一个完整的遥感过程（遥感技术探出沙漠蝗虫的）

一个完整的遥感过程（遥感技术探出沙漠蝗虫的）传统的虫害目测手查单点监测方法和有限站点的气象数据预测方法只能获取“点”上的虫害发生信息，远远不能满足“面”上对虫害的大面积及时防控需求。而遥感相对于传统虫害田间调查技术手段而言，能够高效客观地在大尺度上对虫害发生发展状况进行动态监测预警，对于高效科学防控具有重要的现实意义。粮食安全一直以来都是国际社会关注的热点，在全球气候变化的大背景下，虫害的发生范围和流行程度有明显的扩大和增强趋势。蝗虫是世界范围内的重大迁飞性害虫之一，对于我国来说，东亚飞蝗一直以来都是制约我国粮食安全、生态安全、农民增收和社会安定的重要因素。今年我国东亚飞蝗有两类区域需重点关注——近年来蝗区面积和分布区域发生变化导致蝗虫发生频率上升的老蝗区和由于新建水库、水源保护地、耕作粗放、矿区坍塌形成的新增蝗区。而在非洲和西南亚等地区主要造成危害的是沙漠蝗虫。2018年，阿拉伯半岛南部的强降雨为沙漠蝗虫的孳生、繁殖提供了有利生境

自2018年下半年开始，沙漠蝗虫逐步席卷了非洲之角和西南亚各国，严重危害了巴基斯坦、埃塞俄比亚、索马里等国的农业生产和粮食安全。近期，联合国粮食及农业组织（FAO）向全球发出预警，希望各国高度戒备正在肆虐的蝗灾，并采取多国联合防控措施以防虫害入侵国家出现严重的粮食危机。

沙漠蝗虫从哪儿来？飞过哪些地方？

中国科学院空天信息创新研究院黄文江研究员、董莹莹副研究员常年从事蝗虫遥感监测与预测研究。近期，该团队以中低分辨率卫星影像为主要遥感数据源，结合FAO发布的蝗虫入侵与繁殖等地面调查数据、土地利用/覆盖数据、温度和季风等数据，对肆虐非洲之角和西南亚各国的沙漠蝗虫繁殖、迁飞的时空分布及印巴边界沙漠蝗虫迁飞入侵我国的预测路径开展研究（见图1）。

图1. 2018-2020年沙漠蝗虫主要迁飞路径图

2018年，阿拉伯半岛南部的强降雨为沙漠蝗虫的孳生、繁殖提供了有利生境条件。从上图中，可以看到2019年也门和阿曼的蝗群开始向沙特阿拉伯东部和伊朗南部入侵，之后从伊朗进入巴基斯坦西南部。与此同时，印巴边界本土的沙漠蝗虫也持续孵化、成群。

2020年1月至今，印巴边界蝗群开始三代繁殖，受东北季风的影响，蝗群将向伊朗和阿曼等国迁移，进入我国的概率较小；但若到夏季，巴基斯坦和印度的沙漠蝗虫仍得不到有效控制，且印度洋西南季风异常强劲，存在从进而进入我国的风险，威胁我国粮食安全，因此我国需加强田间虫量监测并开展早期科学防治。

融合多项技术支撑蝗虫监测预警

粮食安全一直以来都是国际社会关注的热点，在全球气候变化的大背景下，虫害的发生范围和流行程度有明显的扩大和增强趋势。蝗虫是世界范围内的重大迁飞性害虫之一，对于我国来说，东亚飞蝗一直以来都是制约我国粮食安全、生态安全、农民增收和社会安定的重要因素。今年我国东亚飞蝗有两类区域需重点关注——近年来蝗区面积和分布区域发生变化导致蝗虫发生频率上升的老蝗区和由于新建水库、水源保护地、耕作粗放、矿区坍塌形成的新增蝗区。而在非洲和西南亚等地区主要造成危害的是沙漠蝗虫。

传统的虫害目测手查单点监测方法和有限站点的气象数据预测方法只能获取“点”上的虫害发生信息，远远不能满足“面”上对虫害的大面积及时防控需求。而遥感相对于传统虫害田间调查技术手段而言，能够高效客观地在大尺度上对虫害发生发展状况进行动态监测预警，对于高效科学防控具有重要的现实意义。

近年来对地观测技术的快速发展为蝗虫的大范围监测和预警提供了有效技术手段。国产高分（GF）系列和环境减灾（HJ）系列、美国MODIS和Landsat TM、欧空局Sentinel系列等卫星遥感数据正构筑起一个高频度、高空间分辨率、多谱段、全覆盖的对地观测系统。

此外，不断更新加密的气象站点数据以及由遥感、气象数据耦合形成的面状气象参数产品为蝗虫生境（蝗虫赖以生活、生存的环境）监测提供了更为丰富的信息来源。当前，多源信息融合算法的发展有助于充分利用多源异构数据中的互补信息，形成具有更高分辨率和精度的时空连续数据集。加之随着蝗虫生物学特性研究的不断深入，对其发展扩散过程和环境影响因素的认识不断提高，使得蝗虫的发生发展过程能够通过模型的方式进行刻画和模拟，为蝗虫监测预警等模型构建提供方法指导和技术支撑。

空天院黄文江研究员、董莹莹副研究员团队多年来在蝗虫遥感监测与预测研究领域作出了很多工作。他们建立了基于卫星遥感的病虫害遥感监测模型，实现了大面积病虫害遥感监测制图；通过融合遥感、气象、植保等星机地多源数据，并与病虫害流行机制有机链接，建立了作物病虫害大面积预测模型。该团队以中高分辨率卫星影像为主要遥感数据源，结合土地利用/覆盖数据、气象数据、地面调查数据等，针对蝗虫的发生发展特点，定量提取并分析与蝗虫发生分布密切相关的关键因子，如地形、土壤类型、土壤湿度、地表温度、植被类型、植被覆盖度等，耦合害虫生物学机理和虫害发生扩散模型，开展蝗虫发生发展的遥感监测预警，并结合地面调查数据进行分析验证。

以上内容由数字地球重点实验室黄文江、董莹莹提供。