森林病虫害具有较强的隐蔽性、潜伏性、暴发性和毁灭性，对生态环境安全构成严重威胁。为快速提升区域生态环境质量，林业病虫害识别的系统性探索与研究亟待推进。当前，控制林业病虫害蔓延主要采取化学防治措施，但该方法可能导致病虫害出现抗药性，从而影响防治效果[1]。近年来，林业病虫害发生概率上升、种类增多且病害表现越发复杂，依靠人工经验的病虫害检测方法，易造成漏判或误判现象，无法及时准确实施防治。为实现病虫害的精确判断，需将样本送往实验室进行专业检测，此过程不仅流程复杂、耗时较长，还会造成人力与物力的浪费。实际病害识别中，缺乏快速有效的病虫害识别手段，可能延误最佳防控时机，导致病害大面积暴发。基于此，深入探索林业病虫害图像识别相关研究，是当下林业生态保护中亟待推进的重要举措。
1 林业病虫害的发生特点
1.1 种类繁多
林业病虫害具有种类繁多的特征，真菌、细菌、病毒、线虫及寄生性种子植物等均属于林业病原微生物范畴；各类昆虫与螨类则构成了数量庞大的林业虫害类群。不同病虫害作用的生态位和致病机制存在差异。例如，霜霉病、白粉病等真菌类病原微生物主要依靠病原孢子的传播，侵染林木的叶片、枝干等部位；天牛、松毛虫等昆虫类虫害通常啃食林木的叶片、树皮甚至木质部，从而造成危害。此外，不同种类的病虫害发生表现复杂多变，给精准识别带来较大挑战。应用病虫害图像识别关键技术，能够精准捕捉病虫害的典型特征，有效提升病虫害识别的准确性与高效性。
1.2 防治困难
病原物的传播大多依靠外力，如风力、雨水、生物介体和人为传播等，具有一定的地域局限性。然而，受异常天气频发、各地物流活动频繁等影响，病虫害的传播呈现出远距离、跳跃式的特点。例如，松材线虫病的自然传播主要依赖松褐天牛等生物介体完成，随着苗木调运、松树制品流通等活动的日益频繁，该病害跨区域扩散的风险明显增加。此外，病虫害的防治多采用化学防治，长期施用化学药剂不仅会破坏生态环境，还会导致病虫产生抗药性，不利于提高防治效果。病虫害图像识别关键技术的应用，可为病虫害精准防治奠定坚实基础。
2 林业病虫害的识别方式
2.1 基于人工经验的病虫害识别
基于人工经验的病虫害识别是在实践中逐渐成熟的一种方式，主要依靠视觉进行判断。林业工作者一般依靠长期在林区的工作经验进行判断，专家依靠专业知识或通过显微镜等仪器、DNA检测技术等进行判断。张波等[4]总结了松毛虫、杨小舟蛾等林业害虫的形态识别特征，为林业生产中害虫的快速精准识别、早期预警及科学防治提供了重要技术支撑。依靠经验进行判断的方法具有一定的准确性，但是具有个人主观性，易发生漏判和误判。实验室检测的方法流程烦琐、耗时长，易耽误防治的最佳时期。因此，基于人工经验的病虫害识别方式具有耗时长和稳定性差的特点。
2.2 基于机器学习的病虫害识别
机器学习结合病虫害图像识别关键技术，通过对大量病虫害图像样本进行模型算法训练，可实现对不同种类病虫害的自动化、精准识别。该方法相较于基于人工经验的病虫害识别方法，检测效率明显提升，主要流程包括数据预处理、特征提取、分类和模型训练[5]。其具有高效性、精准性及规模化识别优势，能为病虫害防治提供精准的靶标信息，助力病虫害防治方案的科学制定。郑绍鑫等[6]利用支持向量机和随机森林2种机器学习算法，建立了森林病虫害遥感监测模型，2种模型的总体精度分别在63.51%～92.21%、52.70%～81.82%。卢京等[7]搭建了一套高光谱激光雷达系统，利用支持向量机分类器对臭椿、云南松和栾树3种林木的健康与染病样本进行分类与识别，其分类精度分别为96.98％、91.21％和66.21％。但机器学习也存在一定的局限性，其通常需要将几种算法结合才能提高识别准确率，且算法模型中的参数调整对识别结果至关重要。因此，在运行过程中需不断进行参数调整。对于特征采集主要依靠人工进行提前选取，再输入到神经网络中，因此存在一定的主观局限性。
2.3 基于深度学习的病虫害识别
深度学习依托多层卷积神经网络开展病虫害图像的特征提取，结合图像识别关键技术，有效挖掘病虫害的细微特征，提升病虫害识别的准确性。深度学习在目标检测中主要有2种方式：一是双阶段目标检测，其主要代表算法为R-CNN[8]；二是单阶段目标检测，其代表算法为YOLO和SSD[9]。双阶段目标检测方法可实现高精度的目标定位与识别，但相较于单阶段目标检测，其模型结构更复杂、计算成本更高。单阶段目标检测方法无需生成候选区域，直接将检测任务简化为单阶段推理过程，具有一定的高效性。在病虫害图像检测中，需根据不同的检测对象选择适合特定应用场景和目标的检测方式。Qiao等[10]通过无人机获取微甘菊的数据集，并提出了基于CNN的新型网络——MmNet，用于识别林业有害生物微甘菊，准确率达94.5%。深度学习在运行流程中与机器学习有相似之处，但在特征提取阶段，深度学习不同于机器学习的人工采集，可实现自动特征学习，这一特性使其在林业病虫害图像的精准识别任务中具备更优异的性能表现。
3 林业病虫害图像识别关键技术
机器学习等算法模型与图像预处理等图像识别技术的结合应用，可快速解析病虫害形态特征、危害症状等关键信息，实现病虫害的自动化识别与分类。常用的图像识别技术主要有以下3种。
3.1 图像预处理
在图片采集过程中，易受光照、叶片重叠、灰尘、拍摄角度等多种因素影响，导致图像质量不高，因此，需要对采集的图像进行预处理，主要有以下几种常用的方式。一是图像缩小。图像采集后一般不适合直接进行识别，会占用较大内存空间，图像缩小是指在不影响特征的情况下抽取像素值，以加快运行速度[11]。二是灰度化处理。彩色图像是由R、G、B三分量组成，灰度化处理可在减少像素的同时不改变特征，从而消除不同颜色、亮度带来的影响，减少运行量[12]。三是图像增强。林业病虫害图像在采集、传输过程中，易受随机信号干扰而引入噪声、产生畸变，影响后续特征提取与识别精度。该技术的核心目的是选择性强化图像中的有效特征信息、抑制无用干扰，其关键手段主要包括图像去噪等[13]。
3.2 图像分割
图像分割是根据采集图像的纹理、灰度值进行区分，可将检测目标从背景中提取出来，也可将黏连重叠的检测目标进行分离，对于后续的特征提取具有重要作用。目前，没有一种图像分割方法适合所有对象，因此，需根据不同的病虫害检测对象选择或组合分割方式，常用的分割方式有阈值分割法、边缘检测法、K-means聚类法和分水岭算法。
3.3 网络模型的选择
在林业病虫害识别中，网络模型的选择至关重要。在不同的数据集下，不同网络模型的性能和表现力有所不同。以深度学习几个典型的网络模型为例，双阶段目标检测R-CNN算法的特点是利用选择性算法生成图像中的候选区域，其在图像检测任务中获得的准确率和召回率均较高，但存在计算复杂、训练时间长等不足；单阶段目标检测SSD网络模型的特点是检测精度高、运行速度快，但对于小目标检测对象来说检测效果较差；单阶段目标检测YOLO网络模型的特点是可实现快速实时检测，但训练过程对数据依赖性较强。因此，针对不同的病虫害数据集，每种网络模型均存在优势和局限性，选择合适的网络模型是提高病虫害检测准确率的重要环节。实践中，需进一步改进和优化网络模型，以提升性能是未来图像识别关键技术研究的重点。
4 无人机与林业病虫害图像识别的集成应用
目前，林业病虫害具有种类多、扩散快、防治难等特点，人工踏查耗时耗力、覆盖有限，难以及时监测林区病虫害发生情况。高效、大范围地提取病虫害图像，是实现病虫害精准识别的重要前提。无人机凭借覆盖范围广、影像分辨率高的优势，与病虫害图像检测技术的结合应用，通过提取森林覆盖影像中树冠颜色变化、病树空间分布等特征，可实现对病虫害侵入进程的准确判断。杨军等[14]利用无人机获取正射影像，通过Attention-UNet深度学习的目标检测模型对遥感影像数据进行分析，变色立木智能提取准确率为98.76%。
5 结论与展望
本文分析了林业病虫害的发生特点与识别技术路径，以及机器学习等模型通用的图像检测关键技术，并阐述了无人机技术与图像检测技术融合应用模式。林业病虫害具有种类多、防治难等特点，可能对生态系统稳定构成一定威胁。病虫害识别主要包括人工、机器学习与深度学习三类方式，模型学习依赖图像预处理、图像分割等核心支撑技术。无人机结合图像检测技术，可提取树冠特征，精准判别病虫害侵入进程，在林业病虫害动态监测中应用较广。相关学者已在病虫害图像检测领域开展了大量创新性研究，但病虫害图像检测技术在实际应用中仍面临诸多挑战，可从多个维度进行优化完善。
（1）综合多种成像技术获取信息。现有病虫害图像检测多以林木表面受侵蚀的形态特征为识别依据，林木表面呈现的异常生理状态，往往是其内部组织已遭受病虫害侵染后，由内向外显现的病症，此时拍摄获取的病虫害图像具有一定的滞后性，后期并不能起到及时防治的效果。因此，可使用可见光成像、红外成像、高光谱成像等多种成像技术提早获取内部变化信息，及时防治，减少病虫害带来的损失。
（2）构建公开共享数据库。当前，林业病虫害公开数据库资源较少，且图片易受到光照、灰尘等多种因素的影响，导致质量降低。后期可通过改进拍摄方法，利用无人机遥感等手段获取更多图像。在已获得图像的基础上，通过几何变换、空间变换等方式对照片质量进行提升。
（3）更新现有网络模型。通过迁移学习，在现有的网络模型上进行更新和完善，创造出更适合地方病虫害发生实际的检测模型，从而提升检测性能。