松材線蟲�。≒WD），是由松材線蟲（Bursaphelenchus xylophilus）引起的具有毀滅性的國際森林病害之一，可以在幾個月內對松林造成快速、大面積的危害，已對我國造成了巨大的生態和經濟損失。因此，及時的監測措施非常必要。高光譜遙感可以獲取數百個波段和連續波長的數據來捕獲受危害樹木的生理變化，有助于檢測早期病蟲害。而基于無人機的高光譜成像儀可以準確觀測樹木冠層的變化，成為評估森林健康情況的有效工具。然而，以往的研究大多使用單日的無人機高光譜數據，難以監測病害發生的時間變化并確定最佳的監測時期。

       基于此，在本研究中，來自北京林業大學的研究團隊于2021年5-10月使用多時態的數據在中國遼寧省撫順市東洲區（124°12′36′′ -124°13′48′′ E，41°56′53′′ -41°57′46′′）進行了研究。在PWD爆發期間，作者于2021年5月9日、6月9日、7月11日、8月11日、9月13日和10月21日對紅松林進行了地面調查（通過形態和分子鑒定確定59棵樹攜帶松材線蟲，另外選擇59棵未被感染的樹木作為對照）。于2021年5月11日、6月10日、7月12日、8月18日、9月15日和10月23日晴朗無云的天氣條件下利用DJI Matrice 600 Pro無人機搭載Resonon Pika L高光譜相機以及LR1601-IRIS雷達系統（北京理加聯合科技有限公司—北京依銳思）獲取高光譜數據和雷達數據。在相同條件下同時獲取UAV RGB圖像。作者分析了每個樹冠的光譜特征，如光譜反射率、一階和二階光譜導數以及植被指數（VIs），以篩選最適用于早期監測PWD的敏感特征。使用隨機森林（RF）分類算法來評估兩組樹木（對照和受危害樹木）之間的可分離性。
 

數據獲取和處理流程圖。
 

無人機高光譜和雷達系統（A）以及研究區位置和10月23日獲取的高光譜圖像（B）。地面、UAV RGB和高光譜圖像的變色過程示例（C）以及不同日期采樣樹木的高光譜曲線示例（D）。

【結果】
 

【結論】

       本研究中，基于無人機的遙感數據可以成功檢測感染PWD樹木的光譜變化。（1）7月和8月，可以從RGB數據和野外調查中發現樹木發生明顯的癥狀，而在6月，樹冠光譜特征對PWD危害的響應已經被監測到，說明6月可能是PWD最佳監測時期；（2）光譜導數是對感病松樹最具識別能力的參數，其次是光譜反射率和VIs；（3）基于7-10月高光譜數據，利用RF分類器可以將兩組樹成功分離，整體分類精度為0.75~0.95。
 

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