探究无人机航测技术在森林资源调查中的应用

全球范围内森林资源的可持续管理正面临日益严峻的压力，气候变化引发的林火频发、病虫害蔓延以及非法砍伐等问题持续威胁森林生态系统的稳定性，而准确及时的森林资源本底数据与动态变化信息是制定科学保护策略与经营措施的根本前提。在此背景下，无人机航测技术以其机动性强、操作成本低、影像分辨率高等特点迅速进入林业研究视野，通过搭载多光谱、高光谱或激光雷达等传感器，无人机系统能够快速获取厘米级地表影像与三维点云数据，为森林结构参数反演、林分健康状况诊断以及碳储量估算等任务提供前所未有的高精度数据源，该技术的应用不仅显著提升了调查效率和精度，更在森林火灾迹地评估、病虫害早期预警等应急场景中展现出独特价值。

一、无人机航测技术在森林资源调查中的应用价值分析

（一）显著提升野外数据采集效率

无人机航测技术通过预设航线实现自动化飞行作业，克服传统人工踏查对复杂地形和恶劣环境的依赖，使得大面积森林区域能够在单日内完成影像数据获取，尤其针对交通闭塞的深山密林区域，该技术可将原本需要数周人力跋涉的样地调查任务压缩至数小时内完成，同时避免因人员体能限制导致的调查中断现象，其动态调整飞行高度的能力更能适应不同林分结构的拍摄需求，在无需增加现场人员配置的前提下，使森林资源本底数据更新频率由数年缩短为季度甚至月度级别，从而大幅提升森林动态监测的时效性基础支撑能力[1]。

（二）改善关键参数提取精度

搭载高分辨率可见光与多光谱传感器的无人机系统，能够捕捉冠层纹理、枝叶密度等传统卫星影像难以辨识的微观特征，为树高、冠幅、郁闭度等林分结构参数的自动化反演提供亚米级精度的数据源，通过激光雷达穿透植被获取三维点云数据，进一步解决茂密林区地面信息缺失问题，实现单木位置与胸径的高精度测算，这种厘米级空间分辨能力使得混交林树种识别准确率提升约 30% ，为森林蓄积量估算与碳汇计量建立可靠的技术基础，同时消除人工目视判读中难以避免的主观误差，显著提高调查数据的客观性与可验证性。

（三）降低综合调查成本投入

相较于卫星影像采购或有人机航飞服务，轻小型无人机的硬件购置与维护成本具有明显经济优势，单次飞行仅消耗少量电池能源且无需机场起降配套，其操作技术，经短期培训即可由林业基层人员独立掌控，减少外聘专业航测团队的资金压力，在设备重复使用的周期内，每平方公里数据采集成本可降至传统人工调查的 15% 以下，同时因作业效率提升而缩减的野外津贴、保险保障等人力间接支出，使基层林业单位在预算受限条件下仍能持续开展高频次资源监测，尤其有利于经济欠发达区域的森林可持续管理实践推广。

（四）强化灾害应急响应能力

面对突发性森林火灾、病虫害爆发或风倒木灾害事件，无人机能够快速响应并进入人员难以抵达的危险区域，通过实时图传系统向指挥中心提供火场蔓延趋势、虫害分布范围等第一手影像资料，其携带的热红外传感器可在夜间或浓烟环境中精准定位火点位置，为扑救方案制定争取关键时间窗口，在灾后评估阶段，通过对比灾前灾后航测数据可高效测算过火面积、受损林木蓄积量等关键指标，避免人工深入残损林区面临的塌方、倒木等次生安全风险，将灾害损失核查周期从传统数周压缩至 48 小时内完成，极大提升林业防灾减灾体系的敏捷性与决策科学性。

二、无人机航测技术在森林资源调查中的应用策略

（一）科学设计分层航测规划

针对不同森林类型与调查目标制定差异化飞行方案，在阔叶林区采用低空高重叠航线确保冠层结构完整捕捉，针叶林区域则适当提升飞行高度缓解影像阴影干扰，依据地形起伏程度动态规划仿地飞行模式，避免因坡度变化导致的数据失真问题，同时结合林木物候特征合理安排航季，落叶期侧重林下植被信息获取，生长期聚焦冠层参数采集，确保单次飞行成果满足多维度森林资源分析需求，该规划需由具备森林生态学背景的技术人员协同完成，预先验证飞行高度与分辨率匹配关系，从源头保障数据可用

性。

（二）构建软硬件协同作业体系

选择2000 万像素以上光学传感器与多光谱设备作为标准载荷组合，丘陵地带增配激光雷达模块突破植被覆盖遮挡限制，地面站系统需集成实时差分定位功能，消除复杂电磁环境下定位漂移误差，配套使用具备三维点云自动分类功能的本地化处理软件，缓解基层单位云计算资源不足的困境，在设备部署层面，建立无人机库房恒温除湿维护制度，飞行前后执行电池健康度诊断与传感器标定流程，形成覆盖数据采集、传输、存储全链条的技术保障闭环。地面站系统需集成实时差分定位功能，消除复杂电磁环境下定位漂移误差，针对高原空气稀薄、低温环境导致的电池性能急剧下降问题，必须配套使用低温特种电池和预热保障系统，并在飞行规划中充分考虑山区湍流、峡谷风切变对航迹稳定性的影响，实施更为密集的像控点布设或采用高精度雷达定高模式进行地形跟随飞行，以保证影像数据几何精度的一致性。配套使用具备三维点云自动分类功能的本地化处理软件，缓解基层单位云计算资源不足的困境，在设备部署层面，建立无人机库房恒温除湿维护制度，飞行前后执行电池健康度诊断与传感器标定流程，尤其在高海拔区域需额外增加气压计、温度传感器的校准频次，以应对大气参数剧烈变化对传感器数据质量的不利影响，形成覆盖数据采集、传输、存储全链条的技术保障闭环[2]。

（三）规范野外协同作业流程

航测前期由工作人员现场清理临时起降点并标记危险障碍物，飞行期间配备两名以上操作人员分别负责设备监控与应急避险，地面验证组同步开展样地控制点布设与典型地物光谱测量，利用手持式GPS 记录仪对航拍无法识别的林下更新幼苗进行定位补录，所有野外操作严格遵循黎明后两小时至正午前的黄金航测时段规定，最大限度减少晨雾与太阳高度角干扰，建立飞行日志与原始数据即时双备份机制，当日完成数据初检与异常区域标注，为内业处理提供完整现场工作底稿。

（四）建立分级数据融通机制

在省级林业数据中心框架下开发轻量化数据对接端口，支持县级单位上传航测正射影像与激光点云原始数据，由市级节点统一执行森林郁闭度、蓄积量等核心参数反演计算，计算结果按林班小班单元回传至基层管理终端，对于病虫害监测等时效性需求强的场景，开通绿色通道允许基层单位直接调用多光谱影像植被指数分析模块，在确保数据安全前提下开放部分卫星历史影像比对权限，形成空天地一体化的森林资源变化检测能力，该机制需配套制定市县级数据处理人员年度轮训计划，确保技术标准逐级传导的有效性[3]。

总结

综上所述，无人机航测技术在森林资源调查中的系统性应用，正深刻重构传统林业监测的方法论体系与实践路径，该技术通过融合高精度空间数据获取能力与灵活作业模式，有效突破了复杂地形可及性差、大范围监测时效性低、微观参数采集精度不足等长期制约林业精细化管理的瓶颈问题，其多载荷协同作业特性更在灾害应急响应场景展现出不可替代的实时决策支持价值，当前实践已证明其作为空天地一体化监测网络关键节点的战略地位，然而技术推广过程中仍面临着点云数据处理效率不足、多源传感器数据融合标准缺失、基层专业人才储备薄弱等现实挑战，亟待建立从数据采集规范到分析应用的全流程标准化体系。相信通过持续降低技术应用门槛与提升系统智能化水平，无人机航测技术有望催生森林资源“星－空－地”立体感知新范式，为全球森林碳汇精准计量与生物多样性保护提供基础性技术支撑，并最终倒逼林业调查规程与管理决策机制的数字化转型。

参考文献

[1]王太法. 无人机航测技术在森林资源调查中的应用[J]. 南方农业,2021, 15 (27): 75-77.

[2]杜巍. 探讨无人机航测技术在森林资源调查与保护中的应用 [J]. 花卉, 2019, (10): 218-219.

[3]柏茂智. 浅析无人机遥感技术在森林资源规划调查中的运用 [J]. 数字通信世界, 2023, (07): 150-152.