能够预测森林虫害的林业大数据项目

近日美国俄勒冈州立大学的专家发布了一个能够预防森林病虫害的大数据项目，整合了卫星数据、航空地图遥感数据和太平洋西北海岸森林的地面数据，能够帮助研究者更好地预测和管理森林虫灾。

这是林业领域首次通过通过综合分析40多年来（1970-2012）多种数据源对俄勒冈和华盛顿州两种常见森林虫害(山地松树皮甲虫和西部云杉蚜虫)进行评估。下图是大不列颠哥伦比亚地区山地松树皮甲虫爆发的效果：

由于病虫害的频繁爆发，美国和加拿大地区的大片森林地区经常会出现大片的树木枯死区域。多年来的研究发现，刺激松树病虫害爆发频繁的因素有很多，例如干旱、森林大火以及天气变化等。尤其在美国的太平洋西北地区，近年来上述两种森林虫害经常大面积爆发，此次林业大数据项目是少数对两种虫灾危害进行综合分析的研究项目。

由于数据源足够充分，本次林业病虫害大数据分析项目成功绘制了详细的太平洋西北地区森林虫害的历史地图，并能对森林虫害的爆发时间、性质和规模进行预测，这有助于当地的土地管理者选择更有针对性的工具和策略对抗虫害。

俄勒冈大学的林业虫害大数据分析项目采用了最新的数据分析工具和算法，以及最新采集整理的数据集，利用大规模并行计算发现和修正那些多年来对森林虫害防治的错误认识和理解。项目还采用了Google Earth Engine云计算引擎，与谷歌合作在线免费提供虫害爆发地图数据。