【智慧农业大会】刘林毅：植被病虫害遥感监测预警

中国科学院空天信息创新研究院 刘林毅

植被病虫害对生物安全、粮食安全和生态安全造成重大威胁，植物病虫害造成全球高达40%的粮食歉收（FAO），我国农作物病虫害年均发生65亿亩次，造成损失约占粮食总产量1/6；我国林草病虫害年均直接经济和生态服务价值损失超2000亿元。

中国科协2020年十大工程技术难题是如何实现农业重大入侵生物的前瞻性风险预警和实时控制？2022年十大产业技术问题是如何利用多源数据实现农作物病虫害精准预报？

在全球气候变化的背景下，农林牧病虫害发生范围和危害程度有明显的扩大和增强趋势，且其发生流行呈现新的模式。传统以点代面的病虫测报方式，代表性、精度和时效性存在一定问题，迫切需要攻关全球作物重大病虫害监测和预测技术，实现全球尺度病虫害科学高效测报，指导绿色智慧防控，保障粮食、生态安全与区域稳定。

早发现、精准监测预警是植被病虫害科学防控的关键。而空间信息技术具备显著的应用优势，它以地面调查为基础，以植保模型为依据遥感驱动模型空间化，实现区域病虫动态预测技术。可揭示大尺度病虫害寄主的空间分布、生长状况及景观特征；相对于传统气象观测参数，遥感反演的温湿度与病虫生存环境更加接近；可揭示寄主与生境空间差异。

综合遥感、气象、植保、生态等多源数据，分析植被病虫害的光谱响应机制，提取敏感特征构建病虫害监测与区分模型，将模型应用于多时相数据集，实现植被病虫害空间信息动态监测。

植被病虫害遥感时序预测的总体思路是综合遥感影像、气象观测数据和野外调查数据等，研究病虫害生境的评价方法，并结合病原体发育模型和害虫迁飞模型，经过数据同化处理，形成病虫害预测模型，将模型应用于长时序多源数据集，实现病虫害遥感时序预测。

去年，中国科学院空天信息创新研究院又发布了最新的植被病虫害遥感监测与预测系统升级版，该系统汇聚了多源、多尺度、多模式海量地球大数据，涵盖了植被参数反演、病虫生境监测、灾害识别与早期预警、农牧业损失评估等功能模块。

结合气象数据和地面植保调查，基于作物病虫害遥感预警模型，依托自主研发的基于WebGIS的植被综合利用国内环境系列、高分系列等，以及美国和欧盟等系列卫星遥感数据，病虫害遥感监测与预测系统，实现了全球尺度多年作物重大病虫害动态预警。同时，基于长时序多源遥感数据，提取蝗虫遥感监测预警指标，耦合生物模型、生境适宜性分析模型及遥感技术，实现多年全国尺度东亚飞蝗蝗区遥感监测及发生动态预测。整体推动了植被生态系统保护的多学科融合和产业化进程。

2023智慧农业大会现场