基于無人機(jī)遙感的松材線蟲病綠色新型藥劑防治效果評估

張歆逢，于海英*，趙 銳，商洪溢，蔣麗雅

（1.國家林業(yè)和草原局生物災(zāi)害防控中心，遼寧 沈陽 110034；2.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)，北京 100083；3.山東瑞達(dá)生態(tài)技術(shù)有限公司，山東 濟(jì)南 250000）

松材線蟲病是全球最具危險性的林業(yè)檢疫性有害生物。自1982年傳入我國以來，已成為威脅我國松林資源的頭號大敵，造成了巨大的生態(tài)、經(jīng)濟(jì)損失[1]。由于松材線蟲病防治存在致病機(jī)理不清、阻斷傳播蔓延的難度大、有效防治技術(shù)手段匱乏等問題，急需創(chuàng)新性技術(shù)手段和綠色安全藥劑的研發(fā)。此外，防治工程項目中采取疫木除治及伐根處理、飛防施藥、打孔注藥等綜合措施開展防治，但防治過程的監(jiān)理和防治效果檢查缺乏相對系統(tǒng)、科學(xué)的評價手段。近年來，通過無人機(jī)遙感技術(shù)監(jiān)測變色和枯死松樹，代替護(hù)林員徒步巡查，精確定位發(fā)病松樹位置，據(jù)此組織地面人員砍伐除治，已取得一定成效[2-8]。但將無人機(jī)遙感與林業(yè)有害生物防治效果評估結(jié)合的研究較少。本文旨在通過無人機(jī)遙感和地理信息系統(tǒng)綜合應(yīng)用，結(jié)合人工地面核查與取樣檢測，對松材線蟲病新型藥劑施藥區(qū)及空白對照區(qū)不同類型感病松樹進(jìn)行不同時期的精準(zhǔn)定位，從而實(shí)現(xiàn)防治效果的階段性評價。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)地概況

試驗(yàn)于2020年在山東省威海市文登區(qū)昆崳山南部區(qū)域葛家鎮(zhèn)黃龍峴村西山（37°10'48"—37°11'16.8"N 121°45'36"—121°46'12"E）開展。試驗(yàn)區(qū)平均海拔150 m，森林類型為針闊混交林。闊葉樹以麻櫟、刺槐為主，松樹以黑松、赤松為主，平均樹齡20年，平均胸徑11 cm。平均樹高5.5 m，平均冠幅2 m，郁閉度0.3。試驗(yàn)區(qū)面積共36 hm2，其中施藥區(qū)面積28.7 hm2，空白對照區(qū)面積7.3 hm2。

1.2 試驗(yàn)材料

無人機(jī)設(shè)備采用大疆經(jīng)緯M600 PRO 進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。M600 PRO 內(nèi)置專業(yè)級A3 飛行控制系統(tǒng)、Lightbridge 2 圖像傳輸系統(tǒng)。M600 PR0 搭載大疆禪思Z30 相機(jī)。施藥區(qū)松材線蟲病綠色新型防治藥劑由中國農(nóng)業(yè)大學(xué)吳學(xué)民教授提供，涉及“天牛、線蟲、樹體、環(huán)境”四位一體藥劑體系，包括天牛殺滅藥劑、線蟲殺滅藥劑、植物生物刺激劑、高效靶標(biāo)攜帶劑和新型耐雨水沖刷助劑等；無人機(jī)精準(zhǔn)施藥及監(jiān)測由山東瑞達(dá)生態(tài)技術(shù)有限公司實(shí)施。3 次飛機(jī)施藥時間分別為2020年6月1日、6月28日和8月5日。

1.3 試驗(yàn)方法

昆崳山試驗(yàn)區(qū)松材線蟲病枯死樹監(jiān)測主要包括無人機(jī)數(shù)據(jù)采集、枯死松樹提取、外業(yè)地面核查與取樣檢測、內(nèi)業(yè)整理等，流程如圖1。

圖1 無人機(jī)遙感流程圖Figure 1 Flow-progress of UAV Remote Sensing

1.3.1 無人機(jī)數(shù)據(jù)采集

對無人機(jī)數(shù)據(jù)采集、正射影像制作和試驗(yàn)區(qū)的森林資源等數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，檢查數(shù)據(jù)完整性、空間精度等。

劃定航測區(qū)域。采用1:10000 林相圖和更大比例尺遙感影像圖、地形圖等進(jìn)行作業(yè)區(qū)的規(guī)劃，精確定位所有航點(diǎn)（誤差小于10 m），求算飛行作業(yè)區(qū)面積。

航線設(shè)計。2020年5月5日，7月8日和10月12日對實(shí)驗(yàn)區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，具體作業(yè)設(shè)計如圖2。

圖2 無人機(jī)作業(yè)航線圖Figure 2 UAV operation route map

飛行作業(yè)。本試驗(yàn)要求地面分辨率0.05 m，同一航線上相鄰像片的航高差≤30 m，實(shí)際航高與設(shè)計航高之差≤50 m。避開晴天時正午前后2 h 內(nèi)攝影，攝影時的太陽高度角大于30～40°。

1.3.2 無人機(jī)數(shù)據(jù)采集與處理

2020年5月5日、7月8日、10月12日對試驗(yàn)項目進(jìn)行無人機(jī)數(shù)據(jù)采集，采集當(dāng)日均為晴天，且風(fēng)速較小，滿足無人機(jī)工作條件要求。飛行過程中設(shè)定的航向重疊度為85%，旁向重疊度為70%，采集的數(shù)據(jù)空間分辨率為0.05 m。

無人機(jī)影像處理通過Agisoft Photo Scan 軟件進(jìn)行拼接，工作流程由軟件自動完成，使用GPU 對處理過程進(jìn)行加速。對導(dǎo)入的影像進(jìn)行照片對齊、建立密集點(diǎn)云、生成網(wǎng)格、生成紋理、生成DEM 和DOM 數(shù)據(jù)等處理。

1.3.3 枯死及變色樹提取

由于松材線蟲病防治效果評估過程中需要對涉及到的不同染病程度的松樹進(jìn)行提取，目前利用自動提取的方法無法滿足本研究要求。因此，在研究過程中利用人工目視判讀方法對不同染病類型的病、枯死松樹進(jìn)行提取，同時配合人工地面取樣檢測。根據(jù)松材線蟲病不同染病程度所表現(xiàn)的不同特征，將染病松樹分為整株干枯、整株變色、局部變色3 個類型（見表1、圖3）。

表1 染病松樹類型表Table 1 Types of pine infected by Bursaphelenchus xylophilus

圖3 無人機(jī)遙感染病松樹類型圖Figure 3 Types of disease trees by UAV

1.3.4 內(nèi)業(yè)整理

內(nèi)業(yè)整理是對變色、枯死樹提取的結(jié)果和外業(yè)地面調(diào)查結(jié)果進(jìn)行整理，結(jié)合森林資源數(shù)據(jù)和往年監(jiān)測成果數(shù)據(jù)開展數(shù)據(jù)建庫、空間分析等工作，形成松材線蟲病枯死松樹空間數(shù)據(jù)庫和各種專題圖成果。

專題地圖主要為1：10000 分測區(qū)的枯死松樹分布圖，以及A3 幅面按行政區(qū)劃制作的枯死松木小班分布圖。

1.3.5 正射影像制作

數(shù)字正射影像圖(DOM)，利用數(shù)字高程模型(DEM)對數(shù)字化航空攝影影像,經(jīng)逐像元進(jìn)行投影差改正、鑲嵌,按國家基本比例尺地形圖圖幅范圍裁切生成的數(shù)字正射影像數(shù)據(jù)集。本試驗(yàn)項目利用PIX4D 軟件進(jìn)行影像數(shù)據(jù)的處理。

前期POS 數(shù)據(jù)處理。無人機(jī)照片數(shù)據(jù)按經(jīng)緯度順序，編輯照片名稱，導(dǎo)入坐標(biāo)轉(zhuǎn)換軟件通過RTK 計算的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)，將經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為當(dāng)?shù)刈鴺?biāo)數(shù)據(jù)。轉(zhuǎn)換后的平面坐標(biāo)保存為.TXT 格式：照片名稱，Y，X，Z。

坐標(biāo)系編輯選擇昆崳山試驗(yàn)區(qū)當(dāng)?shù)刈鴺?biāo)系，地理定位選擇從文件中，格式根據(jù)TXT 格式，選擇之前轉(zhuǎn)換的是X,Y,Z(注：這里的XY 和地理坐標(biāo)中是反的)后導(dǎo)入照片。數(shù)據(jù)處理完成，點(diǎn)擊鑲嵌圖編輯器，進(jìn)行影像微調(diào)，完成影像處理，形成正射影像圖（圖4、5）。

圖4 導(dǎo)入照片F(xiàn)igure 4 Importing photos

圖5 昆崳山試驗(yàn)區(qū)正射影像圖Figure 5 Orthophoto of Kunyushan experimental area

1.4 提取變色木信息

1.4.1 建立解譯標(biāo)志

在覆蓋松材線蟲病疫區(qū)的無人機(jī)影像中選擇若干典型變色、枯死松樹，建立智能提取算法及人工審核的解譯標(biāo)志。典型枯死松樹影像如圖6。

圖6 無人機(jī)影像典型病枯死松樹解譯標(biāo)志圖Figure 6 Interpretation mark of typical disease and dead pine in UAV image

1.4.2 智能提取

利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法開展智能算法訓(xùn)練，建立訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)枯死樹的識別與提取。

智能算法訓(xùn)練：針對昆崳山試驗(yàn)區(qū)無人機(jī)影像，選擇一定數(shù)量的正、負(fù)樣本對智能提取模型進(jìn)行訓(xùn)練；利用測試樣本對訓(xùn)練的模型進(jìn)行精度驗(yàn)證，當(dāng)模型測試精度大于99.5%時，停止訓(xùn)練并利用訓(xùn)練好的模型對無人機(jī)影像進(jìn)行枯死樹提??；分析模型訓(xùn)練狀況，如果處于欠擬合狀態(tài)則繼續(xù)進(jìn)行迭代訓(xùn)練；如果處于過擬合狀態(tài)，則加入新的訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練。

圖像智能識別：將各監(jiān)測區(qū)無人機(jī)影像按智能模型的IO 要求做好相應(yīng)處理；智能模型批量讀取準(zhǔn)備好的無人機(jī)影像，對其中枯死樹進(jìn)行識別，并對圖像中的枯死樹木自動標(biāo)記（圖7）。

圖7 變色松樹智能識別Figure 7 Intelligent recognition of discolored pine

處理結(jié)束后，帶有標(biāo)記的圖像被算法自動上傳，交由人工開展人機(jī)交互檢查和審核。

1.4.3 結(jié)果檢查與審核

（1）人工交互平臺監(jiān)測到新數(shù)據(jù)源時，自動將待審核的數(shù)據(jù)分發(fā)給審核人員；

（2）審核人員根據(jù)解譯標(biāo)志通過人機(jī)交互的目視判讀方法對算法的智能化處理的結(jié)果進(jìn)行檢查和審核；

（3）計算通過審核數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度坐標(biāo)信息，為外業(yè)調(diào)查做準(zhǔn)備。

1.5 地面核查

為了從多角度、多層次反映昆崳山試驗(yàn)區(qū)枯死松樹分布的全貌，把枯死松樹提取過程中的疑難點(diǎn)、典型區(qū)和集中發(fā)生區(qū)域作為調(diào)查重點(diǎn)，驗(yàn)證枯死樹提取的準(zhǔn)確度，掌握昆崳山試驗(yàn)區(qū)松材線蟲病枯死樹的實(shí)際發(fā)生情況和分布現(xiàn)狀。在試驗(yàn)區(qū)域內(nèi)存在的僅部分枝條變?yōu)辄S綠色的松樹，無人機(jī)遙感影像無法識別，采取地面核查及取樣檢測，按照松材線蟲樣本檢出率，一同歸入松材線蟲病罹病木，計算病株率。

2 結(jié)果與分析

2.1 變色樹木統(tǒng)計分析

圖8 人工地面核查枯死樹類型（a.整株干枯;b.整株變紅;c.局部變色）Figure 8 Verification of discolored and dead tree types on ground

試驗(yàn)區(qū)內(nèi)36 hm2（28.7 hm2施藥區(qū)和7.3 hm2空白對照區(qū)）4月底前進(jìn)行了病死樹清理，5月5日，無人機(jī)遙感判讀結(jié)合地面人工調(diào)查驗(yàn)證，確定施藥區(qū)共有松樹10239 株，對照區(qū)共有松樹4189 株。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工目視判讀相結(jié)合的方法提取了28.7 hm2施藥區(qū)和7.3 hm2對照區(qū)的變色、枯死松樹分別為49 株和10 株，施藥區(qū)和空白對照區(qū)病株率分別為0.48%和0.23%，即施藥區(qū)在施藥前的發(fā)病程度略重于空白對照區(qū)。

越年枯死樹 （2019年感染松材線蟲但當(dāng)年未顯癥，2020年春季始顯癥） 從2020年5月到7月陸續(xù)出現(xiàn)，本試驗(yàn)依據(jù)松褐天牛和松材線蟲病在當(dāng)?shù)氐陌l(fā)生規(guī)律以及往年的病死樹情況[9-15]，將2020年7月中旬作為分界點(diǎn)，5月1日至7月中旬以前新發(fā)生的變色、枯死樹作為越年枯死結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計。7月中旬以后的變色樹作為當(dāng)年發(fā)生的病死樹統(tǒng)計。11月初當(dāng)?shù)芈闄甸_始變色。因此，本試驗(yàn)只對7月中旬和10月中旬?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析。

7月8-12日，確定28.7 hm2畝施藥區(qū)變色及枯死樹共有147 株，其中整株干枯10 株，整株變色112 株，局部變色25 株；對照區(qū)共有45 株病枯死松樹，其中整株干枯5 株，整株變色33 株，局部變色7 株。2020年10月12-15日，無人機(jī)遙感判讀結(jié)合地面人工調(diào)查驗(yàn)證，施藥區(qū)共有144 株變色、枯死松樹，其中整株干枯50 株，整株變色84 株，局部變色10 株；對照區(qū)共有186 株變色、枯死松樹，其中整株干枯15 株，整株變色100 株，局部變色71 株（詳見表2）。所有局部變色樹在地面人工調(diào)查驗(yàn)證時均進(jìn)行了感病枝條的取樣檢測，整株變色樹進(jìn)行了主干抽樣檢測，松材線蟲檢出率92%。

表2 昆崳山試驗(yàn)區(qū)2020年7月和10月變色、枯死松樹統(tǒng)計表Table 2 Statistics of discolored and dead pine trees in Kunyushan experimental area in July and October,2020

據(jù)此計算，7月份施藥區(qū)和對照區(qū)的病株率分別為1.44%和1.07%，10月份施藥區(qū)和對照區(qū)的病株率分別為1.41%和4.44%。施藥區(qū)感病樹增加量為（144-147）/430=-0.007 株/667m2；對照區(qū)感病樹增加量（186-45）/110=1.28 株/667m2。施藥區(qū)相對未增加新變色及枯死樹，對照區(qū)平均每畝增加了1.28 株變色、枯死樹。

從圖9可以看出，與7月份相比，10月份對照區(qū)整株變色、局部變色和整株干枯3 種類型的變色、枯死松樹的數(shù)量均有增加，尤其整株變色和局部變色的松樹大量增加，即對照區(qū)出現(xiàn)大量新感病松樹。施藥區(qū)整株干枯的數(shù)量有所增加，整株變色和局部變色的松樹數(shù)量均有所減少。施藥區(qū)7月份有一部分整株變色的松樹到10月份發(fā)展為整株干枯，一部分局部變色的松樹10月份變?yōu)檎曜兗t。

圖9 7月和10月試驗(yàn)區(qū)不同類型變色、枯死樹統(tǒng)計Figure 9 Statistics on different types of discolored and dead trees in July and Octobe

2.2 新增病死樹分布情況分析

從7月和10月的變色、枯死樹分布圖（圖10、11）看出，10月份施藥區(qū)新增的局部枝條變紅的10 株樹大多分布于施藥區(qū)與其他區(qū)域毗鄰邊界，存在藥劑飄移及邊界天牛密度增加等影響因素。此外，經(jīng)過坐標(biāo)點(diǎn)比對，7月份有13 株枝條局部感病的松樹，經(jīng)取樣檢測含松材線蟲，10月份有松材線蟲擴(kuò)散受抑制、枝條內(nèi)被殺死的現(xiàn)象，取樣檢測不含松材線蟲。說明新型藥劑有很強(qiáng)的內(nèi)吸傳導(dǎo)性，在殺天牛的同時兼具殺松材線蟲的特點(diǎn)。因昆崳山區(qū)域海風(fēng)較大，因此10月份時這13 株樹的病枝很快落葉，無人機(jī)遙感以及人工地面核查將其計入健康樹。因此，施藥區(qū)相對未增加新感病樹。對照區(qū)10月份與7月份相比，新增感病樹明顯。

圖10 7月昆崳山試驗(yàn)區(qū)變色、枯死樹分布圖Figure 10 Distribution of discolored and dead trees in Kunyushan experimental area in July

3 結(jié)論與討論

應(yīng)用無人機(jī)對昆崳山試驗(yàn)區(qū)進(jìn)行航拍，獲取0.05 m 分辨率數(shù)據(jù)，并利用Pixel4D Mapper 軟件對其進(jìn)行正射校正形成正射影像圖。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工目視判讀相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)了對無人機(jī)遙感圖像中變色、枯死樹的有效提取，在人機(jī)平臺上實(shí)現(xiàn)了相對精準(zhǔn)的技術(shù)判別，比較直觀地反映了7月—10月施藥區(qū)和對照區(qū)的變色、枯死松樹變化情況。通過地面核查對比分析，2020年7月12日，在試驗(yàn)區(qū)和空白對照區(qū)共核查60 處枯死樹點(diǎn)，準(zhǔn)確識別定位枯死松樹56 株，核查點(diǎn)周邊漏提取4 處；10月15日針對無人機(jī)監(jiān)測處理結(jié)果開展地面驗(yàn)證核查，準(zhǔn)確識別對照區(qū)30 株、施藥區(qū)10 株部分枝條變色的松樹。漏提取2 株，未發(fā)現(xiàn)誤判現(xiàn)象。變色、枯死松樹判讀準(zhǔn)確率為93.3%以上。有遺漏的原因可能是樹體冠層過小或局部感病枝條位于樹冠中下層。

圖11 10月昆崳山試驗(yàn)區(qū)變色、枯死樹分布圖Figure 11 Distribution of discolored and dead trees in Kunyushan experimental area in October

無人機(jī)遙感只是采集數(shù)據(jù)的手段，與在監(jiān)測上的應(yīng)用比，防治效果評估要求更高分辨率，且能對不同類型變色、枯死樹進(jìn)行精確區(qū)分和定位，才能保證評估結(jié)果的準(zhǔn)確性。本試驗(yàn)應(yīng)用無人機(jī)可見光遙感采集0.05 m 空間分辨率的數(shù)據(jù)，分辨率要求高，且需精確判讀多種類型變色、枯死樹。此外，昆崳山試驗(yàn)區(qū)麻櫟在每年11月份樹葉會變色（變成黃褐色或紅褐色）且不脫落，直到第2年4月后長出新葉同時老葉脫落，這就對無人機(jī)遙感的時間及數(shù)據(jù)采集效率有嚴(yán)格要求，即太早體現(xiàn)不出施藥效果，太晚闊葉樹變色導(dǎo)致干擾判斷。無人機(jī)遙感必須在適當(dāng)?shù)臅r間快速準(zhǔn)確完成。本試驗(yàn)未使用多光譜相機(jī)。因防治效果評估中，要求高分辨率，才能區(qū)分不同類型枯死樹，多光譜相機(jī)在高分辨率要求下幅寬受限，每個航帶的面積小，視野窄，數(shù)據(jù)采集能力有限，花費(fèi)時間成本過高，目前仍處于試驗(yàn)階段，未在工程實(shí)踐中大量應(yīng)用。但隨著訓(xùn)練樣本的不斷累積、特征波段的有效選擇、深度學(xué)習(xí)以及監(jiān)測方法及技術(shù)水平的不斷提升，無人機(jī)多光譜甚至高光譜遙感將在松材線蟲病精準(zhǔn)監(jiān)測、防治實(shí)踐中潛力巨大[16-17]。

本試驗(yàn)中的無人機(jī)遙感機(jī)器智能判讀對整株變色松樹信息能進(jìn)行準(zhǔn)確提取，但對整株干枯和局部變色（尤其中下部枝葉局部變色）松樹需結(jié)合人工目視判讀和人工地面核查進(jìn)行。同時，為確定變色、枯死樹是否為松材線蟲病死樹，需取樣檢測。本試驗(yàn)對局部變色的松樹全部進(jìn)行感病枝條取樣，對整株變色的松樹進(jìn)行隨機(jī)樹干木質(zhì)部砍片取樣。雖因昆崳山試驗(yàn)區(qū)海風(fēng)較大，由整株變紅到整株干枯時間較其他地區(qū)短，但因整株干枯松樹是否含松材線蟲對藥劑防治效果判別影響不大，故未對其進(jìn)行取樣檢測。

本試驗(yàn)中，人工目視判讀、人工地面核查及取樣檢測都非常重要，因其能排除可能因闊葉樹變色、變色枯死樹成簇出現(xiàn)等干擾源引起的誤判。

本試驗(yàn)根據(jù)昆崳山地區(qū)松褐天牛和松材線蟲的發(fā)生規(guī)律以及往年的病死樹情況將7月中旬預(yù)估為越年枯死樹與當(dāng)年新感病樹的分界點(diǎn)，該分界點(diǎn)的準(zhǔn)確時間還需進(jìn)一步研究。