采用YOLO算法和无人机影像的松材线虫病异常变色木识别

黄丽明，王懿祥，徐 琪※，刘青华

（1.浙江农林大学环境与资源学院，杭州 311300；2.浙江农林大学，省部共建亚热带森林培育国家重点实验室，杭州 311300；3.浙江农林大学，浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室，杭州 311300；4.中国林科院亚热带林业研究所，杭州 311300）

0 引 言

松材线虫病（Pine Wilt Disease，PWD）是中国乃至全球森林生态系统中最具危险性、毁灭性的病害之一[1]。近年来，松材线虫病传播速度加快，危害日益加重，截至2020年，松材线虫病已在中国18个省726个县级行政区发生[2]，危害对象由马尾松（Pinus massomiana）、黑松（Pinus thunbergii）扩大到红松（Pinus koraiensis）、落叶松（Larix gmelinii）等种类[3]，疫情直接威胁中国近6 000万hm2松林资源安全。松材线虫病异常变色木的监测是松材线虫病防控的关键，通过监测可以及时掌握病害情况并据此做出相应的防治工作，有利于松材线虫病的治理。

在各县市的疫情防控中，异常变色木调查大部分采用人工地面调查的方法。人工地面调查耗时耗力，地势险要区域人员无法到达，不利于松材线虫病防治工作的开展。近年来随着无人机技术的发展与普及，无人机遥感开始运用到松材线虫病异常变色木监测中。无人机能够快速采集大面积的高分辨率影像，解决地面调查面临的人力资源不足、覆盖率低、效率低、不及时等问题[4]，在松材线虫病的监测中展现了巨大的潜力。

松树受到温度、水分、营养等非生物因子的胁迫或遭遇病虫害侵袭等生物因子影响后，绿色的松针叶易发生变色（黄色、黄褐色或红色），呈现枯死状[5]。……