嚴重的冰雹會產生大尺寸冰雹（直徑 2 厘米或更大），會對農作物、財產和森林造成毀滅性破壞。冰雹造成的損害取決于許多因素，包括冰雹大小、每單位面積的冰雹數量、風速、風暴持續時間以及風暴前后的一般天氣狀況。植被在一年中的不同時間也更容易受到損害。春天，植物正在發芽并長出新葉和新莖，使它們更容易遭受冰雹的嚴重破壞。

在森林中，特別是在樹木上，冰雹破壞表現為落葉和莖干開裂和折斷。樹木的尖部和頂部也會因冰雹而傷痕累累，使樹木極易感染致病性真菌和細菌性疾病。部分落葉也會影響木材特性，從而導致產量下降。

損害評估

以前，測量森林中的雹暴損失一直具有挑戰性且很少見。農民依靠實地調查來量化作物損失，而由于森林面積大且地形難以進入，林務員很少在冰雹風暴過后進行監測。

森林監測通常使用基于衛星或有人駕駛飛機的數據來完成，但最近基于無人機的圖像變得越來越流行，因為它易于使用且高分辨率傳感器使林務員能夠獲得他們以前沒有的細節水平. 

在威脅森林生態系統可持續性的非生物現象越來越頻繁的情況下，林務員越來越多地轉向現代的工具，以促進高分辨率圖像的采集。 

操作實例

使用大疆經緯M300rtk無人機搭載MICASENSE公司的RedEdge-p多光譜相機，在遙控器PILOT中目標區域設置生成航線自動飛行采集多光譜數據。捕獲的數據隨后在Pix4DFields軟件中進行了處理，并在樹梢、針葉、細而粗的樹枝以及樹干上部的碎片中顯示出明顯的損壞跡象。事實證明，冰雹造成的傷口很深，足以引起導電細胞層的干擾，從而限制水分的輸送，導致水分不足、膨脹喪失和針頭逐漸枯萎。 

作為這個過程的一個癥狀，葉子的色素沉著從淺綠色變成了深紅色。最早的跡象早在冰雹過后 10 天就被發現了。然而，隨著冰雹過后 40 天檢測到更強烈的紅葉著色，損害顯示出是漸進的。大約 20% 的普通松樹和略多于 1% 的落葉灌木叢遭到破壞。

左側為 RGB 圖像，右側為松林受損區域的反射率圖（紅色波段）。

左側為 RGB 圖像，右側為松林受損區域的 SIPI2 圖。

左側為 CIR 圖，右側為基于松林受損區域的同質區域 (ROI) 的監督分類圖 (SCP)。

表 1 松林監督分類結果

結果

Pix4Dmapper幫助團隊對數據進行全面分析。在生成的分類圖的指導下，該團隊突出顯示了受壓和受損樹木的區域。這些工具有助于確保精確規劃衛生砍伐的規模和采伐木材的體積。因此，該地區只有 13% 的松林被砍伐，其余的則進行了保護處理。

結論

林務員越來越多地使用捕捉和分析高分辨率圖像的新方法來監測冰雹等現象。其影響可能會顯著影響森林生態系統功能。此示例展示了多光譜圖像與分析工具和專業知識相結合如何幫助指導和告知戰略業務決策。