欧亚田鼠（Cricetus cricetus），作为一种原生于中欧和东欧地区的穴居啮齿类动物，近年来因栖息地丧失和农业机械化程度提升而面临严重的生存威胁，被列为极度濒危物种。其生存状况直接受到现代农业生产的影响，特别是在单一作物种植、农药化肥广泛使用以及耕作方式变革的大背景下，生态环境急剧退化，适宜其繁衍的边缘生态系统和休耕地日益减少。与此同时，田鼠的生态位置及其洞穴活动，对于维护土壤结构和生态系统服务具有不可替代的作用。实现田鼠洞穴的科学监测和保护，成为生态保护与农业生产协调发展的重要课题。传统的田鼠洞穴调查依靠人工作业，不仅耗时且成本高昂，尤其是在大规模农田中难以实行高效监测。随着遥感技术和无人机技术的发展， LiDAR（光探测与测距技术）作为一种能够穿透植被层，获取高精度三维地形信息的技术，在生态环境监测中广受关注。
LiDAR技术通过激光脉冲测距，能够精确描绘地形微地貌特征，为发现微小地形低洼及孔洞提供了坚实的技术保障。近年来，结合无人机平台的激光雷达系统因其灵活性和高分辨率优势，成为野外生态监测的优选工具，有效弥补了卫星遥感分辨率受限、地面调查劳动密集的弊端。通过应用无人机搭载LiDAR传感器在农田上空低飞扫描，获取点密度高且覆盖均匀的地形点云数据，在此基础上采用空间统计和几何特征识别算法，可以高效定位和识别欧亚田鼠的洞穴入口。这种方法能够检测出传统基于RGB影像或光谱数据难以识别的埋伏在植被或作物残渣下的洞穴特征，有效实现非入侵式快速监控。针对LiDAR点云数据开发的地形凹陷检测算法主要通过筛选地面局部的低洼区域，结合空间上下文及形状特征筛选出符合洞穴开口几何参数的目标实体。该技术优势显著，其不仅支持不同飞行高度和点云分辨率下的灵活应用，也基于多尺度的空间分割技术处理大范围数据，保证分析效率与检测精度的平衡。
在实地试验中，通过与GPS差分定位采集的田鼠洞穴数据对比验证，该技术在30米飞行高度的LiDAR采集数据中成功识别了绝大多数已知洞穴，F1评分达到0.83，反映出卓越的检测性能。需要强调的是，飞行高度和点云密度直接影响到检测的精度与误报率。较低的飞行高度提升了点云分辨率，有利于洞穴结构深入识别，但可能带来更大的数据处理压力；而较高飞行高度虽然减少数据量，但会影响微地貌特征的可识别度。因此，选择合理的飞行参数成为保障高质量检测的关键环节。相比传统使用RGB高分辨率影像方法，LiDAR不易受地面植被覆盖影响，即使在草高超过18厘米的条件下，依然能有效辨识洞穴入口。这极大扩展了动物洞穴监测的适用范围，尤其在农田作物旺盛生长期，其他光学遥感数据无能为力时，LiDAR显示出独特优势。
值得关注的是，仅凭激光雷达数据难以完全区分欧亚田鼠与其他小啮齿动物如田鼠（Microtus arvalis）的洞穴，这是因为不同物种洞穴入口的尺寸有一定重叠。但通过测量洞口直径结合几何学指标，可以降低误判率；结合多传感器数据，如多光谱或高分辨率RGB影像，可以进一步精准区分，实现物种级监测。为了辅助数据分析，研究者采用了基于空间统计的网格划分与凸包生成技术，细致识别点云中局部凹陷的形态特征，并通过设置筛选阈值排除小型地形波动或非洞穴性特征。多次实地验证表明这一算法操作简便，且无需大规模机器学习模型训练，具有较高的重复性和解释性，极大降低了应用门槛。该研究不仅有助于实现对欧亚田鼠的快速、精准监测，亦为农田生物多样性保护提供了成功的技术模板。通过无人机搭载LiDAR技术实现的高效率非接触式调查，能够大幅减少地面巡查压力，提高保护区巡护的覆盖率和时效性。
未来，结合人工智能和深度学习技术，凭借丰富的三维空间数据和影像信息，有望在自动化程度和物种识别精度上实现质的飞跃，满足更复杂场景下的生态监测需求。此外，多传感器融合策略能整合激光雷达与高分辨率光学、热红外成像数据，不仅提升洞穴入口的识别能力，还能够识别如食痕、活动痕迹等辅助生态指标，为保护工作提供全面数据支持。该技术的应用符合联合国可持续发展目标中的零饥饿与陆地生态保护原则，推动农业生产与生态保护的协调发展。在实践操作中，建议结合农田管理周期和生态时节安排无人机航拍计划，选择植被地面覆盖较低且气象条件稳定的时间段，确保数据品质。在数据处理阶段，合理利用数据库和空间索引技术，有效管理海量点云信息，加快分析速度。针对未来工作，增加对不同地区多样化土壤质地和植物覆盖条件下算法参数的适应性研究，有助于提升技术推广的广泛适用性。
同时，开展跨学科合作，推动遥感技术与生态学、农业生产管理相结合，实现智能农业生态监控体系的建设。在全球生态环境日益恶化的背景下，利用新兴技术支持野生动物保护已势在必行。无人机激光雷达技术以其高分辨率、高灵敏度和灵活部署的优势，为欧亚田鼠等微小土壤穴居动物的监测提供了革命性手段。精准快速的洞穴入口检测，不仅能够辅助科学研究开展种群动态追踪，也为制定合理的农田保护措施提供坚实数据基础。通过技术赋能，实现农业生态系统的可持续经营和生物多样性的有效维护，将为人类粮食安全与自然生态和谐共生注入强有力的保障。
