Fast R-CNN深度学习和无人机遥感相结合在松材线虫病监测中的初步应用研究

黄华毅，马晓航，扈丽丽，黄咏槐，黄焕华*

(1.广东省林业科学研究院，广州 510520；2.零晓(北京)科技有限公司，北京 100083)

松树是我国种植面积最大、分布最为广泛的树种之一。松材线虫病是松材线虫Bursaphelenchusxylophilus(Steiner & Buhere)Nickle侵染引起的松树毁灭性病害，具有破坏力强、传播迅速的特点。松材线虫病自然传播主要依赖媒介昆虫松褐天牛MonochamusalternatusHope的传播；远距离、跳跃式扩散主要通过疫木运输等人为因素(谢伟忠等, 2017)。根据国家林业与草原局2021年第5号松材线虫病疫区公告，松材线虫病目前已广泛传播至我国大陆的17个省(市、自治区)的721个县级疫区(较2020年度新增县级疫区63个)(国家林业与草原局, 2021)。松材线虫病的发生具有随机性和突发性，而其防控工作又具有长期性、艰巨性和复杂性的特点，因此第一时间发现疫情并了解其危害情况是松材线虫病防控的关键(马跃等, 2014)。

我国松林分布区大部分处在松材线虫病的适生区，面临着松材线虫病的潜在威胁，迫切需要能灵活、高效、大面积监测松材线虫病疫情的技术手段(冯益民等, 2009; 韩阳阳等, 2014)。以往松材线虫病监测主要以人工地面调查为主，但由于松林大多处于山高、路陡、林密的地区，导致人工地面调查成本高、效率低，在林间又难以覆盖所有病枯死松树，导致遗漏现象普遍，从而难以精确掌握疫情发生动态情况(张红梅等, 2017)。卫星遥感在森林病虫害监测上已有广泛的应用，如可用于森林病虫害定量检测的高分五号卫星数据(陶欢等, 2020)。但卫星遥感易受空间分辨率、大气影响和重访周期的限制，难以灵活获取松材线虫病监测的高精度影像，对于特定时间窗口单株树级别的变色松树监测难以准确定位(Xueetal., 2017)。……