一、引言

1.1 研究背景

草地是人類生存諸多所需物質的供給庫，而且草地還提供了一系列重要的生態系統服務價值，不僅包括一些非經濟的價值，例如畜牧業的發展、生物多樣性的保護、水土保持、生態系統維護；而且還包括一些經濟價值，例如，肉制品、奶制品等畜牧業產品的重要生產基地。全球草地總面積大約5250萬km2，其分布區域主要在亞熱帶、熱帶、寒帶、溫帶等地區，是全球面積分布最大的生態系統。目前，大約有10億低收入人群經濟來源主要依靠草地。青藏高原作為地球上海拔最高、最年輕的高原，也是世界上最獨特的地質-地理-生態單元,是開展地球與生命演化、圈層相互作用及人地關系研究的天然實驗室，青藏高原也被稱為“第三極”，擁有各種各樣的高山生態系統類型，并為中國乃至亞洲很多其他地區提供了至關重要的生態安全屏障，由于其高度豐富的植物和動物資源，它也被認為是全球生物36個生物多樣性熱點保護區域之一。

青藏高原水熱分布格局差異顯著，并且該區域氣候特點主要是干旱、寒冷、多風、低氧、輻射強、晝夜溫差大，獨特的氣候條件從而形成了多種生態系統類型，主要包含有森林生態系統、高寒灌叢草甸生態系統、高寒草原生態系統和高寒荒漠生態系統，高山草原和高山草甸是該地區主要的土地覆被類型。青藏高原的天然草地面積約占全國草地面積的1/3，是我國天然草地面積分布最大的一個區，草地覆蓋了青藏高原大約70％的地區，主要有：高寒草甸（47.05％）、高寒草原（30.98％）、高寒荒漠草原（7.41％）、高寒草甸草原（4.21％）、低地草甸（6.74％）、溫帶草原（3.61％），高寒草甸是青藏高原主要的生態系統，也是高寒生態系統物種和遺傳基因最豐富和最集中的地區之一，在全球高寒生物多樣性保護中具有十分重要的地位，高寒草甸生態系統不僅是發展地區畜牧業的基礎，也是提高當地農牧民生活水平的重要生產資料，而且它對生物多樣性的保護、水土的保持、生態平衡維護有著極大的生態作用和生態價值。

1.2 研究現狀

草地由于草種個體小且立體結構難以分離，易受到氣候變化和人類活動的影響，常見的草地遙感監測指標不能準確地評估高寒草甸的退化程度。導致草地多樣性，特別是草地物種多樣性遙感監測相比森林生態系統更為困難，因此傳統的遙感技術和多光譜遙感無法滿足，高光譜遙感技術融合了成像技術和光譜技術，使得獲取的影像數據光譜分辨率高、波段連續性強，從而能夠獲得更精細的地物光譜信息，可以有效的挖掘草地物種多樣性與光譜特征的關系,對植被特征參數的計算能力要優于其他遙感方法，甚至能夠完成紅邊特征、綠峰特征和導數光譜等植被特征計算，這是常規遙感所不能完成的，彌補了寬波遙感在物質探測方面的不足。高光譜遙感技術能夠滿足植物研究在光譜維上定量的、高精度的測量，能更好的反映草地的空間分布特征。

1.3 研究意義

青藏高原草地退化日益嚴重的，已嚴重影響了當地畜牧業和經濟的發展。本研究以青藏高原高寒草甸典型區域若爾蓋高原高寒草甸為研究對象，基于無人機高光譜成像技術，完成了對高寒草甸草地退化指示物種的高精度識別，是基于無人機遙感對于草地分類識別的一次探索，為高寒草甸退化精細化的評估提供了科學依據，也為日后進行草地退化等級快速診斷與判定提供重要的數據支撐，對當地政策的制定以及生態工程的實施具有重要的參考價值。

研究區及數據獲取

2.1 研究區概況

本研究根據若爾蓋高原的實際情況結合前期的遙感數據統計，主要選擇了紅原和若爾蓋日干喬濕地公園和其毗鄰的喀哈爾喬濕地為研究區（圖1），保護區內平均海拔3500m，行政區域包括紅原的瓦切鎮、麥洼鄉、色地鎮，若爾蓋的唐克鎮和巴西鎮，研究區內主要河流有白河、岡嘎爾曲、格曲、哈曲，總面積為3285km2，年降水量600mm-800mm，降雨時間主要分布集中在每年5-9月，該區是若爾蓋和紅原泥炭沼澤的主要分布區域。草地類型主要是以嵩草、薹草為主，雜草兼生的高寒草甸。

圖1 研究區位置

2.2樣方調查數據

研究基于前期相關文獻查閱和實地調查，最終選定了12個樣地。對于選定的12個試驗樣地分別于2021年7月6號至2021年8月2號在若爾蓋喀哈爾喬濕地和紅原日干喬濕地進行野外實際調查，在每個300m×300m的遙感調查區域內選了最中間100m×100m為主要調查樣地，在100m×100m的調查樣方內每個樣地選取9個1m×1m的調查樣方（圖2），每個小樣地間隔40m，記錄了每個1m×1m調查樣地中心的GPS坐標，并進行植被群落物種的調查，野外調查共獲得有效樣方108個。野外樣地調查樣方信息如下：

（1）物種高度：通過卷尺實際測量1m×1m樣地內，所有植株的高度，并記錄。

（2）草地物種蓋度：采用目視解譯的方法，估算小樣方內某一物種的蓋度，并拍照備份

2.3 手持光譜儀數據

本次試驗實測光譜數據由地物光譜儀所測得。

該儀器擁有光譜范圍寬、光譜分辨率高、光譜采樣間隔小等優點。為了保證數據獲取的精度，手持光譜儀數據和高光譜數據采集時間均在每天光照強度最強的時候，具體時間是當天早上10點至下午2點，都是在自然光照條件下進行。實際測量時，對每個物種花（果）、莖、葉三個不同部位的光譜曲線均測3次，然后記錄每種物種光譜曲線對應草地物種的前后順序，本次試驗所測得的光譜曲線樣例如（圖3）所示。

圖3 地物光譜曲線示例

2.4 平滑去噪

原始的數據在傳輸的過程中會受到大氣中水蒸汽和懸浮顆粒物的吸收，會使得光譜曲線存在大量的噪聲，會對后續的數據進一步分析造成困難。因此需要對手持光譜儀所獲得的數據進行去除噪聲和水汽吸收的影響，為了達到這一目的，本次試驗基于MATLAB采用S-G濾波器（Savitzky-Golay濾波器）對原始的光譜曲線進行平滑去噪，本文所使用的S-G濾波器階次為2階，平滑移動窗口大小為15，平滑去噪后的光譜曲線如（圖4）所示。

圖4 平滑去噪后的地物光譜曲線

2.5 光譜重采樣

手持光譜儀所測得原始光譜曲線波長范圍為325-1075nm，而高光譜影像數據波長為400-1000nm，光譜范圍存在不一致的情況，因此在后續研究中，首先需要將所測得的原始平均光譜數據重采樣到高光譜影像波段范圍內，光譜重采樣之后的數據樣地如（圖5）所示。

圖5重采樣后的地物光譜曲線

高寒草甸物種識別分類結果

3.1 SAM分類結果

通過光譜角制圖（SAM）分類的結果，從沼澤土樣地分類結果可以看出（圖6、圖7、圖8），樣地1優勢種主要是草玉梅、緣毛紫菀、淡黃香青，面積依次為34655.75m2、26691m2、18637.5m2，三種優勢物種占樣地總面積85.15％；樣地2中，優勢物種主要是長花管狀馬先蒿和燈心草，面積依次為38029.7m2、7680.22m2，兩種物種占樣地總面積的48.96％；樣地3中，優勢物種主要是花葶驢蹄草、西藏嵩草、長花管狀馬先蒿，面積依次為41433.75m2、24224m2、12038m2,優勢物種占樣地總面積的82.56％。

圖6樣地1 SAM分類結果

圖7樣地2 SAM分類結果

圖8樣地3 SAM分類結果

從泥炭土樣地分類結果可以看出（圖9、圖10、圖11），樣地4的優勢物種主要是酸模、青藏薹草，面積分別是11204.75m2、8002.5m2，兩種優勢物種占樣地總面積的20.58％；樣地5的優勢物種主要是刺芒龍膽、淡黃香青、鉤柱唐松草，面積分別為37570m2、16808.5m2、12921.75m2，三種優勢物種占樣地總面積的71.87％；樣地6的優勢物種主要是沙生薹草、花葶驢蹄草、木里薹草，面積分別是15141.25m2、12203.25m2、9741.75m2，三種物種面積占樣地總面積的39.48％。

圖9樣地4 SAM分類結果

圖10樣地5 SAM分類結果

圖11樣地6 SAM分類結果

從草甸土樣地分類結果可以看出（圖12、圖13、圖14），樣地7的優勢物種主要是馬先蒿、粗壯嵩草、剪股穎，面積依次是40445.75m2、31515m2、16819m2,三種物種面積占樣地總面積的94.2％；樣地8中，優勢物種主要是矮地榆、葛縷子，面積分別是67918m2、7768.75m2，兩種優勢物種占樣地總面積的80.83％；在樣地9中，優勢物種主要是小米草、西藏嵩草、蔥狀燈心草，面積分別是49320.5m2、18240.5m2、5899.5m2，三種優勢物種占樣地總面積的78.71％。

圖12樣地7 SAM分類結果

圖13樣地8 SAM分類結果

圖14樣地9 SAM分類結果

從沙化樣地分類結果可以看出（圖15、圖16、圖17），樣地10的優勢物種主要是節節草、糙毛以禮草、沙蒿，面積分別是13522.5m2、13082.5m2、7201.5m2，優勢物種的面積占總面積的35.99％；在樣地11中，優勢物種主要是麻花艽、淡黃香青、翻白草，面積分別是23479.25m2、12964.5m2、11276.5m2，三種優勢物種占樣地總面積的50.55％；樣地12優勢物種主要是川西景天、疏花針茅，面積分別為16567m2、11446.75m2，優勢物種面積占樣地總面積的29.78％。

圖15樣地10 SAM分類結果

圖16樣地11 SAM分類結果

圖17樣地12 SAM分類結果

結果

本文以青藏高原典型泥炭沼澤分布區域若爾蓋高原為研究區，以該區域不同退化梯度樣地的草地退化指示物種為研究對象，首先利用便攜式手持光譜儀在2021年7-8月對該區域草地物種進行實測，然后通過一系列的處理，最終建立了該區域高寒草甸標準地物光譜數據庫，再利用無人機搭載的高光譜成像儀完成了該區域12個樣地高光譜遙感影像數據的采集，最后利用光譜角制圖方法完成了該區域草地退化指示物種的精細化分類，為該區域草地遙感監測的提供了基礎，也為當地政府實施草地治理政策的依據。

本文通過無人機搭載高光譜成像儀，為無人機草地退化研究提供動態監測的硬件支持，利用高空間分辨率和高光譜分辨率的遙感影像為高寒泥炭沼澤細小地物的分類提供了數據支撐，就高光譜影像端元不同的提取方法來說，不同的方法在草地物種單一和復雜的樣地中差異并不明顯，不同的方法只是對植被和非植被的提取能力有差異；就不同的光譜匹配技術來說，不同的光譜匹配方法差異較為明顯。兩種分類方法最終完成了該區域草地退化指示物種的識別，為下一步的草地退化評估提供了基礎，也為未來高寒草甸的遙感監測提供了可借鑒的方法。

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審核編輯 黃宇