２０１９年４月第２期

林业资源管理

ＦＯＲＥＳＴＲＥＳＯＵＲＣＥＳＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＡｐｒｉｌ２０１９Ｎｏ２

无人机遥感技术在重庆市沙坪坝区松材线虫病监测中的应用

武红敢１，牟晓伟２，杨清钰３，王成波４

（１中国林业科学研究院资源信息研究所，北京１０００９１；２重庆保绿丰生物科技有限公司，重庆 ４０１１４７；３重庆市林业科学

研究院，重庆 ４０００３６；４中国科学院遥感与数字地球研究所，北京１００１０１）

摘要：在分析重庆市松材线虫病防控任务严峻形势的基础上，介绍了在沙坪坝区开展枯死松树无人机遥感监测的

工作步骤；分析了枯死松树的空间分布状况；展示了由于媒介昆虫传播导致疫木呈离散型分布的特点；总结了

在地形复杂山区开展低空遥感监测的经验和对策，以及开展时空规律研究的重要意义。

关键词：松材线虫病 ；无人机遥感；监测；枯死松树 ；技术流程；空间分析

中图分类号：Ｓ７６３１８　文献标识码：Ａ　文章编号：１００２－６６２２（２０１９）０２－０１０９－０７ＤＯＩ：１０．１３４６６／ｊ．ｃｎｋｉ．ｌｙｚｙｇｌ．２０１９．０２．０１６

ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＰｉｎｅＷｏｏｄＮｅｍａｔｏｄｅＤｉｓｅａｓｅｂｙＵｎｍａｎｎｅｄＡｅｒｉａｌＶｅｈｉｃｌｅｉｎＳｈａｐｉｎｇｂａ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ

ＷＵＨｏｎｇｇａｎ１，ＭＯＵＸｉａｏｗｅｉ２，ＹＡＮＧＱｉｎｇｙｕ３，ＷＡＮＧＣｈｅｎｇｂｏ４（１ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＦｏｒｅｓｔＲｅｓｏｕｒｃｅｓＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｉｑｕｅ，ＣＡＦ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００９１，Ｃｈｉｎａ；２ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＢａｏｌｖｆｅｎｇＢｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ

Ｃｏ，Ｌｔｄ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０１１４７，Ｃｈｉｎａ；３ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＡｃａｄｅｍｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００３６，Ｃｈｉｎａ；４ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇａｎｄＤｉｇｉｔ

ａｌＥａｒｔｈ，ＣＡＳ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｓｅｖｅｒｅｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｐｉｎｅｗｏｏｄｎｅｍａｔｏｄｅｃｏｎｔｒｏｌｉｎＣｈｏｎｇｑｉｎｇ，ｔｈｅｄｅｔａｉｌｓｔｅｐｓｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｄｅａｄｐｉｎｅｔｒｅｅｓｂｙＵＡＶｉｎＳｈａｐｉｎｇｂａａｒｅａａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄＴｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｄｅａｄｐｉｎｅｔｒｅｅｓｉｓａｎａｌｙｚｅｄＩｔｓｈｏｗｓｔｈｅｄｉｓｃｒｅｔｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｃａｕｓｅｄｂｙｖｅｃｔｏｒｉｎｓｅｃｔｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎＴｈｅｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅａｎｄｔａｃｔｉｃｓｏｆｌｏｗａｌｔｉｔｕｄｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｉｎｃｏｍｐｌｅｘｔｅｒｒａｉｎｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓａｒｅａｓａｒｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄＩｔｉｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｓｔｕｄｙｔｅｍｐｏｒａｌａｎｄｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｅｐｉｄｅｍｉｃＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｉｎｅｗｏｏｄｎｅｍａｔｏｄｅｄｉｓｅａｓｅ（ｂｕｒｓａｐｈｅｌｅｎｃｈｕｓｘｙｌｏｐｈｉｌｕｓ），ｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅｓｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ（ＵＡＶＲＳ），ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，ｄｅａｄｐｉｎｅｔｒｅｅ，ｗｏｒｋｆｌｏｗ，ｓｐａｔｉａｌａｎａｌｙｓｉｓ

收稿日期：２０１９－０２－１１；修回日期：２０１９－０３－１３基金项目：重庆市重点林业科技攻关项目“松材线虫病的无人机监测技术研究”（２０１６－３）作者简介：武红敢（１９６３－），女，山西祁县人，研究员，主要从事遥感、地理信息系统、全球导航卫星系统技术在林业上的

应用研究工作。Ｅｍａｉｌ：ｈｏｎｇｇａｎｗｕ＠１６３ｃｏｍ

０　引言松材线虫病是松树的毁灭性病害，也是国际上

最具危险性的林业有害生物，属于世界性检疫对

象。松材线虫病疫情自２００１年在重庆首次被发现

以来，目前已扩散至万盛经济开发区和 ３４个区（县）中的 ３００多个乡镇［１］，累计感染松林面积约

３００万亩［２］，尤其这两年呈井喷式蔓延，防治工作形

势非常严峻。因此，必须对枯死松树的发生地点、

林业资源管理 第２期　

发生数量进行认真、全面监测，并按相关规定取样、

检测、复核。把这些材料归档保存，做到全过程可

溯可查，实现从源头严格控制，才能真正遏制强劲

的危害势头。

松树感染松材线虫病后的主要症状是整个

树冠针叶从失去光泽到变成灰绿色，并逐渐变成

黄褐色或红褐色，最后植株死亡。这种寄主植物

的变化及其发展过程是实施地面调查的重要依

据，也为遥感技术应用提供了靶标特征。目前，

航空航天遥感技术正向高空间分辨率、高光谱分

辨率，以及高时间分辨率、多极化、多角度的方向

迅猛发展，为林木的精准监测提供了强有力的数

据保障。

当前，空间分辨率优于１ｍ的在轨商业卫星有数十颗，我国的ＧＦ－２，ＢＪ－２和高景卫星也是重要成员。其中美国ＤｉｇｉｔａｌＧｌｏｂｅ公司的ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ３数据的空间分辨率已经达到０３ｍ，可以很直观地体现现实地表情况，如实现单株立木健康状态的准实时

监测。由于松材线虫病的遥感监测和识别对于蓝、

绿、红等波段光谱信息依赖性较强［３］，而现实中光

学遥感受天气影响较大，如多阴雨的川渝地区，就

难以获得满足森林植被精准监测的理想卫星数据。

值得欣慰的是近几年来，我国的无人机行业得到迅

猛发展，形成了成熟完善的研发、制造、销售和服务

体系。研制投入使用的无人机机型多达百余种，为

自然资源监测、科学研究、公共安全、国家主权维护

等提供了丰富的航空器平台，已经成为我国国民经

济发展的重要行业，也极大促进和激发了航空遥感

技术的应用热情与深度。

无人机遥感（ＵＡＶｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ，ＵＡＶＲＳ）是利用先进的无人驾驶飞行器技术、遥感传感器技术、

遥测遥控技术、通信技术、ＰＯＳ定位定姿技术、ＧＮＳＳ差分定位技术和遥感应用技术，具有自动化、智能

化、专业化快速获取国土、资源、环境、事件等空间

遥感信息，并进行实时处理、建模和分析的先进新

兴航空遥感技术解决方案［４］。松材线虫病的低空

遥感（含无人机）监测具有机动灵活、实时性强等优

势，已成为高空间分辨率卫星遥感技术的有力补充

手段，是建立天、空、地一体化监测体系的重要一

环，也是不可或缺的一环。

１　试验区概况重庆市沙坪坝区位于北纬２９°４６′３６″～２９°２７′１３″，

东经 １０６°３１′３５″～１０６°１４′３６″，南北边界相距２９０ｋｍ，东西边界相距 ２４３ｋｍ。地处重庆市主城区的西部，东隔嘉陵江与江北区、渝北区相望，东南

紧邻渝中区，南接九龙坡区，西依缙云山与壁山区

毗邻，北与北碚区相连。幅员面积约３９５８ｋｍ２，约占重庆市总面积的０４８％。该区属于中亚热带季风性湿润气候区，气候温和、四季分明、雨量充沛。

最冷月平均气温７８℃，最热月平均气温２８５℃，年平均气温１８３℃，无霜期３４１６ｄ，具有冬暖夏热和春秋多变的特点，年降水量１０８２９ｍｍ［５］。沙坪坝区现有林业用地面积１１７６８３５ｈｍ２，占全区总面积的２９７％，森林覆盖率２７５％。全区森林主要以马尾松林为主，马尾松林面积达４６４３４３ｈｍ２，基本以纯林为主，并伴有部分杉木、香樟、木荷、枫香、山胡

椒等阔叶树，很多林分已形成复层林，属松材线虫

的极易适生区。

２００４年沙坪坝区首次发现松材线虫病疫情［６］，经过几年的不懈控制，于 ２０１２年撤销疫区［７］。根据２０１８年上半年松材线虫病疫情专项普查结果，在该区的覃家岗街道、虎溪街道、歌乐

山镇、回龙坝镇、曾家镇、土主镇、井口镇、区国有

林场发现染病松树［１］，该区再次被确定为疫区。

因此，为了在城郊防止疫情扩散蔓延和交叉传播，

确保松材线虫病防控工作取得实效，该区于２０１８年春季和秋季分别开展了两次基于无人机遥感监

测技术的应用与实践，快速、准确地摸清了山林中

的枯死松树分布和数量等状况。

２　航空遥感监测技术流程和方法根据枯死松树精准监测的目标，结合低空遥感

技术的特点，对主要工作步骤进行如下介绍。

２１　辅助资料收集与加工处理对成像于２０１７年２月的３景覆盖沙坪坝区的

ＧＦ－２卫星遥感数据进行正射校正、融合和拼接等预处理后，形成可以指导后续勘测、规划和设计的

０１１

　第２期 武红敢等：无人机遥感技术在重庆市沙坪坝区松材线虫病监测中的应用

基础影像数据（图１）。此外还收集了森林资源二类调查数据，以及地形图、行政区划图等辅助资料，并

实施了坐标系统转换处理。考虑到航空摄影系统

多采用ＷＧＳ８４坐标系统的实际情况，遥感监测成果的数学基础确定为ＷＧＳ８４坐标系统、ＵＴＭ３度带投影。最后还基于航天遥感影像，提取了监测区内各

等级道路、片状居民地、工矿建设用地等现势性地

物要素，形成矢量形式的基础地理底图。

图１　加工处理的辅助资料

Ｆｉｇ１Ａｕｘｉｌｉａｒｙｄａｔａｆｏｒｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ

２２　现地勘测在认真判读和分析辅助资料的基础上，需对监

测区地形、高压线等障碍物进行实地勘测和调绘，

为作业区设计、起降点规划等提供数据支撑。

２３　内业准备１）空域申报。基于卫星遥感影像获取各作业区的顶点坐标，

根据未来１５ｄ的天气预报和任务要求，初步安排飞行时间，向空管部门提交空域申请材料。

２）飞行作业规划与设计。在卫星遥感影像或数字地形图上精确规划作

业区和飞行架次，精准获取相应拐点坐标（图２）。图２中红色粗线为作业区边界，注记１和２代表两个飞行架次。基于相机参数和 ０１ｍ左右空间分辨率的技术要求，确定航高为４００～６００ｍ，幅宽为３５０～５００ｍ，航向和旁向重叠率分别大于 ７０％与５０％。

３）飞行器和传感器等设备的检查与调试。主要包括检查遥控器、智能飞行电池以及移

动设备的电量是否充足，电源开启后相机等是否

工作正常，以确保整个系统能正常工作。此外，必

须定期进行相机主点坐标、主距和畸变差方程系

数的检校。

图２　作业区和飞行架次规划图Ｆｉｇ２Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｒｅａａｎｄｆｌｉｇｈｔｓｏｒｔｉｅｓｐｌａｎ

２４　航空遥感数据的采集分别于２０１８年４月２８日和２０１８年９月１２日

开展了春季和秋季的监测作业，监测面积约０３４４万ｈｍ２（５１６万亩），飞行１３架次。图３为某一作业区的航线设计图，黄线为航线，红线为规划区，紫

线为作业区界，“绿水滴”为航线起讫点，“红水滴”

为规则多边形拐点；图４展示了本次航空作业的无人机平台。

图３　航线设计图Ｆｉｇ３Ｒｏｕｔｅｐｌａｎｍａｐ

１１１

林业资源管理 第２期　

图４　翔宇第一代固定翼无人机Ｆｉｇ４ＴｈｅｆｉｒｓｔｇｅｎｅｒａｔｉｏｎＸｉａｎｇｙｕｏｆｆｉｘｅｄｗｉｎｇＵＡＶ

２５　内业数据处理１）正射影像数据制作。应用专业软件，经校

正、拼接、匀色等处理过程，加工形成每个架次的监

测区空间分辨率为０１ｍ的正射影像数据集。２）枯死松树信息提取。基于遥感图像处理系

统提取变色立木（主要指枯死松木）的位置信息。

３）外业验证导航数据的生成。在 ＧＩＳ软件中输出ＳＨＰ格式的枯死松木编号和经纬度坐标等属性信息。

２６　外业核查与验证根据沙坪坝区森防站的要求，对相关监测数据

进行了点位和属性的现场核实，精度符合技术要求。

２７　成果汇总与总结１）１∶１００００枯死松树分布图的制作。以行政区

划数据为基础地理底图，并按作业区生成１∶１００００的３００ＤＰＩ以上枯死松树分布图。

２）Ａ４幅面枯死松树统计图的制作。以枯死松树分布小班为地理底图，制作用于后续总结报告的小开

幅枯死松树分布图、枯死松树小班分布图等地图成果。

３）枯死松树明细表和统计表的加工。基于小班和枯死松树位置数据，通过空间运算，提取枯死松树编

号、经纬度坐标、小班号、林班号、小班面积等属性字

段，并输出形成Ｅｘｃｅｌ格式的明细表和统计数据。

３　监测结果与分析３１　遥感影像数据

图５和图６分别展示了１ｍ分辨率ＧＦ－２卫星影像与０１ｍ分辨率无人机遥感正射影像，充分展现出高空间分辨率遥感数据（含航天和航空）在单

株木健康监测领域的可行性和应用潜力。

图５　１ｍ分辨率 ＧＦ－２融合影像Ｆｉｇ５ＧＦ－２ｆｕｓｉｏｎｉｍａｇｅｗｉｔｈｓｐａｔｉａｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆ１ｍ

图６　０１ｍ分辨率无人机正射影像Ｆｉｇ６ＯｒｔｈｏｐｈｏｔｏｏｆＵＡＶｗｉｔｈｓｐａｔｉａｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆ０１ｍ

３２　枯死松树统计数据根据对０１ｍ正射影像的解译和识别，得出表１

所示的监测统计结果。其中，春季枯死松树为 ３３株，秋季枯死松树为１１９株。结果显示，春季少于秋季，实属正常。因为春季普查的目的是评估上年枯

死松树除治效果，秋季则是要服务于当年除治计划

的制定。如果上１年度疫木除治不彻底，为来年的疫情传播保留了传染源，导致其周边树木也染病致

死，更加重了经济和生态损失。

２１１

　第２期 武红敢等：无人机遥感技术在重庆市沙坪坝区松材线虫病监测中的应用

表１　２０１８年春 秋两次监测结果表Ｔａｂ１Ｔｗｏｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓ

时间枯死松树

株数

涉及小班

个数／块涉及小班

面积／ｈｍ２

春季（４月下旬） ３３ ２７ ３８７６７

秋季（９月下旬） １１９ ５９ ９１８４４

３３　枯死松树分布地图成果基于乡、村境界线等地理底图数据，在ＧＩＳ系统

中制作矩形分幅的１∶１００００枯死松树分布图和多种比例尺统计图，并形成数据库产品，以及 ＪＰＧ格式的数字栅格地图产品。部分地图产品样例如图

７、图８所示。３４　外业验证与取样

根据核查原则，共选择５０株遥感监测成果图中的枯死松树进行核查，在现地找到对应的全部变色

立木，其中４７株为枯死松树，３株为变色阔叶树，监测准确率为９４％，定位精度在１０ｍ以内。最后，对取样的枯死松树样本进行送检，确认为松材线虫感

染松木。图９为基于监测图像的外业记录软件界面，图１０是地面核查的病死松树。

图７　２０１８年春季枯死松树分布图Ｆｉｇ７ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｄｙｉｎｇｐｉｎｅｓｔｒｅｅｓｉｎＳｐｒｉｎｇ２０１８

图８　２０１８年春季枯死松树小班分布图Ｆｉｇ８Ｓｕｂｃｏｍｐａｒｔｍｅｎｔｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｄｙｉｎｇ

ｐｉｎｅｔｒｅｅｓｉｎＳｐｒｉｎｇ２０１８

图９　移动终端导航软件截屏Ｆｉｇ９Ｉｎｔｅｒｆａｃｅｏｆｍｏｂｉｌｅｔｅｒｍｉｎａｌｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓｏｆｔｗａｒｅ

３１１

林业资源管理 第２期　

图１０　验证并取样的染病松树Ｆｉｇ１０Ｖｅｒｉｆｉｅｄａｎｄｓａｍｐｌｅｄｉｎｆｅｃｔｅｄｐｉｎｅｓｔｒｅｅ

３５　空间离散性分析图１１是根据两次监测结果制作的热力图，可以

看出感病松树呈多中心发展态势，即感病松树呈跳

跃式零星分布，而不是成片蔓延、扩散和死亡。这

主要与媒介昆虫松墨天牛的生活史相关，因为在松

材线虫的扩散和侵染过程中，松墨天牛起着携带、

传播和协助病原［８］侵入寄主的关键性作用。

图１１　两次监测结果的热力图

Ｆｉｇ１１Ｔｈｅｒｍｏｄｙｎａｍｉｃｍａｐｓｏｆｔｗｏｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓ

为了深入了解秋季枯死松树的空间分离性，分

别计算了在每株死树的５０，１００，１５０，２００，２５０，３００，

４００，５００ｍ半径的范围内，与之相邻的死树株数，结果如表２所示。虽然监测区边界是人为划定的矩形区域，尤其在东西方向会严重干扰枯死松树相邻关

系的相关分析，但从整体趋势来看，随着半径的增

大，株数呈离散性分布的规律明显。根据前人的研

究结果［９］可知，松墨天牛成虫的飞行距离不超过

１０～２４ｋｍ。故有效控制媒介昆虫和疫木流动是遏制松材线虫病远距离空间扩散和蔓延的根本

措施。

表２　枯死松树的离散性分析表 株

　Ｔａｂ２Ｄｉｓｃｒｅｔｅｎｅｓｓａｎａｌｙｓｉｓｏｆｄｙｉｎｇｐｉｎｅｔｒｅｅｓ ｓｔｅｍｎｕｍｂｅｒ

株数距离／ｍ

５０ １００ １５０ ２００ ２５０ ３００ ４００ ５００

０ ７４ ５８ ３３ １９ １４ ８ ２ ０１ ２２ ２６ ３１ ２１ １４ １６ ３ ０２ ６ ８ １４ ２３ ２２ １４ １６ １１３ １０ ４ ７ ９ １６ １９ １１ ７４ ７ ９ ５ ６ ５ ８ １１ ５５ １２ ９ ４ ６ １ ６ １０６ ０ １３ １０ ５ ８ ５ ７７ ２ ６ ８ ７ ４ ５ ７８ ０ １０ ６ ７ ２ ４９ ０ ３ ８ ５ ７ １１０ ０ ５ ４ ２ ８ ７１１ １ ０ １ ４ ４ ５１２ ０ ３ ６ ３ ４１３ １ ０ １ ３ ５１４ ４ ０ ２ ０１５ ２ ５ ７ ６１６ ２ ７ ５ ３１７ ３ ２ ６１８ １ ７ ４１９ １ ５２０ ０ ５２１ ２ ４２２ ２ １２３ ４ １２４ ０ ０２５ １ １２６ ３２７ ２２８ ５

４　结论与讨论在多阴雨且地势陡峭的重庆马尾松林分布区，

无人机遥感监测技术，既可在春季开展松材线虫病

４１１

　第２期 武红敢等：无人机遥感技术在重庆市沙坪坝区松材线虫病监测中的应用

除治效果评估（或监理），也可服务于秋季的松材线

虫病普查；不仅能提高监测和监理的工作效率与准

确度，也是开展除治方案编制、经费预算、绩效评

估、项目验收等的重要手段。无人机为遥感监测技

术开辟了新的应用领域。近两三年来，无人机遥感

监测技术得到应用，但由于缺乏技术指导和行业规

范，各个企业的服务质量良莠不齐，亟待完善。

１）飞行参数的科学规划与设计是保证遥感数据质量和工作效率的前提。本监测区地势险要，高

差达５００ｍ。为了确保遥感数据的全覆盖和影像空间分辨率的一致性，单架次飞行区域高差不宜超过

２００ｍ，航向重叠率和旁向重叠率应分别在 ７０％与５０％以上。

２）必须在监测窗口期采集数据。枯死松树监测的主要标志是针叶变色（黄褐色或红褐色）。秋

季的遥感监测宜在９月下旬至１０月上旬进行，因为１０月中下旬后，枫香、山胡椒等许多落叶阔叶树也开始变色，会带来极大干扰；春季宜在４月下旬至５月初进行，这时健康植被已经进入旺盛生长阶段，

对图像的分析和识别极为有利。实际上我国的松

材线虫监测规程［１０］也明确规定了春秋季普查的窗

口时间，但各地在实施监测调查作业时，因天气、空

域协调等各种主客观原因常常导致延期，给遥感监

测结果的准确度和工作效率带来极大挑战。

３）固定翼、全画幅相机是松材线虫病低空遥感监测系统的重要发展方向。松林多分布在山高坡

陡、地形崎岖的山区，空中气流极其复杂，适宜于续

航能力强的固定翼无人机飞行，而传感器的配置也

以全画幅相机为宜。这样既可获得更宽视野和优

良画质的遥感图像，更可提高飞行作业效率，有效

降低监测成本。

　　４）松材线虫病空间扩散规律研究刻不容缓。众所周知，松材线虫病的扩散除依赖媒介昆虫的

传播外，人类活动影响更为重要。今后应加强木

材调运、电网、通讯设施建设等经济数据的收集，

以及疫木空间分布等时间序列数据的采集，并基

于空间统计分析方法，深入开展松材线虫病的自

然传播研究和受人类活动影响、经济活动影响等

综合规律研究，建立预测预报模型，为决策管理提

供科学依据。

参考文献：

［１］重庆市重大林业有害生物防控指挥部办公室关于印发《重庆市

２０１８年松材线虫病疫情发生乡镇（林场）名单》的通知［ＥＢ／ＯＬ］．

（２０１８－０９－１７）［２０１９－０２－０２］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｑｓｆ．ｇｏｖ．ｃｎ／ｉｎ

ｄｅｘ．ｐｈｐ？ｉｄ＝６６３６

［２］我区（重庆市荣昌区）召开 ２０１８年度松材线虫病专题会议

［ＥＢ／ＯＬ］．（２０１８－１０－３０）［２０１９－０２－０２］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．

ｒｏｎｇｃｈａｎｇ．ｇｏｖ．ｃｎ／ｉｎｆｏ／１２３２３１

［３］乔睿，唐娉，石进，等．ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ２影像的红叶松树识别研究

［Ｊ］．北京林业大学学报，２０１５，３７（１１）：３３－４０．

［４］李德仁，李明．无人机遥感系统的研究进展与应用前景［Ｊ］．武

汉大学学报，２０１４，３９（５）：５０５－５１３．

［５］沙坪坝区［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１９－０２－０２］．ｈｔｔｐｓ：／／ｂａｉｋｅ．ｂａｉｄｕ．

ｃｏｍ／ｉｔｅｍ／沙坪坝区／２５３１４７９？ｆｒｏｍｔｉｔｌｅ＝沙坪坝 ＆ｆｒｏｍｉｄ＝

５０４６４４＆ｆｒ＝ａｌａｄｄｉｎ．

［６］杨洪，王进军，赵志模，等．松褐天牛生物学特性的研究［Ｊ］．贵

州农业科学，２０１０，３８（１）：７７－８０．

［７］国家林业局２０１２年第 ３号公告［ＥＢ／ＯＬ］．（２０１２－０２－２２）

［２０１９－０２－０２］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｆｏｒｅｓｔｒｙ．ｇｏｖ．ｃｎ／ｐｏｒｔａｌ／ｍａｉｎ／ｇｏｖ

ｆｉｌｅ／１３／ｇｏｖｆｉｌｅ＿１８９５．ｈｔｍ

［８］宁眺，方宇凌，汤坚，等．松材线虫及其传媒松墨天牛的监测和

防治现状［Ｊ］．昆虫知识，２００５，４２（３）：２６４－２６９．

［９］萧刚柔．中国森林昆虫［Ｍ］．２版．北京：中国林业出版社，

１９９２：４８４．

［１０］ＧＢ／Ｔ２３４７８－２００９，松材线虫普查监测技术规程［Ｓ］．

５１１