基于无人机影像的入侵植物普通乳草空间分布模式研究及其在生态保护中的应用

本研究针对入侵植物普通乳草(Asclepias syriaca L.)对匈牙利潘诺尼亚沙地草原生态系统的威胁，创新性地采用无人机(UAV)影像技术，结合地面调查数据，系统分析了该入侵物种的空间分布模式。研究人员通过12个样方的对比研究，验证了无人机技术在种群规模(平均检测精度r=0.9594)和空间格局参数(平均距离相关性r=0.933-0.951)分析中的可靠性，为入侵物种管理提供了高效(节省57%人力时间)且成本优化的监测方案，对生物多样性保护具有重要实践价值。

　　

在欧洲生物多样性保护的前沿阵地——匈牙利Kiskunsag国家公园的沙质草原上，一种来自北美洲的入侵植物普通乳草(Asclepias syriaca L.)正悄然改变着当地生态格局。这种被CABI和欧盟委员会列为最具破坏性入侵物种之一的植物，凭借其强大的克隆繁殖能力，已在潘诺尼亚沙地草原形成生态威胁，严重阻碍半自然群落的再生过程。面对这一挑战，匈牙利塞格德大学(University of Szeged)植物生物学系与捷克科学院光子与电子研究所的科研团队展开了一项创新研究，他们尝试将无人机(UAV)这一新兴技术应用于入侵植物监测领域，相关成果发表在《Scientific Reports》上。

传统的地面调查方法虽然精确，但耗时费力，难以满足大范围监测需求。为此，研究人员设计了一套严谨的对比实验：在Fulopháza沙丘保护区的12个乳草种群中，每个样地设置12米长的样带(包含6个连续2m×2m样方)，同步进行厘米级精度的地面调查和20米航高的无人机影像采集。通过Agisoft Metashape软件构建正射影像，结合ArcMap空间分析工具，系统比较了两种方法在植株计数、空间分布指标(期望平均距离EMD、观测平均距离OMD)和最近邻指数(NNI)等方面的相关性。

关键技术方法包括：(1)采用DJI Phantom 3 Standard无人机进行20米航高的RGB影像采集；(2)地面调查采用Garmin eTrex Legend GPS定位，人工记录样方内所有乳草植株坐标；(3)通过Agisoft Metashape Professional软件进行影像对齐、稠密点云生成和正射影像制作；(4)使用ArcMap 10.7进行空间点格局分析，计算欧氏距离和NNI指数；(5)采用Pearson/Spearman相关性检验评估两种方法的一致性。

研究结果

植株数量检测

无人机影像识别到的植株数量(58.17±26.28株)略低于地面调查(65±28.12株)，但两者呈现极强正相关(r=0.9594, p<0.0001)。这种差异主要源于植株重叠造成的影像遮蔽效应，在密度较高样方中更为明显。

空间分布参数

EMD和OMD指标在两种方法间均保持高度一致：

• 期望平均距离(EMD)：地面调查29.85±5.428 cm vs 无人机32.45±6.463 cm (r=0.951)

• 观测平均距离(OMD)：28.87±6.206 cm vs 34.29±7.821 cm (r=0.933)

• 最近邻指数(NNI)：0.963±0.088 vs 1.052±0.084 (r=0.9146)

空间点格局分类

地面调查发现的3个聚集分布样方在无人机分析中被归类为随机分布，这种差异主要发生在z-score接近显著性阈值的临界情况，反映无人机方法对细微格局变化的敏感性略低。

效率与成本分析

无人机方法展现出显著优势：

• 野外工作时间从1小时58分钟缩短至8分钟

• 总人力投入减少57%(3.5小时→1.5小时)

• 虽然初始设备投资较高(2200-3700欧元)，但单次调查成本降低56-63%(33-44欧元 vs 80-100欧元)

讨论与结论

这项研究首次系统验证了消费级无人机在入侵植物精细尺度空间分析中的适用性。尽管在极高密度种群中存在轻微低估，无人机方法仍能可靠捕捉乳草种群的核心空间特征，为生态保护提供了三大实践价值：

1. 监测效率革新：将单样方调查时间从3.5小时压缩至1.5小时，使大范围高频监测成为可能，特别适合难以到达的沙地生境。24小时自动化影像处理流程虽耗时较长，但无需人工干预，实际节省了57%的人力成本。

2. 管理决策支持：空间格局参数的高精度获取(平均距离相关性>0.93)有助于识别再生热点，如Bakacsy等曾发现除草剂处理后第二年出现的"局部增厚区"可能成为新扩散中心。无人机监测可及时捕捉这些关键位点，实现精准防控。

3. 技术拓展潜力：在开放生境中，普通RGB影像已能很好区分乳草(得益于其独特形态和光谱特征)，但在复杂植被中可能需要结合多光谱传感器或机器学习算法提升识别率。

这项由匈牙利和捷克科学家合作完成的研究，为生物入侵防控提供了一套兼具科学严谨性和操作可行性的技术方案。随着无人机成本的持续降低和图像分析算法的进步，这种"天空之眼"与"地面智慧"相结合的模式，或将成为生态保护领域的新标准，为守护潘诺尼亚沙地草原等脆弱生态系统提供有力武器。