳。2019年7月廣水市利用無(wú)人機(jī)噴灑了3%噻蟲(chóng)啉微膠囊懸浮劑控制了0.4萬(wàn)hm2松褐天牛。

但是在大面積松林立木變色監(jiān)測(cè)應(yīng)用方面（松材線蟲(chóng)?。┤∧壳斑€處于初步階段，即主要采用可見(jiàn)光判讀，將無(wú)人機(jī)在林間拍照，獲取圖片，結(jié)合小班圖進(jìn)行判讀等。在大范圍應(yīng)用森林資源監(jiān)測(cè)方面，只是掛載可見(jiàn)光傳感器載荷，進(jìn)行小范圍常規(guī)監(jiān)測(cè)。沒(méi)有掛載高光譜或多光譜傳感器進(jìn)行森林類(lèi)型識(shí)別、林分空間結(jié)構(gòu)研究、森林蓄積量精準(zhǔn)估算等深層次應(yīng)用。

1.2 無(wú)人機(jī)培訓(xùn)情況

國(guó)家林草局、湖北省林業(yè)局等林業(yè)行政主管部門(mén)高度重視無(wú)人機(jī)培訓(xùn)工作，分批次有針對(duì)性組織和開(kāi)展了無(wú)人機(jī)飛手應(yīng)用培訓(xùn)班，共培訓(xùn)了100多人，初步解決了湖北省林業(yè)行業(yè)無(wú)人機(jī)飛手的人才短缺問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了無(wú)人機(jī)操作員持證執(zhí)飛，基本上杜絕了“黑飛”現(xiàn)象，為全省林業(yè)無(wú)人機(jī)推廣使用提供了技術(shù)保障。

2019年5～10月，國(guó)家林業(yè)局在武漢組織了兩期由中國(guó)林科院各研究所、國(guó)家林業(yè)局規(guī)劃院、湖北省林業(yè)局局直單位等共60多人的無(wú)人機(jī)飛手培訓(xùn)班，學(xué)員們?nèi)咳〉昧孙w行執(zhí)照。湖北省林業(yè)有害生物防治檢疫總站通過(guò)易瓦特?zé)o人機(jī)公司培訓(xùn)了10名飛手。湖北省林業(yè)局信息中心采取3種培訓(xùn)方式共培訓(xùn)了50多人。一是通過(guò)無(wú)人機(jī)廠家進(jìn)行技術(shù)培訓(xùn)。2018年12月，組織九峰國(guó)家森林公園、神農(nóng)架?chē)?guó)家公司、后河自然保護(hù)區(qū)、九宮山自然保護(hù)區(qū)等單位共12人，在武漢智能鳥(niǎo)無(wú)人機(jī)公司進(jìn)行了基礎(chǔ)理論學(xué)習(xí)和飛行培訓(xùn);二是2019年8月，組織了局直單位6人進(jìn)行旋翼、固定翼等兩種機(jī)型的機(jī)長(zhǎng)培訓(xùn)班，并取得12個(gè)飛行執(zhí)照;三是2019年10月，組織了森林資源大別山專(zhuān)辦、秦巴山專(zhuān)辦、五陵山專(zhuān)辦等單位共30人的無(wú)人機(jī)飛手培訓(xùn)班并取得飛行執(zhí)照。

對(duì)于湖北乃至全國(guó)林業(yè)而言，無(wú)人機(jī)林業(yè)行業(yè)人力資源仍然嚴(yán)重匱乏，無(wú)人機(jī)應(yīng)用林業(yè)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)技術(shù)人數(shù)不足已成為制約林業(yè)行業(yè)深入應(yīng)用的重要瓶頸。無(wú)人機(jī)林業(yè)行業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展不僅需要健全法律法規(guī)的制度保障與研發(fā)技術(shù)創(chuàng)新升級(jí)，也更需要強(qiáng)化專(zhuān)業(yè)人才的教育與培養(yǎng)。

2 無(wú)人機(jī)在湖北林業(yè)應(yīng)用中存在的主要問(wèn)題

無(wú)人機(jī)在林業(yè)資源調(diào)查、森林病蟲(chóng)害防護(hù)、森林防火、林業(yè)執(zhí)法管理等林業(yè)核心業(yè)務(wù)方面存在應(yīng)用水平不高、遙感數(shù)據(jù)處理較難、缺乏面向林業(yè)行業(yè)專(zhuān)用的機(jī)載設(shè)備以及后期維護(hù)成本較高等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

2.1 無(wú)人機(jī)應(yīng)用水平不高

林業(yè)資源監(jiān)測(cè)部門(mén)無(wú)法將無(wú)人機(jī)航拍影像與森林資源小班數(shù)據(jù)等地理信息數(shù)據(jù)有效結(jié)合;森林防疫部門(mén)還無(wú)法利用無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的智能化病蟲(chóng)害防治效果核查，檢疫檢查還大多依賴(lài)于人工排查，如何利用空間分析、遙感影像分類(lèi)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)林業(yè)有害生物監(jiān)測(cè)仍需深入研究。森林防火部門(mén)因受無(wú)人機(jī)航飛時(shí)間限制，當(dāng)前還無(wú)法實(shí)現(xiàn)火災(zāi)的及時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警，且全省尚未建立健全的防火指揮調(diào)度系統(tǒng)平臺(tái)，無(wú)人機(jī)航拍數(shù)據(jù)僅能用作輔助決策。由于無(wú)法與森林資源數(shù)據(jù)相結(jié)合，很難利用無(wú)人機(jī)進(jìn)行災(zāi)后評(píng)估。如何有效利用無(wú)人機(jī)航拍數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化數(shù)據(jù)處理，并應(yīng)用在林業(yè)實(shí)際生產(chǎn)和管理工作中，提高無(wú)人機(jī)在林業(yè)中的應(yīng)用水平和效率，仍是湖北省內(nèi)各級(jí)林業(yè)部門(mén)的重要課題。

2.2 無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)處理較難

目前無(wú)人機(jī)系統(tǒng)多使用小型數(shù)字相機(jī)作為機(jī)載遙感設(shè)備，與傳統(tǒng)的航片相比，獲取的遙感影像存在相幅小、數(shù)量多、影像重疊不規(guī)則等缺點(diǎn)，現(xiàn)有軟件的圖像處理算法難以獲得良好的效果，造成遙感影像預(yù)處理工作需大量手工操作、效率低等問(wèn)題。平均1 km2森林面積約需100多張遙感影像甚至更多，遙感數(shù)據(jù)的快速處理缺乏高性能電腦平臺(tái)。目前，拼接這些圖像時(shí)多使用是的國(guó)外的盜版軟件，存在安全性和知識(shí)產(chǎn)權(quán)等問(wèn)題。而且湖北省嚴(yán)重缺乏無(wú)人機(jī)圖像數(shù)據(jù)處理專(zhuān)門(mén)人才，將成為未來(lái)湖北省林業(yè)無(wú)人機(jī)推廣應(yīng)用及發(fā)展的瓶頸。

2.3 缺乏面向林業(yè)行業(yè)專(zhuān)用的機(jī)載設(shè)備

農(nóng)業(yè)噴藥、電力巡檢、公安巡邏等行業(yè)均配置有專(zhuān)業(yè)的無(wú)人機(jī)。林業(yè)行業(yè)具有特殊性，如森林影響氣候，形成森林覆蓋地區(qū)特殊的局部地區(qū)氣候。具有溫差大，濕度大，降水量多，風(fēng)速大小不均，高山亂流等特點(diǎn)。廣大林區(qū)大都地處偏遠(yuǎn)山區(qū)，無(wú)人機(jī)應(yīng)用的地理環(huán)境較差，因此，需要抗風(fēng)強(qiáng)、耐濕性好、穩(wěn)定性強(qiáng)林業(yè)專(zhuān)用無(wú)人機(jī)系統(tǒng)。例如與農(nóng)業(yè)噴藥無(wú)人機(jī)相比，林業(yè)行業(yè)更需要開(kāi)發(fā)適合林業(yè)病蟲(chóng)害特點(diǎn)的噴藥專(zhuān)用藥箱等機(jī)載設(shè)備。

2.4 無(wú)人機(jī)后期維護(hù)成本較高

無(wú)人機(jī)是高精尖的產(chǎn)品，受林區(qū)地形地貌狀況、山體高度、天氣狀況、使用對(duì)象類(lèi)別、林區(qū)道路狀況等影響，飛丟、失控、炸機(jī)、干擾等問(wèn)題將是林業(yè)無(wú)人機(jī)飛行中出現(xiàn)的最常見(jiàn)事故。飛行時(shí)受林區(qū)惡劣天氣、地理環(huán)境因素影響，無(wú)人機(jī)機(jī)體機(jī)翼、電池等后期維護(hù)成本也將逐步增加，尤其是維護(hù)人員缺乏，這些都將成為今后林業(yè)應(yīng)用無(wú)人機(jī)亟須解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

3 無(wú)人機(jī)在湖北林業(yè)應(yīng)用前景及發(fā)展途徑

3.1 應(yīng)用前景

綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星遙感、圖像識(shí)別、無(wú)人機(jī)、機(jī)器人等新一代信息技術(shù)，在資源調(diào)查、森林防火、病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)、野生動(dòng)植物監(jiān)測(cè)、精準(zhǔn)植保、林業(yè)執(zhí)法等不同應(yīng)用領(lǐng)域，創(chuàng)新監(jiān)管模式，開(kāi)展林業(yè)資源和林業(yè)災(zāi)害的智能監(jiān)測(cè)、智能預(yù)警和智能防控，為林業(yè)生產(chǎn)者、管理人員和科技人員提供網(wǎng)絡(luò)化、智能化和最優(yōu)化的科學(xué)決策服務(wù)，有效提升湖北林業(yè)綜合治理能力和智能化水平。

（1）資源調(diào)查方面。利用無(wú)人機(jī)航拍影像快速實(shí)時(shí)地獲取高分辨率、多尺度的地面觀測(cè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行智能分析，進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)森林消長(zhǎng)變化。

（2）森林防火方面。綜合利用衛(wèi)星監(jiān)測(cè)、無(wú)人機(jī)巡護(hù)、智能視頻監(jiān)控、熱成像智能識(shí)別等技術(shù)，針對(duì)某一特定區(qū)域進(jìn)行火情監(jiān)測(cè)、火情確認(rèn)和火場(chǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控。

（3）病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)方面。利用拍攝的感病植被航拍圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行智能圖片識(shí)別，結(jié)合視頻監(jiān)控、物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)以及地面巡查數(shù)據(jù)，進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘分析，提高病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)預(yù)警預(yù)報(bào)精度。

（4）野生動(dòng)植物監(jiān)測(cè)方面。綜合應(yīng)用紅外相機(jī)、衛(wèi)星定位追蹤、圖像智能識(shí)別等技術(shù)，對(duì)多種野生動(dòng)植物進(jìn)行實(shí)時(shí)信息監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)野生動(dòng)植物的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與分類(lèi)識(shí)別。

（5）精準(zhǔn)植保方面。綜合應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合位置、網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)終端等服務(wù)，實(shí)時(shí)獲取森林病蟲(chóng)害發(fā)生位置及面積，提高森林病蟲(chóng)害防治的精準(zhǔn)作業(yè)能力。

（6）林業(yè)執(zhí)法方面。結(jié)合人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)林區(qū)復(fù)雜環(huán)境，進(jìn)行林區(qū)現(xiàn)場(chǎng)快速診斷，實(shí)時(shí)掌握林地使用情況，打擊非法占地及非法砍伐等違法行為。

3.2 發(fā)展途徑

組建無(wú)人機(jī)林業(yè)研究團(tuán)隊(duì)，就無(wú)人機(jī)深入應(yīng)用問(wèn)題與高等院校和IT企業(yè)開(kāi)展技術(shù)合作，建立無(wú)人機(jī)遙感校驗(yàn)中心以及遙感數(shù)據(jù)處理中心，加強(qiáng)人工智能技術(shù)應(yīng)用研究，積極研發(fā)林業(yè)行業(yè)專(zhuān)用無(wú)人機(jī)及機(jī)載設(shè)備，提升無(wú)人機(jī)在湖北林業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用水平和能力。

（1）建立無(wú)人機(jī)遙感校驗(yàn)中心。無(wú)人機(jī)應(yīng)用本身是一個(gè)系統(tǒng)工程，從無(wú)人機(jī)飛行、數(shù)據(jù)處理到系統(tǒng)維護(hù)都需要大量的技術(shù)人員。為規(guī)范無(wú)人機(jī)林業(yè)行業(yè)發(fā)展，推動(dòng)湖北省無(wú)人機(jī)林業(yè)應(yīng)用健康、有序、高速發(fā)展，建立林業(yè)行業(yè)權(quán)威、公正的無(wú)人機(jī)校驗(yàn)檢測(cè)中心，為湖北林業(yè)無(wú)人機(jī)應(yīng)用提供權(quán)威校驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證和技術(shù)支持服務(wù)。包括無(wú)人機(jī)整機(jī)系統(tǒng)、動(dòng)力系統(tǒng)、機(jī)電系統(tǒng)、通訊系統(tǒng)、任務(wù)系統(tǒng)、飛控系統(tǒng)的校驗(yàn)檢測(cè)以及地面保障系統(tǒng)的服務(wù)能力。

（2）建立無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)處理中心。建立無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)影像數(shù)據(jù)處理中心，推進(jìn)全省無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)信息數(shù)據(jù)資料的共享及應(yīng)用。針對(duì)無(wú)人機(jī)遙感影像的特點(diǎn)以及相機(jī)定標(biāo)參數(shù)、拍攝時(shí)的姿態(tài)數(shù)據(jù)和幾何模型對(duì)圖像進(jìn)行幾何和輻射校正，開(kāi)發(fā)相應(yīng)的軟件進(jìn)行交互式的處理。同時(shí)開(kāi)發(fā)影像自動(dòng)識(shí)別和快速拼接軟件，實(shí)現(xiàn)影像質(zhì)量、飛行質(zhì)量的快速檢查和數(shù)據(jù)的快速處理，滿足整套林業(yè)應(yīng)用無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)實(shí)時(shí)、快速的技術(shù)要求。

（3）加強(qiáng)人工智能技術(shù)應(yīng)用研究。目前要重點(diǎn)解決現(xiàn)有無(wú)人機(jī)在林業(yè)中的深入應(yīng)用問(wèn)題，組織相關(guān)無(wú)人機(jī)企業(yè)、高等院校以及科研院所，共同解決無(wú)人機(jī)在林業(yè)應(yīng)用中存在的難點(diǎn)和疑點(diǎn)。人工智能技術(shù)相結(jié)合，加強(qiáng)高精度無(wú)人機(jī)遙感影像的自動(dòng)解譯研究，開(kāi)展無(wú)人機(jī)在森林生態(tài)旅游地區(qū)中對(duì)重要游覽區(qū)三維景觀的還原研究，實(shí)現(xiàn)高精度無(wú)人機(jī)遙感影像數(shù)據(jù)在森林資源調(diào)查和監(jiān)測(cè)中的高效和廣泛運(yùn)用，為景區(qū)和當(dāng)?shù)芈糜涡麄魈峁┯辛Ψ?wù)。同時(shí)，結(jié)合人工智能技術(shù)建立健康樹(shù)光譜反射圖數(shù)據(jù)庫(kù)，以便于解決病蟲(chóng)害防治的滯后性（即預(yù)測(cè)）等，同時(shí)開(kāi)展相應(yīng)的基于無(wú)人機(jī)的森林病蟲(chóng)害精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)、森林物候精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)、地上生物量的精準(zhǔn)估算等方面工作。

（4）研發(fā)林業(yè)行業(yè)專(zhuān)用無(wú)人機(jī)及機(jī)載設(shè)備。研究借鑒其他行業(yè)無(wú)人機(jī)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，重點(diǎn)研究林業(yè)行業(yè)專(zhuān)用無(wú)人機(jī)配置和選型，根據(jù)林業(yè)業(yè)務(wù)需求，有針對(duì)性的研究和探討在森林火災(zāi)、林業(yè)保護(hù)區(qū)域巡護(hù)、國(guó)有林場(chǎng)和自然保護(hù)區(qū)監(jiān)測(cè)、區(qū)域調(diào)查等業(yè)務(wù)應(yīng)用相應(yīng)的無(wú)人機(jī)專(zhuān)用機(jī)型和專(zhuān)用傳感器的配置。如無(wú)人機(jī)材料的改進(jìn)，使得機(jī)身更加輕便，能抵御惡劣環(huán)境干擾，設(shè)計(jì)方面要保障飛機(jī)的穩(wěn)定性。開(kāi)展適應(yīng)于林業(yè)行業(yè)的專(zhuān)用傳感器研究，以便更好的獲取相關(guān)的森林資源數(shù)據(jù)，解決目前植保無(wú)人機(jī)專(zhuān)用藥劑的數(shù)量和品種不能滿足需求，以及無(wú)人機(jī)高載荷時(shí)作業(yè)時(shí)間短、續(xù)航能力弱、林業(yè)專(zhuān)業(yè)藥箱等一系列問(wèn)題。

參 考 文 獻(xiàn)

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（責(zé)任編輯：鄭京津）