嚴(yán)重的冰雹會(huì)產(chǎn)生大尺寸冰雹（直徑 2 厘米或更大），會(huì)對(duì)農(nóng)作物、財(cái)產(chǎn)和森林造成毀滅性破壞。冰雹造成的損害取決于許多因素，包括冰雹大小、每單位面積的冰雹數(shù)量、風(fēng)速、風(fēng)暴持續(xù)時(shí)間以及風(fēng)暴前后的一般天氣狀況。植被在一年中的不同時(shí)間也更容易受到損害。春天，植物正在發(fā)芽并長出新葉和新莖，使它們更容易遭受冰雹的嚴(yán)重破壞。

在森林中，特別是在樹木上，冰雹破壞表現(xiàn)為落葉和莖干開裂和折斷。樹木的尖部和頂部也會(huì)因冰雹而傷痕累累，使樹木極易感染致病性真菌和細(xì)菌性疾病。部分落葉也會(huì)影響木材特性，從而導(dǎo)致產(chǎn)量下降。

損害評(píng)估

以前，測量森林中的雹暴損失一直具有挑戰(zhàn)性且很少見。農(nóng)民依靠實(shí)地調(diào)查來量化作物損失，而由于森林面積大且地形難以進(jìn)入，林務(wù)員很少在冰雹風(fēng)暴過后進(jìn)行監(jiān)測。

森林監(jiān)測通常使用基于衛(wèi)星或有人駕駛飛機(jī)的數(shù)據(jù)來完成，但最近基于無人機(jī)的圖像變得越來越流行，因?yàn)樗子谑褂们腋叻直媛蕚鞲衅魇沽謩?wù)員能夠獲得他們以前沒有的細(xì)節(jié)水平. 

在威脅森林生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)性的非生物現(xiàn)象越來越頻繁的情況下，林務(wù)員越來越多地轉(zhuǎn)向現(xiàn)代的工具，以促進(jìn)高分辨率圖像的采集。 

操作實(shí)例

使用大疆經(jīng)緯M300rtk無人機(jī)搭載MICASENSE公司的RedEdge-p多光譜相機(jī)，在遙控器PILOT中目標(biāo)區(qū)域設(shè)置生成航線自動(dòng)飛行采集多光譜數(shù)據(jù)。捕獲的數(shù)據(jù)隨后在Pix4DFields軟件中進(jìn)行了處理，并在樹梢、針葉、細(xì)而粗的樹枝以及樹干上部的碎片中顯示出明顯的損壞跡象。事實(shí)證明，冰雹造成的傷口很深，足以引起導(dǎo)電細(xì)胞層的干擾，從而限制水分的輸送，導(dǎo)致水分不足、膨脹喪失和針頭逐漸枯萎。 

作為這個(gè)過程的一個(gè)癥狀，葉子的色素沉著從淺綠色變成了深紅色。最早的跡象早在冰雹過后 10 天就被發(fā)現(xiàn)了。然而，隨著冰雹過后 40 天檢測到更強(qiáng)烈的紅葉著色，損害顯示出是漸進(jìn)的。大約 20% 的普通松樹和略多于 1% 的落葉灌木叢遭到破壞。

左側(cè)為 RGB 圖像，右側(cè)為松林受損區(qū)域的反射率圖（紅色波段）。

左側(cè)為 RGB 圖像，右側(cè)為松林受損區(qū)域的 SIPI2 圖。

左側(cè)為 CIR 圖，右側(cè)為基于松林受損區(qū)域的同質(zhì)區(qū)域 (ROI) 的監(jiān)督分類圖 (SCP)。

表 1 松林監(jiān)督分類結(jié)果

結(jié)果

Pix4Dmapper幫助團(tuán)隊(duì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面分析。在生成的分類圖的指導(dǎo)下，該團(tuán)隊(duì)突出顯示了受壓和受損樹木的區(qū)域。這些工具有助于確保精確規(guī)劃衛(wèi)生砍伐的規(guī)模和采伐木材的體積。因此，該地區(qū)只有 13% 的松林被砍伐，其余的則進(jìn)行了保護(hù)處理。

結(jié)論

林務(wù)員越來越多地使用捕捉和分析高分辨率圖像的新方法來監(jiān)測冰雹等現(xiàn)象。其影響可能會(huì)顯著影響森林生態(tài)系統(tǒng)功能。此示例展示了多光譜圖像與分析工具和專業(yè)知識(shí)相結(jié)合如何幫助指導(dǎo)和告知戰(zhàn)略業(yè)務(wù)決策。