茶樹是一種多年生闊葉常綠灌木或小喬木，在世界各地廣泛種植和消費，是重要經濟作物。中國是茶葉種植大國，種植麵積和茶葉產量居全球第一。茶樹多生長於山區或丘陵地區，大範圍監測十分不便，目前時空信息也較少用於茶葉種植和管理。為了獲取準確的茶樹空間分布，監測茶樹生長，提高茶葉產量和品質，非常有必要準確監測茶樹空間分布和狀況，以製定有針對性的管理措施。近些年隨著無人機技術的快速發展，無人機遙感逐漸成為精準農業科研和管理中的一種重要手段。

　　中國科學院武漢植物園係統生態學研究團隊聯合中國地質大學地理與信息工程學院萬波教授團隊開展了茶樹無人機遙感研究，探究了無人機遙感在監測茶樹上的有效性，在國際遙感領域期刊Remote Sensing發表題為“Effects of UAV-LiDAR and Photogrammetric Point Density on Tea Plucking Area Identification”的研究論文。 

　　該研究以武漢市花山茶園為研究區，評價了不同點雲密度的無人機激光雷達和立體像對點雲數據在識別茶樹采摘麵積上的表現。研究發現，結合無人機激光雷達點雲和光學影像數據可以準確識別茶樹，精度高達94.39%，結合立體像對點雲和光學影像數據的識別精度略低（91.58%）。對於激光雷達點雲，當點雲密度從25.44點/m²（即100%）減少到0.25點/m²（即1%）時，茶樹識別精度明顯降低，在隨機森林和極限學習機算法上都呈現降低趨勢。但是對於立體像對點雲，點雲密度對茶樹識別精度影響並不大。本次研究同時發現，減少點雲密度，會導致生成的茶園數字地形模型精度降低，這種影響在激光雷達點雲上更明顯。本研究也構建了識別茶樹的重要特征層次結構樹，用於指示每個選中特征在識別茶樹上的具體作用，可為後續茶樹遙感研究在準確候選特征時提供參考。 

　　以上研究由武漢植物園碩士聯培生張慶藩（第一作者）和王德智助理研究員（通訊作者）在張全發研究員和萬波教授指導下完成。研究工作得到了國家自然科學基金（32101525和32030069）的資助。

　　論文鏈接

圖1 武漢市花山茶園地理位置 

圖2 無人機遙感數據采集

圖3 點雲抽稀