张 莉
（临清市自然资源和规划局，山东临清 252600）
数字技术在林业有害生物防控领域的应用，主要包括生物信息学、作物学、动物模拟模型与信息实时采集技术、虚拟现实技术、大数据技术、智能控制与智能设备等技术的结合[1]。尤其是随着近几年人工智能、大数据以及云计算等技术的快速发展，使得数字技术在林业管理中应用的程度不断加深，为提升有害生物防控提供了坚实的技术保障。我国的林业有害生物危害频繁多发，如马尾松毛虫、松褐天牛、松茸毒蛾、松梢螟、松材线虫等，容易导致林木病变，给林业经济造成严重损失。因此，要加强对数字技术在林业虫害防控领域的研究，不断提升林业有害生物防控水平。
数字技术（Digital Technology），是伴随电子计算机技术进步而出现的科学技术，指的借助一定的设备，将图、文、声、像等信息，转化为电子计算机能识别的二进制数字，而后进行运算、加工、存储、传送、传播以及还原的技术。在林业生物有害生物防控中，有害生物监测预报、大数据虫情分析等技术，都属于数字技术的范畴。
数字技术在林业有害生物防控中的应用，主要有以下几个方面的功能。
第一，高效采集数据，全天候工作。林区一般路途遥远，进出不便，林区管理人员在管理维护上需要投入巨大的时间精力，而且受限于地势，管理上面临一定难度。基于数字技术采集技术，可以解放人力，代替人工在林间看守，不受地势影响，24h不间断工作，极大提高有害生物数据采集工作效率。
第二，统计病虫动态数据，判断虫害类型。例如，自动统计出草蛉、草地螟、灰胸突鳃金龟等害虫的动态数据，可以准确判断不同时期林区内发生的虫害类型，为及时防治提供指导建议。
第三，深度挖掘数据信息，预测林木虫情趋势。基于数字技术的病虫害监测预警系统，通过物联网将监测数据实时传输至云平台，在云端实现数据分析与管理。通过统计相应的害虫数量，结合时间，地点等相关信息，可视化展现虫情发生走势图。利用长期积累的数据，林业管理部门通过横向与纵向对比，可以挖掘出虫情爆发期和害虫生活习性等有价值信息，便于对病虫害未来发生趋势进行预测预报，以及时制定防治方案，有效应对重大病虫害疫情的发生。
林业有害生物是指对森林（林木）有害的任何植物、动物或病原体的种、株（或品系）或生物型，包括害虫、病原微生物、害鼠（兔）和有害植物。其中虫害和病害对林木威胁最大扩散最广，近年来呈上升趋势。以下目前发展比较成熟的数字技术林木有害生物防治技术方案。
3.1 构建一体化监测体系
构建一体化的监测体系，实现对林业有害生物的大范围监测。地面区域，采用“物联网+杀虫灯+实地踏查”的预测预报工作方式，进一步提高林业有害生物预测预报效率和准确率。空中区域，利用无人机巡查、遥感卫星等，实现林区大范围病虫害监测。基于高空视频监控、气象监测站、虫情测报灯、卫星遥感、无人机等前端物联监测设备及病虫害事件上报，实现病虫害发生的预测和预报。并根据病虫害的发生规律以及气象环境生态因子，结合专家知识建立预测预报分析模型，预报病虫的发展趋势、发生时间及危害时间，为自然保护地主管单位提供防治决策支持。
具体来说，利用卫星遥感技术对经济林状况及变化趋势进行大尺度监测，遥感通过信息传输形成遥感成像机理与模型，与卫星定位、定轨信息进行高光谱、高分辨率、雷达等数据处理，通过遥感卫星大面积采集病虫害监测寄主影像；
利用低空无人机监测设备对林区重点区域以及进行中小尺度林区监测，实现对经济林病虫害监测寄主大面积快速采集并标记入库，对不同时间段的监测寄主进行历史对比分析，建立监测寄主数据库，无人机进行数据采集，实现对枯死树的智能识别、自动标记、精准防治，建立枯死树样本库，帮助快速定位枯死树的位置。通过视频监控可实时查看种植区作物的生长及病虫害情况，定时拍摄照片存储在云端服务器上，记录植物生长和病虫危害变化过程，方便进一步的比对分析。
3.2 建立预测预报分析模型
基于高空视频监控、气象监测站、虫情测报灯、卫星遥感、无人机等前端物联监测设备及病虫害事件上报，实现病虫害发生的预测和预报。并根据病虫害的发生规律以及气象环境生态因子，结合专家知识建立预测预报分析模型，预报病虫的发展趋势、发生时间及危害时间，为自然保护地（区）主管单位提供防治决策支持。对于林木虫情的测报，接入虫情测报灯，可查看系统当前运行状态，远程采集虫情测报灯内虫体图像数据，统计每个时间段虫体数量；
可查询历史时间内每个时间段的所有虫情数据及当时的图像数据[2]。还可以借助AI 视觉识别、深度学习和网络神经技术，通过前端高空云台监控视频的可见光图像，实时采集视频图像进行多帧分割，利用自主研发的多层卷积神经网络和深度学习算法，提取松材线虫病枯死树（变色松树）属性特征和动态分析，同时加以模型训练，实现对视频画面中的变色松树进行实时侦测、识别和分析。另外，还可以通过有害生物“空天地”一体化监测体系物联感知设备，采用“物联网+杀虫灯+实地踏查”的预测预报工作方式，进一步提高林业有害生物预测预报效率和准确率。对有害生物区域的病虫害数据进行统计分析，图表化显示统计周期内的病虫害发生次数、虫情数量的变化趋势、病虫害发生时温度等气象因子的变化情况，数据结果更直观、清晰。
3.3 建立林木病虫害数据库
林业生物有害生物的防控是一项需要长期坚持的重要工作。我国的林业有害生物种类多，森林面积大，且部分地区的人工纯林面积大，为多种以其为取食对象的有害生物提供了丰富食物来源和寄生条件，有利于有害生物的蔓延。一旦某一区域发生森林病虫害，极易造成区域性病虫害的大规模爆发。因此，需要建立大规模的林木虫害数据库[3]。借助数字技术，以及大数据、云存储等技术，将日常监测收集的有害生物信息，建立与之相关联的受害动植物种类资料库，建立林业有害生物监测管控数据中心，实现基础数据、生态环境监测数据、管理业务应用数据相关行业数据、公众服务数据等集中管理。
数据库中要包括以下数据信息。气象监测的资料信息，林业有害生物的发生与气象条件密切相关，获取实时的天气及环境信息并进行记录，为虫害预警提供气象数据依据。有害生物照片资料信息，对虫情监测设备采集到的图像数据进行虫情图片管理和识别[4]。信息上报数据，对病虫害信息进行登记，填报病虫数据，包括有害生物的类型、名称、危害对象、危害部位，上报监测事件，发生经纬度坐标，处理状态以及照片信息等。围绕空间地理数据与业务数据两大总体数据，对现有空间地理数据、公共基础数据资源基础数据专题数据、资源及监测数据进行整理入库，按照统一规范及标准构建“空天地”一体化监测时空数据库，实现多源数据融合，图属互联、集中管理、动态更新一套图的可管、能用的建设目标，为建设有害生物监测预警管控体系提供数据支撑。
数字技术在林业有害生物防控中的应用，是当前林业管理发展的一个重要方向。而且随着数字技术与物联网、大数据、人工智能等技术综合应用程度的不断加深，在林业病虫害管理方面会发挥越来越重要的作用，不仅能够掌握林业常发性的病虫害的发生期、发生量、发生范围和危害程度，对其发生趋势做出准确的预测，为开展防治工作提供科学依据。
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