森林病虫害对森林健康和林业生产造成巨大的危害，我国每年由于森林病虫害而造成的直接经济损失和间接生态效益损失惨重,因此科学地监测并有效地控制森林病虫害对我国林业和生态环境的健康发展至关重要。传统的森林病虫灾害监测方法主要采取林间或田间定点监测和随机调查等方法，而这种方法通常耗费大量人力、物力和时间,所得的结果也难以全面掌握灾情,常常错过最好的防治时间,造成巨大的损失。想要全面、准确、迅速地监测管理森林病虫害必须依靠先进的空间技术手段。

　　图1 无人机森林病虫害实时监测系统结构
　　信息学院刘文萍教授团队研发了一种基于无人机航拍技术的森林病虫害的实时监测系统，可以通过无人机搭载摄像机、GPS记录仪等设备拍摄录制指定林区的航拍图片、影像等资料，将其传输至监测预警平台中，通过平台对所得到的图像进行图像处理，包括图像配准、拼接和增强等，提取图像特征，对图像进行分类。实现对林区病虫灾害区域的定位及病虫害分级和预警等功能，能满足对林区病虫害情况及时、全面、高效的监测和预警的需求。

　　图2 无人机森林病虫害实时监测系统流程
　　刘文萍教授团队于2019年在我国各地试验示范基地对林业有害生物智能监测系统进行了33架次实测，相关测试结果已整理形成受害林木监测信息数据库，监测信息包括单张图像受害株数、GPS坐标及拍摄时间，并在地图上进行了可视化标记（网址：http://114.115.156.135:8000/DT_Vis，可通过计算机、移动设备浏览器访问）。目前已累计发表SCI\EI期刊论文9篇, 申请发明专利5项（授权1项），软件著作权10项，其中，研究成果《A Marker-based Watershed Algorithm Using Fractional Calculus for Unmanned Aerial Vehicle Image Segmentation 》在《 Journal of Information and Computer Science》上发表。

　　图3地图可视化展示
　　上述研究得到了北京市科技计划项目（No.Z171100001417005） 、“十三五”国家重点研发计划（No.2018YFD0600200 ) 、林业公益性行业科研专项等项目的联合支持。