無人機(jī)在林業(yè)災(zāi)害監(jiān)測中的應(yīng)用

森林火災(zāi)、病蟲害、生物入侵、亂砍濫伐等林業(yè)災(zāi)害會引起森林大面積死亡，導(dǎo)致林內(nèi)生物多樣性減少，嚴(yán)重的森林火災(zāi)還會導(dǎo)致重大人員傷亡，給森林生態(tài)資源和社會經(jīng)濟(jì)帶來巨大損失，每年我國僅森林火災(zāi)帶來的經(jīng)濟(jì)損失就達(dá)億元級別。因此，如何監(jiān)測林業(yè)災(zāi)害成為關(guān)注的熱點，現(xiàn)階段針對林業(yè)災(zāi)害的監(jiān)測手段可分為衛(wèi)星監(jiān)測、航空監(jiān)測、近地面監(jiān)測和地面巡護(hù)。衛(wèi)星監(jiān)測主要適用于實時性要求不高的對地大尺度監(jiān)測；近地監(jiān)測主要指瞭望觀測，地面巡護(hù)是以人工巡護(hù)為主，這2種方式都受地形、地勢以及天氣的影響，存在成本高、隨機(jī)性強(qiáng)、實時性差等缺點；航空監(jiān)測可對林區(qū)進(jìn)行大尺度、定期、精確監(jiān)測，相對于衛(wèi)星監(jiān)測具有精度高、成本低以及回訪周期短的優(yōu)勢，相對于近地面監(jiān)測和地面巡護(hù)具有獲取數(shù)據(jù)可靠、實時性強(qiáng)的優(yōu)點，是一種優(yōu)勢較為突出的林業(yè)災(zāi)害監(jiān)測手段。航空監(jiān)測所依賴的飛行平臺主要有無人機(jī)、飛艇、載人飛機(jī)等。其中，無人機(jī)平臺相對于其他飛行平臺具有起降要求低、操作性強(qiáng)、安全性高、損耗低、成本低、可重復(fù)使用等優(yōu)點。

　　1 無人機(jī)平臺

　　無人機(jī)是一種具有可控制、能攜帶多種任務(wù)設(shè)備、執(zhí)行多種任務(wù)并能重復(fù)使用的無人駕駛航空器，在20世紀(jì)初開始普遍應(yīng)用。無人機(jī)的發(fā)展可劃分為以下幾個階段：1)起步階段(1916—1963年)，主要應(yīng)用于軍事領(lǐng)域靶機(jī)試驗。2)初步實用階段(1964—1990年)，主要應(yīng)用于軍事打擊方面。3)迅速崛起階段(1991—2009年)，無人機(jī)技術(shù)開始在民用各領(lǐng)域普遍應(yīng)用。4)全民應(yīng)用階段(2010年至今)，根據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2017年我國民用無人機(jī)產(chǎn)量達(dá)290萬架，大疆DJI、AEE-電科技、臻迪科技等無人機(jī)企業(yè)的崛起標(biāo)志著無人機(jī)技術(shù)進(jìn)入3.0時代，無人機(jī)在航拍領(lǐng)域朝著小型化、智能化方向發(fā)展，更加廣泛地應(yīng)用于各行各業(yè)。

　　按照外形結(jié)構(gòu)無人機(jī)可分為固定翼型和多旋翼型2類。1）固定翼型無人機(jī)，指機(jī)翼角度固定不變，由發(fā)動機(jī)或螺旋槳提供動力，機(jī)翼產(chǎn)生升力的無人駕駛航空器。常規(guī)固定翼型無人機(jī)需要借助跑道等手段輔助起降，現(xiàn)在固定翼型無人機(jī)已發(fā)展至可以擺脫起降場地束縛實現(xiàn)垂直起降。固定翼型無人機(jī)根據(jù)伯努力原理實現(xiàn)飛行，由流經(jīng)機(jī)翼兩側(cè)不同流速氣流產(chǎn)生壓強(qiáng)差，產(chǎn)生向上升力托舉機(jī)體升空。機(jī)體飛行速度越快，產(chǎn)生的壓力差越大，飛行高度越高，直到達(dá)到某個極限值。影響固定翼型無人機(jī)飛行狀態(tài)的主要因素包括機(jī)翼位置和形狀。機(jī)翼位置有高機(jī)翼、肩機(jī)翼、中機(jī)翼、低機(jī)翼幾種類型，機(jī)翼形狀有對稱翼型、雙凸型、S翼型、克拉克Y翼型等。機(jī)翼位置主要影響飛行的穩(wěn)定性和機(jī)動性，機(jī)翼形狀主要影響飛行的升阻比和滯空時間。2）多旋翼無人機(jī)，是利用多個旋翼協(xié)同旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生動力的無人航空器。多旋翼無人機(jī)通過旋翼旋轉(zhuǎn)向下排空氣產(chǎn)生升力，協(xié)調(diào)多個旋翼以不同轉(zhuǎn)速配合，實現(xiàn)完成機(jī)體懸停、垂直、俯仰、滾轉(zhuǎn)、偏航、前后、傾向等姿態(tài)。旋翼的數(shù)量直接影響無人機(jī)的穩(wěn)定性、安全性、體積大小等指標(biāo)，通過將2個旋翼上下疊放形成共軸反槳方式，可提高無人機(jī)的飛行動力。通常多旋翼無人機(jī)可按旋翼數(shù)目分為四旋翼、六旋翼、八旋翼。其中，四旋翼機(jī)型結(jié)構(gòu)簡單、機(jī)動性強(qiáng)，六旋翼和八旋翼機(jī)型穩(wěn)定性好。隨著海拔高度的增加，空氣密度減小，多旋翼無人機(jī)飛行產(chǎn)生的升力會受到限制，因此多旋翼飛行器受到飛行高度的限制。

　　通常固定翼型無人機(jī)具備較強(qiáng)的續(xù)航能力和高速巡航特點，適合對較大范圍進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測及長途飛行；多旋翼無人機(jī)具備懸停、俯仰、傾向等功能，適用于抵近偵查，獲取詳實監(jiān)測數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景。在實際應(yīng)用中利用固定翼無人機(jī)和多旋翼無人機(jī)協(xié)同作業(yè)，可以達(dá)到對檢測區(qū)域快速、精準(zhǔn)監(jiān)測的目的。

　　2 機(jī)載傳感器

　　在林業(yè)災(zāi)害監(jiān)測中，可利用無人機(jī)搭載傳感器設(shè)備，從林區(qū)中不同高度的空域獲取地物信息，進(jìn)而提取地表、植被等信息。依據(jù)機(jī)載傳感器工作原理的不同可以劃分為高光譜傳感器、多光譜傳感器、激光雷達(dá)等。

　　2.1 高光譜傳感器

　　高光譜遙感數(shù)據(jù)是指利用許多很窄且連續(xù)的光譜波段獲取的對地物體相關(guān)數(shù)據(jù) ，波段信息可看作為一個三維立方體，相鄰波段之間相差納米級，這些特性使得高光譜分辨率精度很高。

　　高光譜遙感數(shù)據(jù)包含豐富的空間、輻射和光譜三重信息，其數(shù)據(jù)具有維數(shù)高、數(shù)據(jù)量大、不確定性和小樣本分類的特點。將背景數(shù)據(jù)和目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分離以及對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理是高光譜遙感數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵。此外，還需進(jìn)行定標(biāo)處理、波段去除、環(huán)線修復(fù)、條紋去除、大氣校正等預(yù)處理。針對上述問題，梁繼等提出發(fā)射前輻射量定標(biāo)方法，總結(jié)了最小噪聲分形空間第一波段特征值判別、氧A吸收值判別方式、紅邊效應(yīng)指示法降低發(fā)射腔的近非線性效應(yīng)。阿茹罕等提出一種加權(quán)空譜主成分分析(WSSPCA)算法對高光譜圖像進(jìn)行重構(gòu)，解決了奇異點干擾問題，降低了波段間的冗余性。最后，還可利用深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等新型技術(shù)，處理高光譜數(shù)據(jù)以提高地物識別的效率和準(zhǔn)確性。

　　2.2 多光譜傳感器

　　多光譜數(shù)據(jù)前期預(yù)處理需要進(jìn)行如大氣校正、噪聲去除、壞道替換或去除條帶等操作。大氣校正方法有直方圖調(diào)整法、回歸方程調(diào)整法、平均場定標(biāo)、內(nèi)部平均相對反射率定標(biāo)等，噪聲去除有低通濾波法，壞道替換、去除條帶可用鄰近條帶替換或直接刪除。處理多光譜圖像需要經(jīng)過構(gòu)建灰度圖像、圖像配準(zhǔn)、圖像邊緣提取及圖像拼接或分割、圖像識別等步驟，其中圖像邊緣提取和圖像配準(zhǔn)是主要難點。

　　目前主流的無人機(jī)機(jī)載多光譜傳感器主要有MS600/MS600Pro、Sequioa多光譜相機(jī)等。多光譜傳感器有陣列式濾光片型和輪式濾光片型2種類型。前者將多個波段的濾光片排列成濾光片陣列進(jìn)行采集，后者將特定波段的濾光片制作成濾光片輪切換拍攝。這些結(jié)構(gòu)都會造成輻射性能的差異，多個波段圖像無法同步采集。劉團(tuán)結(jié)等采用多個鏡頭、多個相機(jī)組合型方案解決了上述問題，但該方法仍存在圖像配準(zhǔn)困難的問題。馮姍等利用棱鏡分光光路設(shè)計同時驅(qū)動多個傳感器，實現(xiàn)多通道像素級同步采集，較好地解決了圖像配準(zhǔn)及同步采集問題。

　　在林業(yè)相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域中，利用多光譜圖像可以提取植被指數(shù)(VI)、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、綠色歸一化指數(shù)(GNDVI)和土壤調(diào)整植被指數(shù)(SAVI)等遙感指數(shù)來檢測目標(biāo)植被的類型，分析其健康狀況。

　　2.3 激光雷達(dá)

　　激光雷達(dá)技術(shù)主要是激光器向目標(biāo)物體發(fā)射光脈沖信號，然后將接收到的回波信號與發(fā)射信號進(jìn)行比較、處理，提取目標(biāo)相關(guān)信息的技術(shù)。該技術(shù)起源于1968年，最先應(yīng)用于海洋深度測算，后來逐步應(yīng)用于陸地地形勘測及估算森林變量。在林業(yè)應(yīng)用方面，林業(yè)測量已不再局限于林場尺度，單棵樹木的精確信息提取已成為林業(yè)遙感的熱點之一，因此激光雷達(dá)成為這類精確遙感場景下最適宜的遙感手段。

　　激光雷達(dá)按工作方式可分為脈沖式激光雷達(dá)和相位式激光雷達(dá)。脈沖式激光雷達(dá)通過發(fā)射離散脈沖信號，接收反射回波進(jìn)行測距，這種方式可用于遠(yuǎn)距離探測。相位式激光雷達(dá)探測方式是發(fā)射連續(xù)波段的激光，受激光發(fā)射能量限制，相位式激光雷達(dá)只能用于較近距離的測量。激光雷達(dá)按搭載方式可分為地基式、機(jī)載式和星載式。其中，機(jī)載激光雷達(dá)在林業(yè)相關(guān)應(yīng)用中具有靈活性高、實時性強(qiáng)的特點，相對于星載式具有空間分辨率和時間分辨率高的特點。目前國內(nèi)外主流雷達(dá)生產(chǎn)廠商有Velodyne、Quanergy、Waymol、護(hù)航實業(yè)、巨星科技等，常見的適用于機(jī)載的脈沖式激光雷達(dá)性能參數(shù)見表。

　　在激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理中，回波信號處理是獲取目標(biāo)信息的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，可通過最小二乘法、最大期望算法、雷達(dá)方程推導(dǎo)法、橫向高斯分解法等進(jìn)行處理，雷達(dá)方程推導(dǎo)法是當(dāng)前采用的主流方法。

　　3 林業(yè)災(zāi)害監(jiān)測應(yīng)用

　　利用無人機(jī)監(jiān)測可以快速獲取林區(qū)各種信息，按應(yīng)用場景分類可將無人機(jī)在林業(yè)災(zāi)害中的監(jiān)測應(yīng)用分為：1）在森林防火工作中的應(yīng)用，通常利用光譜傳感器獲取林區(qū)圖像，檢測圖像中是否包含煙火源，以預(yù)測林火是否發(fā)生；2)在林業(yè)有害生物監(jiān)測與防治中的應(yīng)用，有害生物檢測是通過多光譜傳感器從不同視覺下獲取林區(qū)植被信息從而判斷林區(qū)有害生物情況和植被受損情況，并可利用無人機(jī)搭載噴藥設(shè)備進(jìn)行防治；3）在其他領(lǐng)域，如動植物資源監(jiān)測、林區(qū)生態(tài)評估等方面的應(yīng)用。

　　3.1 在森林防火工作中的應(yīng)用

　　無人機(jī)在森林防火中的應(yīng)用主要包括以下4個方面。

　　1）林區(qū)信息收集。面對復(fù)雜的林區(qū)環(huán)境，無人機(jī)通過機(jī)載設(shè)備回傳林區(qū)影像信息及定位信息，利用這些信息可實現(xiàn)林區(qū)林分、可燃物等信息的收集，并結(jié)合天氣狀況可建立簡單的林火蔓延模型。申鑫等利用無人機(jī)搭載多傳感器，從較高空域獲取高分辨率林區(qū)高光譜影像，并在信息提取和數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上，通過逐步多元回歸法識別地物，建立反演森林地上、地下生物量模型。由于無人機(jī)拍攝角度及高度的原因，處理大尺度林區(qū)影像信息需要圖像拼接技術(shù)，在拼接過程中需要基于局部特征對圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、亮度調(diào)節(jié)、視角微調(diào)、仿射變換等。對于圖像拼接問題，唐晏等采用SIFI算法對圖像進(jìn)行拼接，再基于紋理特征使用HSV-T模型識別地物信息。丁雷龍等利用OTSU自動閾值方法對植被信息提取識別精度達(dá)到90%以上。

　　2）煙霧識別。煙與火相生相伴，林火發(fā)生初期的可燃物在不完全燃燒情況下會產(chǎn)生大量細(xì)小固體顆粒形成煙霧。早期煙霧面積比火焰面積大，火災(zāi)很容易被煙霧覆蓋，因此監(jiān)測煙霧是早期林火監(jiān)測的一種有效手段。傳統(tǒng)煙霧識別模式主要采用傳感器探測煙霧特征，如粒子密度、能量等特征，這類監(jiān)測方式需要接觸煙霧源進(jìn)行監(jiān)測，無法滿足大尺度區(qū)域快速探測的要求，同時受傳感器靈敏度制約及環(huán)境因素影響，傳感器探測煙霧方式存在誤報率高、識別效果差等特點。為了提高煙霧識別精度，現(xiàn)階段主要采用航拍影像結(jié)合圖像識別技術(shù)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度學(xué)習(xí)模型等先進(jìn)分類識別技術(shù)對煙霧監(jiān)測圖像進(jìn)行二值分類，這種方式可以顯著地提高識別精度。Kinaneva等通過結(jié)合多旋翼和固定翼無人機(jī)的飛行特性，在中等高度（350?5 000 m）對Rusenski Lom國家公園區(qū)域采用固定翼無人機(jī)巡航探測疑似煙火區(qū)域的異常點，利用多旋翼無人機(jī)在低空（10?350 m）對異常點進(jìn)行核查，以確認(rèn)是否有林火行為發(fā)生，這種核驗方式有效降低了誤報率。馬瑞升等利用火災(zāi)煙氣圖像具有亮度一致性、運(yùn)動積累、擴(kuò)散特征等，通過無人機(jī)識別煙霧區(qū)的RGB值來預(yù)測林火發(fā)生概率并提供定位坐標(biāo)，煙霧識別率在77%以上。鄭偉等提出一種基于動態(tài)和靜態(tài)特征的煙霧監(jiān)測算法，改進(jìn)識別模型，提高了煙霧的識別率。

　　3）火災(zāi)蔓延預(yù)測。林火蔓延趨勢是由林火燃燒機(jī)理決定的，根據(jù)專家實驗后得出：可燃物、氣象因子、地形是影響林火模型構(gòu)建的主要因素。當(dāng)前林火蔓延模型主要有加拿大森林火行為預(yù)測模型、美國Rothermel模型、澳大利亞McArthur模型以及王正非林火蔓延模型。蔓延模型通過輸入可燃物、地形、火源類型等參數(shù)，得出林火蔓延速率、火頭強(qiáng)度、可燃物消耗量等蔓延參數(shù)。Casbeer等針對傳統(tǒng)蔓延模型設(shè)計出火災(zāi)模型Embyr，技術(shù)手段采用多臺無人機(jī)設(shè)備搭載成像系統(tǒng)從不同方位和高度協(xié)同拍攝林區(qū)，獲取林區(qū)多角度實時影像數(shù)據(jù)，并基于視覺的火災(zāi)邊界跟蹤算法模擬火災(zāi)蔓延趨勢，提高了預(yù)測預(yù)報的實時性及準(zhǔn)確性。

　　4）林火撲救。目前由于無人機(jī)存在續(xù)航能力不足、載重差、價格昂貴等缺點，無法大規(guī)模地應(yīng)用于航空滅火。因此，主要用于提供火情現(xiàn)場資料,同時無人機(jī)可對已被撲滅明火的火燒跡地進(jìn)行實時監(jiān)測以防止復(fù)燃。張志東等設(shè)計了一款六軸無人機(jī)用于對林區(qū)陰燃區(qū)域進(jìn)行監(jiān)測及撲救，利用機(jī)體搭載的水箱可撲滅小范圍火情，同時無人機(jī)與地面微小型機(jī)器人配合可識別確定人眼不宜發(fā)現(xiàn)的林區(qū)陰燃火，確定森林余火位置，為撲火隊組織撲火提供準(zhǔn)確信息，清除火災(zāi)隱患。針對無人機(jī)搭載水箱滅火效果不佳的現(xiàn)狀，余斌等詳細(xì)探究了無人機(jī)滅火彈滅火原理及應(yīng)用情況，研究表明，無人機(jī)發(fā)射滅火彈具有無明火、不會擴(kuò)散火源、不會引發(fā)二次災(zāi)害等優(yōu)點。但滅火彈中存在滅火劑、泡沫、二氧化碳等成分，會影響局部環(huán)境因子，不利于災(zāi)后林區(qū)恢復(fù)。在今后的發(fā)展應(yīng)用中，將滅火彈的填充物替換成高度壓縮惰性氣體，在火燒區(qū)域引爆，將氧氣迅速隔絕以達(dá)到滅火效果是一種新的發(fā)展方向。

　　3.2 在林業(yè)有害生物監(jiān)測與防治中的應(yīng)用

　　林業(yè)病蟲害被稱為“無煙的森林火災(zāi)”，會給林業(yè)生態(tài)和經(jīng)濟(jì)造成巨大的損失。林木病蟲害具有蔓延迅速、暴發(fā)面積大、多發(fā)、廣發(fā)等特點，如何在早期有效監(jiān)測預(yù)報成為林業(yè)有害生物防治中的重要內(nèi)容。無人機(jī)在林業(yè)有害生物監(jiān)測與防治中主要用于快速檢測出病蟲害區(qū)及早期病蟲害區(qū)處置等，快速檢測、直觀顯示、多技術(shù)融合為目前的研究熱點。黃煥華等利用固定翼型無人機(jī)監(jiān)測松林中因松材線病蟲導(dǎo)致的枯死木，識別精度在80%以上。呂曉君等利用無人機(jī)對松林進(jìn)行監(jiān)測，繪制出小蠹蟲危害導(dǎo)致的枯死木分布圖，統(tǒng)計標(biāo)注枯死木的數(shù)量。孫鈺等對松林監(jiān)測采用多技術(shù)融合的方法，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提取無人機(jī)航片中的顏色特征，精確劃分病蟲害發(fā)生區(qū)域，為后續(xù)尋找病死木原因提供技術(shù)支持。

　　在已檢測出的病蟲害區(qū)，無人機(jī)還可以通過超低空作業(yè)，對受災(zāi)林區(qū)采取化學(xué)藥物防治、生物防治等應(yīng)對措施，以及投放種子、施藥、施肥等恢復(fù)措施。高悅等采用多旋翼植保無人機(jī)，對美國白蛾引發(fā)蟲害的林區(qū)噴灑藥劑防治，實驗表明，無人機(jī)在距樹冠頂端2.5?3.5 m、飛行速度為1.5?3 m/s時施藥效果最好，通過旋翼下旋氣流有利于提高藥物的穿透性及噴灑均勻度。董廣平等利用無人機(jī)投放害蟲天敵，通過相克生物來遏制病蟲害的暴發(fā)，避免了化學(xué)污染和有害物質(zhì)在生物鏈上的富集，但由于受天敵生長周期的限制，生物防治周期稍長。

　　3.3 在其他領(lǐng)域的應(yīng)用

　　動植物資源是林區(qū)生態(tài)的重要組成部分，對構(gòu)建評估林區(qū)生態(tài)系統(tǒng)具有重要意義。無人機(jī)技術(shù)為獲取準(zhǔn)確動植物信息提供了新的技術(shù)手段。Chamoso等利用無人機(jī)飛行聲音影響野生動物的活動來監(jiān)測野生動物種群的大小以及生活環(huán)境狀況等。Means等利用無人機(jī)激光雷達(dá)技術(shù)預(yù)測林分特征。Dubayah等和Lim等根據(jù)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)檢索水平和垂直信息，獲取諸如樹冠高度、林分體積、地上生物量等信息。馮海英等利用航測的高光譜數(shù)據(jù)提出利用紅邊區(qū)（680?760 nm）與植被覆蓋度敏感關(guān)系建立紅邊斜率模型估算植被覆蓋率。這些技術(shù)手段為怎樣監(jiān)測林區(qū)野生動植物指明了方向和注意事項。

　　4 研究展望

　　雖然無人機(jī)在林業(yè)災(zāi)害檢測中應(yīng)用場合廣泛、應(yīng)用前景良好，但目前無人機(jī)還面臨續(xù)航、林區(qū)通訊傳輸與定位、傳感器圖像識別精度等問題。這些問題導(dǎo)致無人機(jī)監(jiān)測的使用成本增加，限制了其大規(guī)模普及和應(yīng)用。

　　當(dāng)前消費(fèi)級無人機(jī)續(xù)航時間普遍在15?20 min，針對續(xù)航能力不足、載重能力差的情況，一方面應(yīng)加大電池容量研究，在同等質(zhì)量情形下，研究出體積小、電量高的飛行電池以滿足續(xù)航需求；另一方面應(yīng)加大對飛行器材質(zhì)的研究，尋找強(qiáng)度高的輕型材質(zhì)，從而降低飛行平臺的自身配重。同時還應(yīng)優(yōu)化飛控程序，降低不必要的功耗。

　　無人機(jī)在林業(yè)上的作業(yè)空域主要集中在山區(qū)林地，由于信號問題，怎樣與無人機(jī)建立長效、可靠的及時通訊以及確定無人機(jī)的精確定位，一直困擾著無人機(jī)相關(guān)從業(yè)人員。目前無人機(jī)通訊手段主要采用數(shù)傳電臺、藍(lán)牙、WiFi等技術(shù)，由于藍(lán)牙和WiFi受限于傳輸距離，適應(yīng)于短距離通訊傳輸應(yīng)用場景，林區(qū)主要采用數(shù)傳電臺進(jìn)行通訊，但數(shù)傳電臺存在傳輸帶寬小、速率低等問題，無法滿足林區(qū)實時影像的數(shù)據(jù)傳輸，隨著5G技術(shù)的到來，部署在5G網(wǎng)絡(luò)下的無人機(jī)視頻數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性和有效性將得到極大改進(jìn)。目前定位系統(tǒng)普遍采用GPS和北斗雙模式，定位精度仍受到地形和天氣因素的干擾。林區(qū)災(zāi)害監(jiān)測需要精度高的定位系統(tǒng)來解決誤報漏報問題，實現(xiàn)資源有效利用，需要根據(jù)地形、天氣等因素制定補(bǔ)償模型，反饋補(bǔ)償定位誤差。

　　林業(yè)災(zāi)害監(jiān)測需要極高的預(yù)測預(yù)報準(zhǔn)確度，否則出現(xiàn)警情誤報漏報會造成極大的資源浪費(fèi)或嚴(yán)重的災(zāi)害影響。利用人工智能技術(shù)、深度學(xué)習(xí)等新型分類識別技術(shù)，可以提高無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)的識別精度，這些技術(shù)的引入使得災(zāi)害防治正朝多技術(shù)融合的方向發(fā)展。