遙感監測適用性分析

高 莎，鄭江華，馬 濤，吳建國，那松曹克圖，麥迪·庫爾曼

(1.新疆大學資源與環境科學學院/新疆大學智慧城市與環境建模普通高校重點實驗室，烏魯木齊 830046；2.新疆維吾爾自治區治蝗滅鼠指揮辦公室，烏魯木齊 830001；3.巴音郭楞蒙古自治州草原工作站，新疆庫爾勒 841000)

遙感監測適用性分析

高 莎1，鄭江華1，馬 濤1，吳建國2，那松曹克圖3，麥迪·庫爾曼2

(1.新疆大學資源與環境科學學院/新疆大學智慧城市與環境建模普通高校重點實驗室，烏魯木齊 830046；2.新疆維吾爾自治區治蝗滅鼠指揮辦公室，烏魯木齊 830001；3.巴音郭楞蒙古自治州草原工作站，新疆庫爾勒 841000)

目的驗證GF-1 WFV(16 m分辨率)在不食草馬先蒿遙感監測的適用性，了解巴音布魯克草原不食草馬先蒿的分布。方法利用校正后的GF-1 WFV遙感衛星影像，結合實測光譜數據，采用目視解譯結合監督分類的方法，對研究區的不食草馬先蒿進行識別，驗證其分類精度，并對研究區馬先蒿的分類精度和分布情況進行分析。結果影像解譯整體精度為80.91%，Kappa系數為0.71，分類結果較好；得到了巴音布魯克草原不食草馬先蒿分布范圍和影響分類精度的主要原因。結論利用16 m分辨率GF-1 WFV多光譜遙感數據對巴音布魯克草原不食草馬先蒿進行遙感監測是可行的。通過對研究區遙感解譯的分類結果和實地踏查發現，不食草馬先蒿危害面積較大，且多為連片分布、順河流分布；危害較為嚴重的區域為巴音布魯克總場巴音布魯克分場、巴音郭楞鄉哈爾薩拉村、巴音布魯克鎮巴西里克村。

GF-1 WFV衛星數據；馬先蒿；遙感監測；空間分布

0 引 言

【研究意義】天然草原是大地的恩賜，更是草原畜牧業發展的基礎，而毒害草大量滋生是草原退化的標志之一，它與優質牧草爭肥爭地，妨礙牲畜生長，嚴重影響了草原生態系統平衡和畜牧業可持續發展[1-3]。草原災害遙感監測已經越來越引起了人們的重視，它具有省時、省力、高實效、宏觀性強等優點。【前人研究進展】高分一號(2013年4月26日發射)衛星影像已經越來越廣泛地被應用到生產實踐中，其中，劉吉凱等[4]利用多時相的GF-1 WFV數據提取南方丘陵區甘蔗種植面積；劉國棟等[5]針對GF-1號衛星數據的特點，研究了基于GF-1號衛星16 m WFV傳感器和2m/8m PMS傳感器衛星數據的農作物種植面積遙感抽樣調查方法；王利民等[6]以GF-1衛星攜帶的16 m空間分辨率WFV傳感器為主要數據源，采用分層決策樹分類的方法對冬小麥面積進行提取，并利用地面樣方數據對分類結果進行了精度驗證。在草原遙感監測中，陳玫琪等[7]利用NDVI時間序列濾波，對錫林浩特草原返青期變化的遙感監測；李政海等[8]以2000～2014年MODIS衛星的NDVI數據為基礎，對呼倫貝爾草原返青期的時間與植被長勢進行動態監測；溫阿敏等[9]利用GF-1 WFV影像，結合高光譜特征分析，對伊寧縣托乎拉蘇山地草甸草地的白喉烏頭空間分布進行識別。【本研究切入點】毒害草破壞優良牧草生長，還影響牲畜生長發育，嚴重危害草原畜牧業發展。自2005年以來巴音布魯克草原不食草馬先蒿蔓延迅速，已經越來越引起人們的廣泛重視[10-12]，國內學者的研究主要集中在不食草馬先蒿的生物學特性和防治對策研究，而對其遙感監測和空間分布的研究還很少。研究驗證GF-1 WFV(16 m分辨率)在不食草馬先蒿遙感監測的適用性。【擬解決的關鍵問題】以巴音布魯克草原為研究區，對GF-1 WFV衛星數據對草原不食草馬先蒿遙感監測的適用性進行評價，得到巴音布魯克草原不食草馬先蒿的分布特征和分布情況，為草原部門的防治工作提供理論依據和決策支持。

1 材料與方法

1.1 材 料

1.1.1 研究區概況

研究區為新疆維吾爾自治區巴音郭楞蒙古自治州和靜縣巴音布魯克草原，位于天山中側南段腹地，海拔2 400～4 400 m，艾爾溫根烏拉山橫貫盆地中部，將完整的高位盆地分割成大、小尤爾都斯兩個盆地。巴音布魯克草原是我國第二大草原，也是我國最大的荒漠區亞高山高寒草甸草原，面積23 835 km2。山地以高寒草甸草地為主，草群構成主要為線葉嵩草、苔草；山間盆地以高寒草原草地為主，草群構成主要為紫花針茅、冰草。草原四周雪山環繞，冬季漫長，年平均氣溫-4.7℃，極端高溫28．3℃，極端低溫-48．1℃；年降水量216.8～361.8 mm，積雪天數150～180 d，年枯草期7個月。圖1

注：N43°0'6.47" E83°26'10.26"(左上)；N43°15'47.35" E84°59'49.18"(右上)；N42°34'17.69" E83°26'20.26"(左下)；N42°27'0.19" E84°52'38.52"(右下)

圖1 研究區示意
Fig.1 The location of the study area

馬先蒿屬(PedicularisL.)由林奈1753年建立，全世界約有600余種[13，14]，廣泛分布于北溫帶較寒冷地段、北極、歐洲大陸及北美西北部。該屬的2/3種類產于中國，主要分布在我國的西南和西北地區[15]。國內有關馬先蒿的研究主要集中于藥用價值、生物學特性、對草地生態系統的影響、物種多樣性等方面，有關馬先蒿遙感監測的研究還很少。近年來，馬先蒿屬植物作為入侵雜草，導致生態草場退化，已經引起學者們的關注[16-17]。

1.1.2 遙感影像數據

由于缺少巴音布魯克草原矢量范圍數據，所以研究以和靜縣為研究范圍，根據馬先蒿花期，最終選擇了野外采樣時間(2016年7月19日～7月21日)相符、云量覆蓋小的3幅遙感影像(7月26日、7月26日、8月3日)進行拼接裁剪。其多光譜相機為4個波段，16 m分辨率。表1

表1 GF-1 WFV衛星參數
Table 1 The satellite parameters of GF-1 WFV

參數Parameters16m分辨率多光譜相機Multi-spectralcameraof16mresolution光譜范圍Spectralrange(μm)045～052μm052～059μm063～069μm077～089μm空間分辨率Spatialresolution(m)16m幅寬Viewingswath(km)800km(4臺相機組合)重訪周期(側擺時)Revisitcycle(d)覆蓋周期(不側擺)Covercycle(d)4d

1.1.3 光譜數據

為了探究不食草馬先蒿與普通植被之間的光譜差異，采用美國PSR-3500野外便攜式地物光譜儀，共采集了研究區未開花馬先蒿、開花馬先蒿及普通牧草3種植被光譜曲線。波譜范圍為350～2 500 nm。在野外光譜測定時，盡量保證在晴朗、無大風、無云的天氣下進行，測量植被光譜時，光譜儀探頭垂直向下，根據植被冠層的直徑和高度確定探頭距離冠層的高度，探頭視場角度選擇為25°，保證視場可以覆蓋冠層。為減小隨機誤差影響，對每一地物的光譜測量記錄數為10組，每組10次，將這些數據進行算術平均得到的均值作為該地物的光譜反射率數據。

1.1.4 GPS數據和樣方數據

采用GPS(集思寶G330和GARMIN Monterra)以天鵝湖為中心順時針選取馬先蒿分布較嚴重的10個點進行采樣，將采集的樣本作為后期遙感解譯監督分類。另外，采集5 m×5 m和1 m×1 m的樣方，對危害較重的典型樣區內的樣方進行蓋度統計。繪出采樣點分布。圖1

1.1.5 其他數據

拍攝照片和視頻記錄采樣地點、采樣個數及其他相關信息，為后期遙感監督分類和結果分析提供輔助支持。

1.2 方 法

1.2.1 正射校正

由于研究區位于巴音布魯克草原，山地起伏較大，為消除地形因素的影響，對影像進行正射校正。運用ESRI公司開發的ENVI 5.2軟件，使用其數據包中自帶的DEM數據進行正射校正，投影類型為通用橫軸墨卡托投影(UTM)，橢球體為WGS-84，圖像校正的殘差RMS保證在1個像元內。

1.2.2 定標與大氣校正

對影像數據進行輻射定標、大氣校正，其目的是為了減少大氣吸收與散射對地物反射率的影響，增強解譯精度。GF-1 WFV影像數據光譜響應函數和絕對輻射定標參數均可從中國資源衛星應用中心網站獲取。運用ESRI公司開發的ENVI 5.2軟件中輻射定標(Radiometric Correction)對獲取的GF-1 WFV影像進行輻射定標。選擇輻射定標之后的影像，利用FLAASH大氣校正模塊，進行大氣校正。

1.2.3 影像的拼接和裁剪

選取感興趣區(ROI)，建立掩膜文件，對校正后的遙感影像先進行拼接，然后進行裁剪。

1.2.4 遙感影像解譯

研究區巴音布魯克草原面積廣闊、地物復雜，主要包括道路、山體、房屋建筑、水體、裸地、灌木、不食草馬先蒿、牧草和其他等，因為研究主要是為了區分馬先蒿和普通牧草，因此分類時主要將地物類型分為3類：馬先蒿、普通牧草和其他。由于不同地物的具有不同的光譜反射率，可結合其顏色、色調、飽和度和紋理特征差異等對不同地物類型進行識別。結合野外實地踏查采集的數據，將實地采集的GPS樣本軌跡疊加至影像上，采用地表真實感興趣區(Region of Interest，ROI)采樣方法，建立解譯標志。選取了監督分類中基于統計學的最大似然法(Maximum Likelihood)對影像進行監督分類。監督分類后進行分類后處理(Post Classmcation)，在分類后處理的基礎上利用實地驗證ROI對分類精度進行驗證。

通過將野外實地踏查采集的驗證樣本和監督分類的結果進行對比的方法評價分類結果的精度。使用地表真實ROI做混淆矩陣(Confusion Matrix Using Ground Truth ROIs)進行分類結果的精度驗證。

1.2.5 解譯流程

圖2 解譯流程
Fig.2 Experiment process flow chart

2 結果與分析

2.1 光譜特征

對比分析未開花馬先蒿、開花馬先蒿及普通牧草三種植被光譜曲線可以看出，三者光譜曲線大體上相似，符合一般植被的光譜曲線反射特性。在可見光波段，在中心波長分別為450 nm(藍光)和650 nm(紅光)的兩個譜帶內，葉綠素吸收大部分的攝入能量，形成兩個波谷；在兩個葉綠素吸收帶間，由于吸收作用較小，在550 nm(綠光)附近行程一個反射峰，未開花馬先蒿和普通牧草的光譜曲線呈現出一致性。而開花馬先蒿的光譜曲線則呈現出明顯差別，這是由于開花馬先蒿開花之后，冠層為明艷的玫紅色花朵，葉綠素含量較低，導致葉綠素吸收能量降低。在可見光波段與近紅外波段之間，即690 nm～770 nm，反射率急劇上升，形成“紅邊”現象，這是植物曲線的最為明顯的特征。在近紅外波段，馬先蒿與普通牧草的光譜反射率差異明顯，其原因與研究區其他牧草多為單子葉植物有關，而馬先蒿為雙子葉植物有關，增強了反射能量。圖3

不食草馬先蒿與普通牧草的一階導數光譜數值差異明顯，在可見光波段550 nm～700 nm處，未開花馬先蒿和普通牧草光譜曲線基本重合，無明顯差異，開花馬先蒿光譜數值高于二者。在700～800 nm范圍內，三者呈現出差異較大的波峰，這一結果與馬先蒿和普通牧草的生物量和葉面積指數有關，可以看出未開花馬先蒿的生物量和葉面積指數較高，呈現一個較高的峰值。圖4

圖3 植物冠層光譜曲線
Fig.3 Canopy spectral curve of vegetation

三者的植被光譜曲線的差異與遙感衛星影像的多光譜波段重合，且馬先蒿花期呈現明艷的玫紅色，可區別于普通牧草，因此可以作為目視解譯的重要基礎，進行遙感監測。

圖4 植物光譜反射率一階導數變換
Fig.4 The curve of FDR transformed vegetation spectral reflectance

2.2分類結果及精度驗證

遙感解譯分類的研究結果為，研究區內不食草馬先蒿的分布范圍較廣，以天鵝湖為中心的南部和東北部草場區域危害最為嚴重，不食草馬先蒿在研究區內分布集中但并不均勻，馬先蒿在草場的分布情況呈現東多西少的分布趨勢。研究得出的研究區內不食草馬先蒿的分布區并非是純馬先蒿分布區，而是指存在馬先蒿與其他普通牧草相混生的區域。圖5

圖5 馬先蒿分布解譯結果
Fig.5 The classification result of Pedicularis sp.

解譯后精度驗證結果如下：

經驗證后，整體的分類精度(Overall Accuracy)為80.91%，Kappa系數(Kappa Coefficient)為0.71。其中，馬先蒿的生產者精度為74.88%，用戶精度為78.85%；普通植被的生產者精度為76.87%，用戶精度為71.40%；其他的生產者精度為93.53%，用戶精度為96.37%。遙感解譯整體分類的結果較好，且與野外實地踏查不食草馬先蒿的整體分布趨勢情況符合，結果表明，GF-1 WFV多光譜遙感數據可以用于草原不食草馬先蒿的遙感監測。表2

表2 GF-1 WFV影像精度驗證
Table 2 The classification of accuracy on GF-1 WFV

類別Class生產者精度Prod．Acc．(Percent)用戶精度UserAcc．(Percent)馬先蒿Pedicularissp．74887885普通植被Ordinaryvegetation76877140其他Rest93539637整體精度=8091% Kappa系數=071

3 討 論

3.1 遙感解譯結果

從GF-1 WFV影像遙感解譯解譯的分類結果和精度驗證來看，利用16 m分辨率GF-1 WFV多光譜遙感數據對巴音布魯克草原不食草馬先蒿進行遙感監測是可行的，且監督分類的最大似然分類方法可以用于提取不食草馬先蒿。雖然不食草馬先蒿能夠通過顏色、色調、飽和度和紋理特征等在影像上被識別，但仍存在錯分、漏分的現象。

3.1.1 錯分

(1)在可見光350 nm～700 nm波段范圍內，未開花馬先蒿與普通牧草波譜反射率無明顯差異，且馬先蒿多與其他牧草混雜而生，增加了未開花馬先蒿與其他牧草的區分的難度，造成錯分。(2)由于遙感監測中存在的“同物異譜”和“同譜異物”現象，會將其他地物尤其是植被光譜反射率與不食草馬先蒿相近的植被誤分為馬先蒿。

3.1.2 漏分

(1)受影像分辨率的限制，小片成簇的馬先蒿的分布面積小于單個像元的分辨率，被劃分為其他分類類別，造成漏分。(2)由于影像本身含有較少的云量遮蓋研究區，而造成地物類別被遮蓋無法分類，劃分為其他類別，造成不食草馬先蒿的漏分。

3.2 不食草馬先蒿分布

通過對研究區遙感解譯的分類結果和實地踏查發現，不食草馬先蒿多為連片分布，順河流分布，且危害面積較大，結合實地踏查采樣與當地工作人員、牧民及查閱文獻資料，發現可能造成不食草馬先蒿生長擴散的幾點原因：(1)不食草馬先蒿的生物特性：馬先蒿具有喜水特性，且多分布在高山高寒區域，而巴音布魯克草原就是我國最大的荒漠區亞高山高寒草甸草原，是開都河源頭，其腹地環抱天鵝湖沼澤濕地，良好的自然條件為不食草馬先蒿的生長提供了基礎。(2)氣候因素：巴音布魯克草原溫度、濕度為馬先蒿生長提供了基礎，風速及水流為馬先蒿種子擴散蔓延提供了便利條件。(3)人為因素：近年來由于草原過度放牧使得草場退化，而不食草馬先蒿與優良牧草爭肥、爭地伺機蔓延，通過牲畜傳播種子，這些原因都加劇了優良牧草的退化和馬先蒿的擴散。

4 結 論

通過野外踏查采樣結合室內目視解譯的方法，建立解譯標志，遙感解譯的結果表明，運用GF-1 WFV衛星影像對研究區巴音布魯克草原不食草馬先蒿的遙感監測可行，精度驗證結果為整體精度為80.91%，Kappa系數為0.71，其解譯結果研究區內不食草馬先蒿的分布情況與實地踏查的結果一致。其中，研究區內不食草馬先蒿分布較為嚴重的區域為巴音布魯克總場巴音布魯克分場、巴音郭楞鄉哈爾薩拉村、巴音布魯克鎮巴西里克村。提高影像的分辨率有助于提高遙感解譯的精度，但需要注意的是研究區面積廣闊，覆蓋整個研究區需要的遙感影像較多，會相應提高研究成本。

致謝：感謝新疆維吾爾自治區產學研聯合培養研究生基地——新疆維吾爾自治區畜牧廳治蝗滅鼠指揮部辦公室和新疆巴音郭楞蒙古自治州草原工作站的大力支持與協助。

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2017年《新疆農業科學》投稿指南

《新疆農業科學》創刊于1958年，是由新疆農科院主管，新疆農科院、新疆農業大學、新疆農學會主辦的國內外公開發行的綜合性農業學術期刊，是新疆創辦最早、最具影響力的農業學術刊物之一。作為中文核心期刊、中國科技核心期刊、中國農業核心期刊和RCCSE中國核心學術期刊，在"中國知網"和萬方數據優先數字出版，2015年獲得2015年度科學出版社"期刊出版質量優秀獎"。2015年獲得第2屆中國高校民族類優秀科技期刊獎、中國高校農業期刊"先進集體"和中國高校技術類優秀期刊等。《新疆農業科學》獲得2016年度中國高校優秀科技期刊獎。主持的編輯學研究項目"新疆科技期刊創新辦刊模式、運行機制及評價指標體系" 獲得2010年度自治區科技進步獎三等獎。主持項目"省級農業科技期刊創新及影響力提升的研究與實踐--以《新疆農業科學》為例"，獲得2016年度自治區科技進步獎三等獎。

刊物的宗旨是"繁榮農業科學、促進農業生產"，突出報道新疆農業的科技成果與先進技術。主要刊登作物育種與栽培、植物保護、土壤肥料、園藝特產、林業、農業機械、農田水利、畜牧獸醫水產、生物技術、資源環境、生命科學等科技論文和研究報告。五十余年來刊物的發展與自治區農業生產與農業科技發展緊密結合，跟進學術前沿，追蹤科技創新成果，促進學術與科技信息交流，推進科技進步。本刊被美國《化學文摘》(CA)、俄羅斯《文摘雜志》、英國《國際農業與生命科學研究中心》(CABI)、美國《劍橋科學文摘：自然科學》(CSA：Nat.Sci.)、中國科技論文引證報告CJCR、《中國學術期刊文摘》和中國科學引文數據庫CSCD、CAS-OAJ等國內外數據庫及檢索刊物收錄。

來稿要求：

1.論文包括五部分，0 引言、1 材料與方法，2 結果與分析，3 討論，4 結論，論文內容必須具有科學性、先進性、論點明確、論據可靠、論證有力、條理清晰、文字精練、名詞及術語使用規范。字數要求：研究報告及專題論文8000～10000字左右。

2.來稿請注明科研項目來源，并附課題編號。例如：國家自然科學基金、國家"十二五"和"十三五"重點科技攻關項目、國家"863"、國家"973"和省部級項目等。本刊發表的論文，凡涉及獲國家和省(部)級科技成果獎者，請及時與本刊聯系，提供獲獎證書和成果鑒定證書復印件。

Fund program：Autonomous Region Key Technology R&D Program"Biological amelioration technique of salinization low yield cropland and soil amendment production on pilot scale" (201531118)

3.署名人數和順序由項目主持人確定。在論文首頁作者后要標明工作單位，省，城市名及郵政編碼。在首頁地腳還請標出基金項目和第一作者(中文)和通訊作者簡介(中英文)，簡介包括姓名(出生年)、性別、籍貫、職稱、學位、研究方向、電話(含手機)、電子信箱等。

4.本刊采用結構式摘要，即在摘要中加注引導詞【目的】、【方法】、【結果】、【結論】，并在其后寫出相應的內容，參考文獻要中英語對照。以中文發表的論文在首頁應加上英文題目、作者、通訊地址、摘要和關鍵詞。內文中的圖表、照片加英文注釋。中文摘要(字數一般在250～300字)和關鍵詞(3～8個)，中圖分類號，英文內容應對應，包括題名、作者姓名(用漢語拼音)、作者工作單位譯名、摘要正文、關鍵詞和參考文獻。摘要用第三人稱撰寫，并符合英語語法規范。出現我國人名、地名時，一律用漢語拼音標出。若用英文發表論文，則還應在首頁列出相應的中文題目、作者工作單位、摘要和關鍵詞，內文中圖、表、照片加上對應的中文注釋。研究生論文署導師姓名的需有導師簽字及推薦信。

5.論文引言部分加注引導詞【研究意義】、【前人研究進展】、【本研究切入點】、【擬解決的關鍵問題】,并在其后寫出相應的內容。論文中的外文、符號等必須分清大、小寫、正、斜體。外文字及縮寫在正文中第一次出現的應有中文對照。上、下角標的字母、數碼和符號等位置高低要分明。

6.圖、表要做到與論文內容緊密聯系，互為補充。Excel圖件請用插入命令，即word中插入→對象→Microsoft Excel圖表，要求線條清晰，使用黑白色，橫縱坐標軸值須中英文對照，小五號，宋體，數字、字母Times New Roman格式。其它圖件請用CorelDraw或Photoshop處理后插入，分辨率要求在300dpi以上，如確實需要涉及國界線的圖件，請按地圖出版社最新標準地圖繪制，有審圖證明的亦可。照片應圖像清晰、層次分明。計量單位以國家正式公布的法定計量單位為準。如面積單位用m2(平方米)、hm2(公頃)、km2(平方公里)表示等。圖表文字字號為小5號宋體。

7.參考文獻須含近幾年的資料，并按引用先后順序編排。文獻的種類標識，例：若文獻引用自雜志，則在文后加上[J]，專著[M] ，論文集[C]，報紙文章[N]，學位論文[D]，報告[R]，標準[S]，未知來源[Z]。

期刊著錄順序為：編號、作者、論文題目、刊名、年卷(期)、起止頁碼。例如：

[1]蘆靜, 張新忠, 吳新元, 等. 小麥品質性狀與面制食品加工特性相關性研究[J]. 新疆農業科學, 2002, 39(5): 290-292.

LU Jing, ZHANG Xin-zhong, WU Xin-yuan, et al.(2002). Investigation on Correlation between Quality Characters of Wheat and Processing Quality of Flour Food [J].Xinjiang Agricultural Sciences,39(5): 290-292. (inChinese)

圖書的著錄順序為：編號.作者.書名.版次(第一版可不標注)，出版地：出版者，出版年，起訖頁碼。

論文集以公開出版發行為準，著錄順序為：編號.作者.篇(題)名.見(In)：整本文獻的編者，文集名，會議名，會址，開會年，出版地：出版者，出版年，頁次。

未公開發表資料，不列為參考文獻，但可在引用處用括號注明。

8.依照《著作權法》，本刊可對來稿作文字修改、刪節，對內容的修改要征得作者許可，如作者不同意對文稿修改，請在投稿時說明。不愿被各類數據庫、光盤及優先數字出版系統收錄者，請在來稿時聲明。本刊將做適當處理，論文文責自負，涉及國家機密法規的內容請作者妥善處理。請勿一稿兩投，來稿一經刊用后即致稿酬，并贈送當期期刊。

9.投稿請通過本刊電子信箱投遞，來稿先由編輯部初審，并將初審意見及時反饋作者，初審后的稿件將由專家復審，復審意見也將及時反饋給作者，所有接受稿件最后由主編終審定稿。凡論文中有圖件，請同時提供圖片格式(GIF或JPT)。

10.本刊實行專家審稿制，來稿請投電子版，初審通過后，編輯部通知作者繳納審稿費300元，編輯部請專家復審。稿件無論是否刊用，審稿費一律不退。被接受的稿件相關事宜編輯部會及時通知作者。

11.本刊一般在收稿后1～3個月內向作者說明處理意見，作者也可直接向本刊查詢。對不采用的稿件一般不退，請自留底稿。

12.讀者收到樣刊如有破損、缺頁等情況，請及時與印刷廠聯系調換。

來稿及審稿費地址請寄：830091，烏魯木齊市南昌路403號新疆農科院《新疆農業科學》編輯部收。

E-mail:xjnykx-h@xaas.ac.cn

Tel/Fax:(0991)4502046

網址：xjnx.cbpt.cnki.net

xjnykx.periodicals.net.cn

xjnx.chinajournal.net.cn

ResearchontheApplicabilityofRemoteSensingMonitoringofInedibleGrassPedicularissp.byGF-1WFVSatelliteinBayanbulakGrassland

GAO Sha1, ZHENG Jiang-hua1, MA Tao1, WU Jian-guo2, Nasongcaoketu3, Maidi Kuerman2

(1.CollegeofResourcesandEnvironmentalSciences,XinjiangUniversity/KeyLaboratoryofCityIntellectualizingandEnvironmentModeling,XinjiangUniversity,Urumqi830046,China;2.LocustandRodentControlHeadquartersofXinjiangUygurAutonomousRegion,Urumqi830004,China;3.GrasslandWorkstationofBayingolinMongolAutonomousPrefecture,KorlaXinjiang841000,China)

ObjectiveTo validate the applicability of remote sensing monitoring of inedible grassPedicularissp. by GF-1 WFV (16m) satellite and understand the inedible grassPedicularis'sdistribution of the study area in Bayanbulak grassland.MethodThe corrected GF-1 WFV remote sensing satellite images were combined with the measured spectral data. The method of visual interpretation was applied combined with supervised classification of the inedible grassPedicularissp. identification to verify its classification accuracy. And then the accuracy of classification and distribution ofPedicularissp. were discussed.ResultThe result of accuracy evaluation indicated that the overall accuracy was 80.91%, and the Kappa Coefficient was 0.71. The classification result was better. Thus the distribution range of the poisonous grassPedicularissp. in Bayanbulak grassland and the main reasons affecting the classification accuracy were obtained.ConclusionThe result showed that the applicability of remote sensing monitoring of inedible grassPedicularissp. by GF-1 WFV (16 m) satellite in Bayanbulak grassland was feasible. The classification results of the study area of remote sensing interpretation and field survey found that the damaged area of grassPedicularissp. area is rather large, and most of them are contiguous and distributed along the river. The seriously damaged areas were Bayanbulak parvial field of the Bayanbulak total field, Hal Sara village of Bayingolin Township, the Gabriele Basilico village of Bayanbulak Town.

GF-1 WFV data;Pedicularissp.; remote sensing monitoring; spatial distribution

Zheng Jiang-hua (1973-), male, native place: Jiangshan, Zhejiang. Professor, doctoral supervisor, research field: Biological disaster of grassland of remote sensing. (E-mail) Zheng_jianghua@126.com

S127

A

1001-4330(2017)10-1949-08

格式如下：

基金項目：自治區科技支撐項目"鹽漬化低產田生物改良技術與產品中試"(201531118)

10.6048/j.issn.1001-4330.2017.10.021

2017-06-09

基金項目:新疆維吾爾自治區治蝗滅鼠指揮部辦公室委托項目"新疆草原生物災害遙感監測"(2016-2017)；新疆維吾爾自治區青年科技創新人才培養工程項目(2016)

高莎(1992-)，女，河南商丘人，碩士研究生，研究方向為草原生物災害遙感監測，(E-mail)Gaosha_h@126.com

鄭江華(1973-)，男，浙江江山人，教授，博士生導師，研究方向為遙感與地理信息系統應用，(E-mail)Zheng_jianghua@126.com

Supported by: The project commissioned by Locust Rodent Headquarters Office of Xinjiang Uygur Autonomous Region "Remote sensing monitoring of grassland biological disasters in Xinjiang" (2016-2017)and Youth Scientific and technological innovation talents training project of Xinjiang Uygur Autonomous Region (2016)