引言

草原鼠害主要是由于鼠類動物終年打洞造穴、挖掘草根、大量啃食 牧草，促使土壤退化和草場退化，進而造成可用草場面積減少，載畜量下降等問題，給牧區和牧民造成巨大的經濟損失。不僅如此，鼠害的發生還常常伴有各種疾病的傳播，其中包括鼠疫、流行性出血熱、鉤端螺旋體等我國法定規定的傳染病，給人類的健康造成極 大的威脅。

我國是世界上草原資源最豐富的國家之一，草原總面積接近４００萬ｋｍ２，位居全球第二。其中，內蒙古自治區草原總面積達８８萬ｋｍ２，占全區土地總面積的73.4％，是全國第三大牧區。根據數據顯示，內蒙古自治區草原鼠害年均危害面積高達４.２萬ｋｍ２，其中嚴重的危害面積高達 1.73萬ｋｍ２之多。目前，大量的草 原鼠害發生不僅加劇草原退化進 程，還會引發鼠疫。在２０１９— ２０２０連續兩年內，內蒙古地區均發生了鼠疫。由此可見，鼠害的發生不僅嚴重威脅著草原生態環境安全，還對人類的生命安全造成極大威脅。對此，加強鼠害監測力度，構建完整的鼠害監測系 統是有效治理草原退化和預防鼠疫發生的關鍵因素。

根據我國農業行業標準《草原鼠荒地治理技術規范》規定，草原鼠 害監測指標以草原鼠洞口數為準。進行實時、動態的鼠洞數量分布 監測，是有效地制定滅鼠措施和預防鼠疫發生的重要手段。現階段 傳統的鼠害檢測主要以人工為主，其鼠洞數量的主要統計方法有：夾日法、定點觀測和標志重捕法等。由于草原地域廣闊、鼠類眾 多、分布廣等因素，使得傳統的鼠洞數量統計存在費時費力、成本高、適用面積小等諸多問題。衛星遙感對林業病蟲害監測的應用較多，形成了一套相對完整的理論技術基礎，但是 在草原鼠害檢測中 鮮有報道，其主要原因是衛星遙感影像的分辨率較低，無法對于鼠 洞進行識別。綜上所述，現階段對于鼠洞的識別多數采用影像分割 法或使用地面數據進行識別，容易造成遺漏、多識別、適用性不強 和識別精度低等問題，在一方面也體現出遙感技術在鼠洞識別方面 的適用性和靈活性，為荒漠化草原鼠害動態監測提供了可能。

本研究以四子王旗境內的荒漠化草原鼠洞為研究對象，利用無人機攜帶高光譜成像儀進行地表鼠洞樣本高光譜數據采集。基于鼠洞及 其他草原地物光譜特性，提出一種新的鼠洞指數（ＲＨＩ），以 實現荒漠化草原鼠洞的高精度識別。

材料與方法

2.1 研究區域

本研究的試驗區域位于內蒙古自治區烏蘭察布 市的四子王旗境內，地理坐標為東經１１１．８８°、北 緯 ４１．７８°（如圖１所示），是長爪沙鼠鼠疫自然疫源地， 屬于我國荒漠化草原的典型代表。

圖１試驗區域

該區域氣候條件屬于典型的大陸性干旱氣候兼有山地氣候，年降水量在280ｍｍ 左右，海拔高度在1456ｍ，年平均氣溫在１—６ ℃。土壤類型以淡栗鈣土為主，草地類型為冷蒿、短花針茅及無芒隱子草，植被較為稀疏和低 矮。鼠類分布呈地區多樣性，在２００９—２０１９年間共發現鼠類１６種，主要種類是長爪沙鼠、大沙鼠、達烏爾黃 鼠、子午沙鼠 等。其中，長爪沙鼠居多，在 ２０１６—２０１９年密度呈逐年升高趨勢，是鼠疫的主要宿主。長爪沙鼠不冬眠，主要在白天活動，成年雌性長爪沙鼠一年繁殖３—４胎，每胎平均５—６只，最多可達１２只。長爪沙鼠每個洞系一般５—６個洞口， 多者達３０多個，形成洞群，居住洞又有倉庫，多者６個以上，一般２—３個，１個倉庫可存貯４—５ｋｇ牧草草穗，對草原植被破壞極大。

2.2數據獲取

采集時間選擇在中午11：00——13：00之間，天氣晴朗與無云霧遮擋，風力低于３級（少風或微風）的條件下采集，以降低當地天 氣氣候的干擾，確保每次數據采集環境誤差為最小。無人機飛行高度３０ｍ，空間分辨率2.3ｃｍ，拍攝試驗區域總面積為2.5ｈｍ２，每個鼠洞樣本光譜圖像尺寸大小為６９６ｌｉｎｅ×７７５ｓａｍｐｌｅ×２５６ｂａｎｄ，且對每個 鼠洞樣方（樣方中利用小旗標注鼠洞具體位置）拍攝不少于３次，以提高數據的可用性。

RHI的提出

將野外采集的鼠洞樣本數據進行預處理后，導入軟件。通過像元純度指數算法分別提取出鼠洞、裸土、植被等３類地物的純凈像元，并繪制出鼠洞、裸土、植被反射率曲線，如圖２所示。

圖２ 鼠洞、裸土、植被反射率曲線

由圖２可以得出，草原植被的葉綠素對紅光吸收能力較強，因此在紅光波段附近有明顯的紅光吸收帶，反射率較低，隨著波長的增加，植被反射率陡增。裸土與鼠洞在紅光波段并無上述特征，其中裸土在紅光波段附近的反射率較高，且隨著波長的增加，反射率小幅上升，鼠洞在紅光波段附近反射率較低，且隨著波長的增加，反射率無明顯變化。當波長到達近紅外波段附近時，植被反射率趨于平穩，到達最大值，而裸土和鼠洞的反射率還呈現出上升趨勢。在紅光波段與近紅外波段之間，隨著波長的增長，各個地物的反射率均處于連續增長狀態，曲線光滑，其中植被反射率變化最大，裸土次之，鼠洞最小。在從全波段上進行分析，鼠洞在全波段上近似可以看成與水平軸平行的一條直線，與裸土和植被之間具有較大差異，其中在紅光波段附近３種地物之間的反 射率顯著性差異最為明顯。綜上所述，基于上述光譜曲線特征，建立 ＲＨＩ模型，具體公式為：

式中 ，ＩＲＨ為 鼠 洞 指 數 ，ρＲ為 紅 波 段 ，ρＮＩＲ為 近 紅 外 波段。

分類結果與討論

4.1 分類結果

將采集的鼠洞樣本數據隨機選取１０個樣本，利用工具進行 ＲＨＩ運算（其灰度圖如圖３所示），為了減少不同波運算所引起的誤差，在 ＲＨＩ運算前分別對紅光波段與近紅外波段提取１０個波段進行均值計算。隨后將ＲＨＩ運算的結果進行全部像元的閾值統計（ＲＨＩ部分樣本統計表如表１所示，表中：ＳＤ 為鼠洞樣本），得出 ＲＨＩ運算后的閾值范圍在［０．００５０，０．９６８５］之間，為了減少誤差 ，將 經ＲＨＩ運 算 后 的 值 定 義 在 ［０，１］ 之間。

圖３ ＲＨＩ運算灰度圖

利用工具對ＲＨＩ運算后的數據進行鼠洞與非鼠洞（植被、裸土）的像元提取，由于無人機拍攝高度較高，導致高光譜數據中鼠洞的像元占比較少，為了使鼠洞與非鼠洞的像元選取均勻，故選取每類像元數在０到１００之間，從而制作出兩類地物的感 興區域閾值統計如表２所示（表中：ＳＤ 代表鼠洞，Ｎ－ ＳＤ代表非鼠洞）

表１ ＲＨＩ部分樣本統計表

從表２中可以得出 ，鼠洞的閾值在０．０１４５— ０．１０６８ 之 間，平均值在 ０．０３４２—０．０９７０之間。非鼠洞的閾 值在０．１４５２—０．５９６１之 間 ，平 均 值 在 ０．２８６０—０．３７０２之間。鼠洞與非鼠洞兩類地物之間閾值無重疊，具有較強的可分性，鼠洞與非鼠洞的ＲＨＩ閾值分布如圖４所示。

圖４ 鼠洞與非鼠洞的 ＲＨＩ閾值分布

結合上述閾值區間，通過目視解譯法對感興區域內的全部像元進行閾值統計分析，從而尋找出鼠洞與非鼠洞的最佳閾值分界 在０．１０７０，因此得出鼠洞的閾值范圍為［０，０．１０７］，非 鼠洞（植被、裸土）的閾值范圍為［０．１０７，１］。

表２ 鼠洞與非鼠洞的感興區域閾值統計

為了驗證該閾值的魯棒性，現利用該閾值對不同的鼠洞樣本進行識別驗證，發現該閾值對于鼠洞的識別效果好，能很好地提取出鼠洞。現隨機選取４組樣本采用 ＲＨＩ進行鼠洞識別。由于整個圖像尺寸過大，不利于鼠洞可視化的展示，故將識別后的圖像進行局部放大與裁剪處理后進行展示（ＲＨＩ鼠洞提 取效果可視化如圖５所示），

圖５ ＲＨＩ鼠洞提取效果可視化：（ａ）鼠洞識別預測圖；（ｂ）鼠洞樣本

可以得出 ＲＨＩ對于無人機高光譜的荒漠化草原鼠洞識別效果較好，能有效的消除其他地物的影響。

Ｋａｐｐａ系數是一種基于混淆矩陣來衡量分類精度的指標。現將余下的鼠洞樣方和隨機樣方，利用感興區域通過目視解譯法分別提取出鼠洞與非鼠洞（植被、裸土）特征，制作掩膜文件和統計數值。對鼠洞樣本進行ＲＨＩ運算，利用本文所得出的閾值區間分類出鼠洞與非鼠洞的掩膜文件，對其進行數據統計，完成基于ＲＨＩ的混淆矩陣表，如表３所示。

表３ 基于ＲＨＩ的混淆矩陣表

由于無人機拍攝高度較高，對于鼠洞的像元占比較少，故對于非鼠洞的像元只提取３２６個像元，以提高精度驗證的可靠性。通過計算得出，總體識別精度 達９７％，Ｋａｐｐａ系數可達０．９３。結果表明，ＲＨＩ的提 出，進一步提升了鼠洞的識別精度和效率。

4.2 討論

由圖５和表３可知，本研究所提出的 ＲＨＩ對荒 漠化草原鼠洞的識別有較好的適用性，特征分類精度高。主要原因在于以下幾個方面：通過對光譜曲線做非線性放大處理后，反射率值提升到１以上的同時維持了各個地物光譜曲線的特征，這為后續進行荒漠化草原鼠洞地物的提取提供了有效保證。鼠洞的光譜曲線與其他地物光譜曲線相比，無較大的波動，在全波段上可看作一條水平直線，且反 射率數值較小，而其他地物光譜曲線在全波段上具有較大波動，反射率較大。使得各個地物在做ＲＨＩ運算時，鼠洞的變化最小，相對于其他地物具有較強的可分性。

本文所提出的ＲＨＩ中，調整了ＲＶＩ指數中紅波段與近紅外波段的比值順序，在此基礎上又增加一步運算，即近紅外波段減１操作。這讓整個高光譜圖像在做ＲＨＩ運算時，計算結果有效地控制在０—１之間，使得鼠洞的計算結果值最小，進而有效的將鼠洞與 陰影區分開，完成漠化草原鼠洞 的 高 精 度識別。

為了更進一步地驗證本研究所提的ＲＨＩ，現選取３種常用的植被指數做比較，即歸一化植被指數、 土壤調節植被指數、比值植被指數 。對于數據預處理采用與ＲＨＩ計算規則相同的處理方法，隨后分別將樣本帶入不同的植被指數模型對總體精度（ＯＡ）與 Ｋａｐｐａ 系數進行計算，不同植被指數分類精度比較如表 ４ 所示。

表４ 不同植被指數分類精度比較

由表４可知，對于無人機高光譜荒漠化草原鼠洞的識別，現有的植被指數識別總體精度均在６５％ 左右，無法達到荒漠化草原鼠洞的識別要求。而本研究所提出的ＲＨＩ模 型，識 別 總 體 精 度 達 ９７％， Ｋａｐｐａ系數在０．９３，相對于前面３種植被指數總體精度分別提高了３０％、３１．８％和３０．４％，Ｋａｐｐａ系數分別提高了０．５３、０．５６和０．５４。以上結果表明，ＲＨＩ的提出，對于無人機高光譜荒漠化草原鼠洞的識別具有較強的適用性，能對荒漠化草原鼠洞進行有效的識別與分類。

結論

目前，現有的植被指數對于荒漠化草原鼠洞的識別精度較差，無法有效的提取荒漠化草原鼠洞。本文利用無人機攜帶高光譜儀進行荒漠化草原鼠洞的數據采集，提出 ＲＨＩ模型針對荒漠化草原鼠洞識別，研究發現，ＲＨＩ指數模型相對于ＤＮＶＩ、ＳＡＶＩ、 ＲＶＩ等指數模型具有較高的識別效果，計算得出鼠洞的閾值區間在［０，０．１０７］，非鼠洞（植被、裸土）的閾值區間在［０．１０７，１］，該閾值具有較好的泛化能力，能有效地提取各個樣本的鼠洞。經精度驗證得出，總體識別精度達９７％，Ｋａｐｐａ系數可達０．９３。ＲＨＩ指數的提出，彌補了現有植被指數對鼠洞識別上的不足，克服了空中數據對草原鼠洞分類難的問題，有效 地提高草原鼠洞的識別精度和效率。鼠害監測還需考慮鼠洞是否為有效鼠洞，在今后將考慮 ＲＨＩ識別規則結合其他輔助工具對草原鼠 害進行動態監測，為預防鼠疫、草原恢復、鼠害防治等提供幫助。

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審核編輯 黃宇