基于无人机航拍图像的YOLOv5松材线虫病监测研究

松材线虫病是一种严重危害林木的疾病，由微小的松材线虫引发，主要寄生于松树和其他针叶树种。这种疾病通过线虫的侵入和繁殖，释放毒素导致树木逐渐衰退直至死亡。它不仅对林业产业构成威胁，还对生态系统的稳定性有重大影响，并且具有高度传染性，在森林中迅速扩散。为了控制其传播，采取了包括对木材国际贸易限制在内的严格检疫和防治措施。此外，本研究采用了先进的目标检测网络技术YOLOv5进行松材线虫病的监测，经过500个epoch的训练，实现了0.88的平均精度(mAP)。本文还提出了一种用于无人机航拍的实时高效监测解决方案，以加强病害控制，为相关领域的研究和应用提供了有力支持。

森林是地球上宝贵的生态系统之一，覆盖着广袤的土地。它在维持生态平衡、气候调节和提供重要资源方面发挥着至关重要的作用。然而，森林面临着多种威胁[1]，其中之一是松材线虫病[2]。松材线虫病是一种严重的森林病害，特别对松树和其他针叶树种造成危害。其快速传播速度和严重破坏性[3]让它成为全球森林资源和生态系统的重大威胁。

松材线虫病通常在每年的5 至10 月之间发生[4]。线虫通过伤口侵入松树，大量繁殖，到了8 至9 月， 症状开始明显，最终导致树木感染严重，常常在10 月左右枯萎死亡。如果发病时气温在20 至25 摄氏度之间，松材线虫病就会快速扩散。松材线虫在寄主树内几乎是全树性的分布。该病的特征如图1 所示。

松材线虫病可以感染多种针叶树种，已知有70 多种树种可以成为寄主。目前，松材线虫病是中国林业上最危险和毁灭性的病害之一[5]，其传播速度快，危害程度大[6]，寄主树木死亡迅速。一旦感染，松树通常在40 天左右就会枯死，整片松树林从感染到毁灭通常只需要3 至5 年的时间。

为了保护森林， 早期检测和监测松材线虫病至关重要。

然而， 传统的监测方法[7]通常需要大量时间、人力和资源，并且常常在疾病已经扩散时才能够发现[8]。因此，寻求更高效和精确的监测方法以便早期发现和控制松材线虫病至关重要。

近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大突破，为目标检测提供了强大的工具。YOLO (You Only Look Once) [9]系列模型以其高效的实时检测能力而备受推崇。本研究旨在结合YOLOv5 技术和无人机航拍图像，为松材线虫病的监测提供新的解决方案。通过无人机的高可用，实时图传的特性可以实现全天候，实时的森林松材线虫病监测，减少了时间人力成本，在松材线虫病在森林扩散之前采取对应措施，防止松材线虫病在森林中扩散。

本研究的目标是开发一个能够快速、准确地识别受感染的树木并跟踪松材线虫病传播的系统。这将有助于及早采取控制措施，减轻疾病对森林资源和生态系统的损害。通过结合深度学习和无人机技术， 我们可以迅速、高效地监测大片森林，为森林保护和可持续管理提供强有力的工具。