亞洲天牛（Anoplophora glabripennis, ALB）是一種嚴重威脅全球闊葉林的蛀木害蟲，特別對中國西北干旱地區(qū)的楊樹防護林造成了顯著破壞。由于干旱和 ALB 脅迫均會引起缺水癥狀，但其成因和治理方法截然不同，及時區(qū)分這兩種脅迫對制定有效治理措施至關重要。高光譜成像（HSI）和激光雷達（LiDAR）技術因其在植物脅迫檢測中的潛力而備受關注，HSI 提供精細的光譜信息，LiDAR 捕獲冠層三維結構變化。然而，單一技術存在局限性，結合 HSI 和 LiDAR 數(shù)據能夠彌補不足，實現(xiàn)更精確的脅迫檢測。本研究采用偏最小二乘支持向量機（PLS-SVM）方法，有效降低數(shù)據維度，避免過度擬合，提升分類精度，旨在：（1）評估無人機 HSI 和 LiDAR 數(shù)據區(qū)分 ALB 損傷、干旱脅迫及復合脅迫的能力；（2）探索兩種數(shù)據對脅迫的響應特征，篩選最敏感的檢測指標，為干旱地區(qū)楊樹健康監(jiān)測和管理提供科學依據。

研究地塊位于中國西北部甘肅省酒泉市，屬戈壁地貌，氣候類型為大陸性干旱氣候，年均降水量為80毫米，但年均蒸發(fā)量達2000毫米。本研究選取了兩個水分條件不同（灌溉和非灌溉）且樹齡相近的林場（圖1）。

樣地1（圖1a）：酒泉新城國有林場（39°57′N，98°23′E）。農田防風林，灌溉良好，有地表水，包括健康林和黃萎病林，樹齡為40–60年。研究樹種為甘肅楊、白楊和旱柳。樣地2（圖1b）：酒泉三河國有林場（39°23′N，99°04′E）。灌溉條件極差，無地表水，兩年未正常灌溉。林分健康林和黃萎病林，樹齡為40-60年。研究樹種與樣地1相同。兩個農場都有健康林和黃萎病林的楊樹。兩個農場都位于海拔1480 m的平坦區(qū)域。土壤條件相同：棕色沙漠土，有機質含量低，氮素含量低。兩個樣地均被甘肅楊覆蓋。我們在每個林場建立了兩個50×50米的樣地，共四個樣地?？偣灿兴姆N類型的樣本樹：健康（H）、僅受黃萎病損害（A）、僅受干旱損害（D）和同時受黃萎病和干旱損害（AD）（圖2）。

亞洲長角甲蟲（ALB）是一種樹干蛀蟲，通過識別漏斗狀產卵坑、排便孔和圓形出口孔（圖 3）確定楊樹是否受損。若發(fā)現(xiàn)這些特征或樹冠稀疏（稀疏葉片、干枯枝條），則認為楊樹受到 ALB 損傷。

葉面積指數(shù) (LAI) 反映葉片密度及生物物理能力。采用 SmartLAI 應用程序從不同方向進行四次測量取平均值，評估樹冠稀疏程度。調查了 325 棵楊樹：健康（H）66 棵，受 ALB 脅迫（A）75 棵，受干旱脅迫（D）80 棵，受雙重脅迫（AD）104 棵，表 1 顯示不同條件下的 LAI 數(shù)據。

在同一飛行活動期間，使用 DJI M600 無人機搭載IRIS LR-1601激光雷達一體機（北京理加聯(lián)合科技有限公司）收集高光譜圖像 (HSI) 和激光雷達數(shù)據（圖 4）。安裝系統(tǒng)使高光譜和激光雷達設備能夠聯(lián)合使用無人機的慣性測量單元 (IMU) 和全球定位系統(tǒng) (GPS)，從而實現(xiàn)高精度正射校正和數(shù)據融合。無人機還配備了 RTK 系統(tǒng)，可實現(xiàn)厘米級精確定位。2021 年 8 月 2 日 12:20 至 12:50 PM 采集了地塊 1（水量充足）的數(shù)據，2021 年 8 月 3 日上午 11:50 至下午 12:30 采集了地塊 2（缺水）的數(shù)據。飛行在無云的天空下進行，高度為 100 米，速度為 3 米/秒，正面和側面圖像重疊度為 60％。

研究表明，無人機高光譜圖像和激光雷達的組合可以檢測和區(qū)分楊樹的 ALB 和干旱脅迫。PLS-SVM 分類在區(qū)分水分充足和缺水樹木方面實現(xiàn)了 94.85% 的準確率，在檢測 ALB 損害方面實現(xiàn)了 80.81% 的準確率。對四種楊樹類別進行分類的總體分類準確率為 78.79%：健康、僅受 ALB 影響、僅受干旱影響以及干旱和 ALB 損害并存的楊樹。開發(fā)的分類模型為檢測和區(qū)分脅迫類型提供了寶貴的工具，使及時干預措施成為可能，例如在楊樹林中進行灌溉或病蟲害防治，尤其是在戈壁沙漠的惡劣條件下。