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    基于無人機(jī)多光譜影像的松材線蟲病疫區(qū)枯死樹識別

    2023-11-04 13:40:52王明婷麻小梅
    廣西林業(yè)科學(xué) 2023年5期
    關(guān)鍵詞:自動識別松材線蟲病

    林 鑫,陳 琦,王明婷,麻小梅,劉 亞

    (1.廣西壯族自治區(qū)林業(yè)勘測設(shè)計院,廣西南寧 530011;2.廣西華森設(shè)計咨詢有限公司,廣西南寧 530011;3.自然資源部北部灣經(jīng)濟(jì)區(qū)自然資源監(jiān)測評價工程技術(shù)創(chuàng)新中心,廣西南寧 530011)

    松樹(Pinusspp.)是我國主要造林樹種之一。近年來,松樹受松材線蟲(Bursaphelenchusxylophilus)病危害越來越嚴(yán)重,大量松樹死亡,給林業(yè)生產(chǎn)造成重大損失,也在一定程度上影響生態(tài)環(huán)境。松材線蟲病是由松材線蟲侵染導(dǎo)致的病害。松材線蟲已被全球50多個國家列為檢疫性有害生物[1]。其致病力強(qiáng),發(fā)病時間短,傳播速度快,治理難度大;其防控主要有3個關(guān)鍵環(huán)節(jié),即病害檢疫和疫情監(jiān)測、疫木除治及媒介昆蟲防治[2]。及時發(fā)現(xiàn)和準(zhǔn)確定位疫區(qū)中的枯死樹有助于及時處置枯死樹,對松材線蟲的防治有重要意義。

    目前,較常用的發(fā)現(xiàn)和準(zhǔn)確定位枯死樹的方法為人工踏查和衛(wèi)星遙感,其應(yīng)用均存在一定局限性;人工踏查成本高,時間長,效率低,難以實現(xiàn)大面積檢測;衛(wèi)星遙感受分辨率、重訪周期和天氣狀況等因素影響較大[1]。特別是在復(fù)雜林區(qū),采用人工踏查和衛(wèi)星遙感,難以實現(xiàn)松材線蟲病疫情普查和枯死樹監(jiān)測。無人機(jī)(Unnamed Aerial Vehicle,UAV)遙感影像具有實時、靈活、范圍廣、成本低和高空間分辨等優(yōu)點,已被應(yīng)用于松材線蟲病疫情普查工作中。早期的無人機(jī)遙感影像識別依賴于從圖像中提取人工設(shè)計特征,使用這些特征訓(xùn)練淺層分類器算法,如隨機(jī)森林、支持向量機(jī)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,難以提取高級語義特征,存在時間復(fù)雜度高、依賴人工設(shè)計特征和缺乏魯棒性等問題[3]。近年,在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)結(jié)構(gòu)中以自動特征提取的深度學(xué)習(xí)方法在圖像識別領(lǐng)域取得了極大成功[4]。張瑞瑞等[5]利用UNet 網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)松材線蟲病枯死樹圖像分割;Xia 等[6]對比U-Net、DeepLabv3+和PSPNet 等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在松材線蟲病枯死樹自動識別工作中的識別準(zhǔn)確率,選出表現(xiàn)最優(yōu)的模型;Yu 等[7]提出3D-Res CNN 模型,并將其應(yīng)用于松材線蟲病的早期識別檢測。這些研究大部分基于可見光(RGB)影像進(jìn)行。但單一可見光影像所含波段信息較少,通過超高分辨率影像對松材線蟲病疫區(qū)枯死樹進(jìn)行分類時,受到目標(biāo)小、背景復(fù)雜等問題的制約,影響分類精度[8]。本研究基于同一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以相同訓(xùn)練參數(shù)對不同波段組合的無人機(jī)多光譜影像進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測,探尋最優(yōu)波段組合,提出一種基于無人機(jī)多光譜影像自動識別松材線蟲病疫區(qū)枯死樹的方法,進(jìn)一步提升松材線蟲病疫情監(jiān)測水平。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    選取廣西柳州市三江侗族自治縣(108°54′ ~109°27′E,25°43′~25°52′N)、河池市宜州區(qū)(108°26′~108°37′E,24°27′ ~24°34′N)和大化瑤族自治縣(107°57′~108°0′E,23°42′~23°45′N)、南寧市橫州市(109°13′~109°15′E,22°38′~22°39′N)及桂林市平樂縣(110°45′E,24°51′N)的42 個松材線蟲病害疫點小班及其周邊2 km 范圍內(nèi)的松樹林圖斑,共計39.05 km2。研究區(qū)多為山地,屬亞熱帶季風(fēng)氣候,年均氣溫17 ~23 ℃,年均降水量1 080 ~2 760 mm,年均日照時長1 169 ~2 219 h,氣候溫暖,熱量豐富,降水豐沛。主要植被類型為常綠闊葉林,常見樟科(Lauraceae)、殼斗科(Fagaceae)、山茶科(Theaceae)、橄欖科(Burseraceae)、山欖科(Sapotaceae)和楝科(Meliaceae)樹種,人工林樹種主要有馬尾松(Pinus massoniana)、杉木(Cunninghamialanceolata)、桉樹(Eucalyptusspp.)和油茶(Camelliaoleifera)。

    1.2 數(shù)據(jù)采集與處理

    1.2.1 設(shè)備與飛行參數(shù)

    無人機(jī)型號為DJI Mavic 3 Multispectral,最大航線作業(yè)速度15 m/s,最長續(xù)航時間43 min,搭載RTK(Real Time Kinematic)定位模塊,懸停精度±0.1 m。無人機(jī)搭載可見光相機(jī)與多光譜相機(jī)的集成影像模塊;其中,可見光相機(jī)的有效像素為2 000 萬,光圈范圍f/2.8 ~f/11,等效24 mm 焦距,可采集的最大照片尺寸為5 280× 3 956 像素;多光譜相機(jī)的有效像素為500 萬,包含綠光(Green,G)波段[(560 ±16)nm]、紅光(Red,R)波段[(650 ± 16)nm]、紅邊(Red Edge,RE)波段[(730 ± 16)nm]和近紅外(Near Infrared,NIR)波段[(860±26)nm],光圈f/2.0,等效25 mm焦距,可采集的最大照片尺寸為2 592 ×1 944像素。

    基于12.5 m空間分辨率的ALOS DEM 數(shù)據(jù)進(jìn)行航線規(guī)劃,設(shè)定相對飛行高度為200 m,飛行速度為15 m/s,對焦設(shè)置為無窮遠(yuǎn),航向重疊為80%,旁向重疊為70%;每次起飛作業(yè)前采用漫反射板對多光譜相機(jī)進(jìn)行輻射定標(biāo)。

    1.2.2 數(shù)據(jù)處理

    采用DJI Terrav 3.6.6 軟件完成可見光和多光譜影像鑲嵌拼接及多光譜影像輻射校正,得到空間分辨率為0.06 m 的拼接可見光正射影像和空間分辨率為0.10 m 的多光譜正射影像。采用ArcGIS Desktop軟件,以目視解譯法對研究區(qū)內(nèi)所有疑似松材線蟲病枯死樹進(jìn)行標(biāo)注,并進(jìn)行多人、多次人工標(biāo)注檢查,相互驗證,得到最終人工標(biāo)注結(jié)果。將標(biāo)注結(jié)果在Python 3.7.6軟件中進(jìn)一步處理。

    采用最近鄰法對可見光正射影像進(jìn)行重采樣,得到空間分辨率為0.10 m 的正射影像,并將其作為可見光組;對多光譜正射影像進(jìn)行拉伸,使所有像元值在0 ~255范圍內(nèi);對多光譜正射影像進(jìn)行不同波段間的相互運(yùn)算,提取歸一化差異植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和歸一化差異紅色邊緣指數(shù)(Normalized Difference Red Edge Index,NDRE),計算公式為[9-10]:

    分別將NDVI 值和NDRE 值與可見光正射影像和多光譜正射影像進(jìn)行波段組合,得到NDVI 組(RGB + G + R + NIR + RE + NDVI)和NDRE 組(RGB+G+R+NIR+RE+NDRE)數(shù)據(jù)結(jié)果。

    分別將可見光組、NDVI組和NDRE 組數(shù)據(jù)結(jié)果與人工標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行裁剪,得到3 組23 763 個512×512像素的影像和對應(yīng)的標(biāo)簽。

    1.2.3 識別方法

    在CPU 為I9-12700 K、顯卡GPU 為GeForece GTX 4090 的計算機(jī)平臺上,采用Python 3.7.6 軟件和Tensorflow 2.8 架構(gòu)實現(xiàn)U-Net 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11],進(jìn)行學(xué)習(xí)與訓(xùn)練,自動識別松材線蟲病疫區(qū)中的枯死樹。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,U-Net 由特征提取和特征融合2個部分組成。特征提取部分獲取輸入圖像的語義信息,特征融合部分準(zhǔn)確定位語義信息。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,未使用全連接層,可減少需訓(xùn)練的參數(shù)數(shù)量,提高網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行速度和效率。

    將3 組影像及其標(biāo)簽均按6∶2∶2 的比例分為14 258個訓(xùn)練集、4 752個測試集和4 753個驗證集。將訓(xùn)練集和驗證集輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行訓(xùn)練;訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置為batch size=4,learningrate=0.000 1,epochs=100,不使用預(yù)訓(xùn)練模型。采用Adam優(yōu)化器,選擇Dice Loss 為損失函數(shù),根據(jù)訓(xùn)練過程中Loss 與Accuracy(Acc)的變化(圖1),記錄完成全部訓(xùn)練所需時間、最優(yōu)模型出現(xiàn)時的次數(shù)和模型精度。

    圖1 數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程中Loss與Acc變化曲線Fig.1 Change curves of Loss and Acc during data training

    訓(xùn)練完成后,分別得到3 組模型。利用3 組模型,分別對3個組的測試集進(jìn)行預(yù)測;將預(yù)測結(jié)果與人工標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行對比,對3組模型進(jìn)行精度評價。

    以準(zhǔn)確率Accuracy(Acc,%)為精度評價指標(biāo),計算公式為:

    式中,TP 為正確預(yù)測;FP 為錯誤預(yù)測,漏檢目標(biāo)計入錯誤預(yù)測。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 可見光組

    可見光組訓(xùn)練總時長為42.63 h,在第46次訓(xùn)練時得到最優(yōu)模型;將最優(yōu)模型應(yīng)用到測試集上進(jìn)行預(yù)測,得到自動識別結(jié)果(圖2)??梢姽饨M共自動識別出6 266株枯死樹,與人工標(biāo)注結(jié)果對比,錯檢921株,漏檢525株,自動識別結(jié)果的準(zhǔn)確率為81.25%。

    圖2 可見光組模型測試集預(yù)測結(jié)果Fig.2 Prediction results of model test set in visible light group

    2.2 NDVI組

    NDVI 組訓(xùn)練總時長為53.64 h,在第71 次訓(xùn)練時得到最優(yōu)模型;將最優(yōu)模型應(yīng)用到測試集上進(jìn)行預(yù)測,得到自動識別結(jié)果(圖3)。NDVI 組共自動識別出6 378株枯死樹,與人工標(biāo)注結(jié)果對比,錯檢759株,漏檢251 株,自動識別結(jié)果的準(zhǔn)確率為86.33%。

    圖3 NDVI組模型測試集預(yù)測結(jié)果Fig.3 Prediction results of model test set in NDVI group

    2.3 NDRE組

    NDRE 組訓(xùn)練總時長為51.97 h,在第68 次訓(xùn)練時得到最優(yōu)模型;將最優(yōu)模型應(yīng)用到測試集上進(jìn)行預(yù)測,得到自動識別結(jié)果(圖4)。NDRE組共自動識別出6 356 株枯死樹,與人工標(biāo)注結(jié)果對比,錯檢813 株,漏檢327 株,自動識別結(jié)果的準(zhǔn)確率為84.79%。

    圖4 NDRE組模型測試集預(yù)測結(jié)果Fig.4 Prediction results of model test set in NDRE group

    3 討論與結(jié)論

    3 組數(shù)據(jù)對比,可見光組完成訓(xùn)練所需時間最短,最優(yōu)模型出現(xiàn)時所需的訓(xùn)練次數(shù)最少,模型識別準(zhǔn)確率最低;NDVI 組完成訓(xùn)練所需時間最長,最優(yōu)模型出現(xiàn)時所需的訓(xùn)練次數(shù)最多,模型識別準(zhǔn)確率最高;NDRE 組完成訓(xùn)練所需時間、最優(yōu)模型出現(xiàn)時所需的訓(xùn)練次數(shù)和模型識別準(zhǔn)確率與NDVI 組相近。

    NDVI 組和NDRE 組均加入了多光譜波段和植被指數(shù)波段,可凸顯健康松樹與枯死木的區(qū)別,其識別準(zhǔn)確率優(yōu)于單一可見光組。這一結(jié)果與周小杰等[12]和Rao 等[13]利用無人機(jī)多光譜影像和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對松材線蟲病疫區(qū)枯死樹進(jìn)行自動識別的準(zhǔn)確率相近。周小杰等[12]利用RedEdge-3 五波段(R、G、B、NIR和RE)多光譜成像儀在一塊面積約為1.5 km2的松材線蟲病疫區(qū)內(nèi)進(jìn)行染病與病死松樹的自動識別,識別準(zhǔn)確率達(dá)到91.20%;Rao 等[13]利用RedEdge-MX 五波段(R、G、B、NIR 和RE)多光譜成像儀在一塊面積為5.4 km2的松材線蟲病疫區(qū)內(nèi)對枯死樹進(jìn)行檢測,識別準(zhǔn)確率為90.00%。雖然二者識別準(zhǔn)確率均較高,但研究區(qū)域較小,其成果在大面積實際監(jiān)測工作中的應(yīng)用情況未知。

    NDVI 組加入歸一化差異植被指數(shù),NDRE 組加入歸一化差異紅色邊緣指數(shù);NDVI 組識別準(zhǔn)確率比NDRE 組高,說明加入歸一化差異植被指數(shù)比加入歸一化差異紅色邊緣指數(shù)的識別精度更高。Park等[14]研究中,NDVI 組(RGB + NIR + RE + NDVI)識別精度也表現(xiàn)最優(yōu)(86.75%)。說明加入多光譜波段影像和相應(yīng)的植被指數(shù)參與識別,有助于提高識別準(zhǔn)確率。

    本研究中,單一可見光組的識別準(zhǔn)確率為81.25%,與黃華毅等[15]和徐信羅等[16]利用可見光的識別準(zhǔn)確率(82.00%和82.42%)較接近,說明單一可見光可用于疑似松材線蟲病枯死樹的自動識別;但在實際生產(chǎn)應(yīng)用中,單一可見光的識別結(jié)果需人工核查,對結(jié)果進(jìn)行修正,需付出一定的人工成本。

    識別結(jié)果中,3 組均出現(xiàn)錯檢、漏檢現(xiàn)象;錯檢主要是將林間一些小范圍祼土、堆放的草料誤認(rèn)為枯死樹;漏檢主要是漏掉了一些冠幅較小、受到部分遮擋的枯死樹。NDVI組和NDRE 組的錯檢、漏檢現(xiàn)象比單一可見光組少。在下一步的研究中,可采用選擇更適宜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、對易錯分地物進(jìn)行標(biāo)注和調(diào)整優(yōu)化訓(xùn)練參數(shù)等方法對本方法進(jìn)行優(yōu)化,以提高大范圍松材線蟲病疫區(qū)枯死樹識別準(zhǔn)確率。

    本研究所有識別成果均帶有絕對地理坐標(biāo),在與相應(yīng)的森林資源管理“一張圖”成果進(jìn)行疊加分析后,可快速獲得所有枯死樹所在的坐落單位名稱、林班號和小班號等信息,有助于管護(hù)人員開展工作。本研究采用DJI Mavic 3 Multispectral 無人機(jī),與其他多光譜無人機(jī)相比,其價格較低,且可折疊,可降低外業(yè)人員的作業(yè)難度。

    本研究采用無人機(jī)多光譜影像結(jié)合U-Net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,監(jiān)測松材線蟲病疫區(qū)枯死樹,提出一種基于多光譜影像的松材線蟲病疫區(qū)枯死樹自動識別方法;多光譜最優(yōu)波段組合為可見光+紅波段+ 綠波段+ 近紅外波段+ 紅邊波段+ 歸一化差異植被指數(shù)。該方法可快速、準(zhǔn)確地識別松材線蟲病疫區(qū)枯死樹,且數(shù)據(jù)采集和處理成本較低,具有一定推廣應(yīng)用價值。

    利益沖突:所有作者聲明無利益沖突。

    作者貢獻(xiàn)聲明:林鑫負(fù)責(zé)試驗設(shè)計、數(shù)據(jù)采集與分析和論文撰寫;陳琦負(fù)責(zé)試驗計劃確定和論文修改;王明婷負(fù)責(zé)樣本標(biāo)注;麻小梅負(fù)責(zé)文獻(xiàn)檢索;劉亞負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)匯總。

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