无人机多光谱在高山松地上生物量估测的研究应用进展

高山松（Pinus densata）是高山生态系统中的关键树种，其生物量动态对生态安全与碳汇评估至关重要。传统生物量调查方法（如样地实测）存在效率低、成本高、地形限制等问题。近年来，无人机多光谱遥感技术因其高时空分辨率、灵活性强、成本可控等优势，逐渐成为高山松地上生物量估测的重要工具。本文综述了无人机多光谱技术的原理、算法模型、典型应用及面临的挑战，为后续研究提供技术框架与方向建议。

高山松主要分布于中国西南部高山地区（如横断山脉、青藏高原东南缘），其生长环境复杂，地形陡峭且气候多变。传统地面调查难以覆盖大范围区域，而卫星遥感受分辨率与重访周期限制，难以满足高频次、精细化监测需求。无人机多光谱技术通过搭载多波段传感器（如红、绿、蓝、近红外、红边等），结合高精度航拍与图像处理算法，可快速获取植被光谱信息，为生物量反演提供高效解决方案。

技术原理与方法

多光谱遥感原理

多光谱传感器通过捕捉植被反射率在不同波段的差异（如NDVI、NDRE、GNDVI等植被指数），反映植被冠层结构与生理状态。高山松的叶面积指数（LAI）、冠层覆盖度、生物化学参数等均可通过光谱特征间接估算。

无人机平台与数据采集

平台选择：多旋翼无人机适用于小范围精细采集，固定翼无人机适合大范围快速作业。

多光谱相机：S810机载多光谱相机，7条光谱通道和1条RGB通道，实时图传，支持光谱标定、辐射标定、照度校正、畸变校正。

飞行参数：飞行高度（50-300米）、重叠率（70%-80%）、光照条件（晴朗无云）等需根据地形调整。

生物量反演模型

经验模型：基于植被指数与地面实测生物量的回归关系（如线性回归、多项式拟合）。

物理模型：结合辐射传输理论（如PROSAIL模型）模拟植被光谱特性。

机器学习方法：随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、深度学习（CNN）等算法可提高非线性关系建模能力。

应用现状与典型案例

国内外研究进展

国外案例：

美国林业局利用无人机多光谱数据结合LiDAR点云，实现了阿拉斯加针叶林生物量的亚米级精度估算。

欧洲学者在阿尔卑斯山区域通过多光谱与热红外数据融合，区分高山松与其他混交树种的生物量差异。

国内案例：

中国科学院成都山地所团队在四川贡嘎山开展无人机多光谱监测，结合地面样地数据，建立了高山松地上生物量估测模型（R²>0.85）。

云南林业部门利用无人机多光谱技术对滇西北高山松林区进行碳储量评估，精度较传统方法提升30%以上。

高山环境适应性优化

地形校正：采用DEM（数字高程模型）修正地形阴影对光谱数据的干扰。

大气补偿：通过实测大气参数或软件（如ATCOR）消除高海拔地区大气散射影响。

动态校准：结合季节性物候变化调整模型参数（如针叶林冠层密度随季节波动）。

挑战与解决方案

主要挑战

复杂地形干扰：山体阴影、坡向差异导致光谱数据失真。

高密度冠层穿透性差：多光谱数据难以穿透密实针叶冠层，低估生物量。

数据融合难度：多源数据（光学+LiDAR+热红外）的协同处理需统一时空基准。

模型泛化能力弱：区域化模型难以适应不同气候带或树龄结构的高山松林。

解决路径

技术改进：

融合LiDAR点云数据提升冠层结构解析能力。

开发面向高山环境的专用光谱传感器（如增加短波红外波段）。

算法优化：

引入迁移学习（Transfer Learning）解决模型跨区域泛化问题。

结合Unmanned Aerial Vehicle (UAV)-based Structure from Motion (SfM)技术重建三维冠层结构。

标准化流程：制定高山松无人机监测技术规范（如飞行参数、数据预处理标准）。

无人机多光谱技术为高山松地上生物量估测提供了高效、精准的解决方案，但需针对复杂山地环境持续优化硬件与算法。未来应加强多学科交叉研究，推动技术标准化与智能化，助力高山生态系统可持续管理。

审核编辑 黄宇