松材线虫病遥感监测研究进展及方法述评

来源：农业工程学报杂志2022年第18期北京时间：

作者：张晓东,杨皓博,蔡佩华,陈关州,李贤蔚,朱坤,

摘要：该研究旨在综合述评松材线虫病遥感监测的历史及近年来的研究进展，并就当前研究和工作中产生的问题给出建议与展望，为相关管理部门、科研院所以及从业者提供技术参考和辅助决策依据。该研究以科学引文数据库（WoS）和CNKI检索并筛选后得到的文献为基础，系统梳理松材线虫病遥感监测的提出及发展；根据遥感监测的对象层次分类梳理了近几年相关研究中使用的方法，就当前研究中存在的问题进行归纳和总结，最后给出了未来可能的工作及研究方向。该研究发现：1）2017年来松材线虫病遥感监测一直处于研究热点。2）松材线虫病遥感监测研究使用数据的运载平台大多为以无人机（UAV）为代表的机载平台，而光谱类型以RGB和多光谱为主。3）松材线虫病遥感监测的粒度以单株为主，监测使用的病害类别体系繁多且不同类别体系间的关系模糊。4）机器学习和深度学习两类方法在松材线虫病遥感监测研究中占据垄断地位，但两类方法各有优势、互不取代。该研究认为遥感调查极大提高了松材线虫病疫情增量控制及存量消减工作的效率，但存在单一数据源难以满足大范围细粒度的监测需求、病害类别体系杂乱、数据集不统一不标准、缺乏长时序监测成果等方面的问题。该研究提出未来可以在空天数据融合、病害类别体系及数据集标准化和短周期长时序监测等三个方面开展进一步工作及研究会有助于松材线虫病遥感监测的进一步实时化和智能化。

关键词：遥感, 机器学习, 松材线虫病, 深度学习, 植被指数