基于无人机高光谱荒漠草原鼠洞识别方法研究

引言

草原鼠害主要是由于鼠类动物终年打洞造穴、挖掘草根、大量啃食 牧草，促使土壤退化和草场退化，进而造成可用草场面积减少，载畜量下降等问题，给牧区和牧民造成巨大的经济损失。不仅如此，鼠害的发生还常常伴有各种疾病的传播，其中包括鼠疫、流行性出血热、钩端螺旋体等我国法定规定的传染病，给人类的健康造成极 大的威胁。

我国是世界上草原资源最丰富的国家之一，草原总面积接近４００万ｋｍ２，位居全球第二。其中，内蒙古自治区草原总面积达８８万ｋｍ２，占全区土地总面积的73.4％，是全国第三大牧区。根据数据显示，内蒙古自治区草原鼠害年均危害面积高达４.２万ｋｍ２，其中严重的危害面积高达 1.73万ｋｍ２之多。目前，大量的草 原鼠害发生不仅加剧草原退化进 程，还会引发鼠疫。在２０１９— ２０２０连续两年内，内蒙古地区均发生了鼠疫。由此可见，鼠害的发生不仅严重威胁着草原生态环境安全，还对人类的生命安全造成极大威胁。对此，加强鼠害监测力度，构建完整的鼠害监测系 统是有效治理草原退化和预防鼠疫发生的关键因素。

根据我国农业行业标准《草原鼠荒地治理技术规范》规定，草原鼠 害监测指标以草原鼠洞口数为准。进行实时、动态的鼠洞数量分布 监测，是有效地制定灭鼠措施和预防鼠疫发生的重要手段。现阶段 传统的鼠害检测主要以人工为主，其鼠洞数量的主要统计方法有：夹日法、定点观测和标志重捕法等。由于草原地域广阔、鼠类众 多、分布广等因素，使得传统的鼠洞数量统计存在费时费力、成本高、适用面积小等诸多问题。卫星遥感对林业病虫害监测的应用较多，形成了一套相对完整的理论技术基础，但是 在草原鼠害检测中 鲜有报道，其主要原因是卫星遥感影像的分辨率较低，无法对于鼠 洞进行识别。综上所述，现阶段对于鼠洞的识别多数采用影像分割 法或使用地面数据进行识别，容易造成遗漏、多识别、适用性不强 和识别精度低等问题，在一方面也体现出遥感技术在鼠洞识别方面 的适用性和灵活性，为荒漠化草原鼠害动态监测提供了可能。

本研究以四子王旗境内的荒漠化草原鼠洞为研究对象，利用无人机携带高光谱成像仪进行地表鼠洞样本高光谱数据采集。基于鼠洞及 其他草原地物光谱特性，提出一种新的鼠洞指数（ＲＨＩ），以 实现荒漠化草原鼠洞的高精度识别。

材料与方法

2.1 研究区域

本研究的试验区域位于内蒙古自治区乌兰察布 市的四子王旗境内，地理坐标为东经１１１．８８°、北 纬 ４１．７８°（如图１所示），是长爪沙鼠鼠疫自然疫源地， 属于我国荒漠化草原的典型代表。

图１试验区域

该区域气候条件属于典型的大陆性干旱气候兼有山地气候，年降水量在280ｍｍ 左右，海拔高度在1456ｍ，年平均气温在１—６ ℃。土壤类型以淡栗钙土为主，草地类型为冷蒿、短花针茅及无芒隐子草，植被较为稀疏和低 矮。鼠类分布呈地区多样性，在２００９—２０１９年间共发现鼠类１６种，主要种类是长爪沙鼠、大沙鼠、达乌尔黄 鼠、子午沙鼠 等。其中，长爪沙鼠居多，在 ２０１６—２０１９年密度呈逐年升高趋势，是鼠疫的主要宿主。长爪沙鼠不冬眠，主要在白天活动，成年雌性长爪沙鼠一年繁殖３—４胎，每胎平均５—６只，最多可达１２只。长爪沙鼠每个洞系一般５—６个洞口， 多者达３０多个，形成洞群，居住洞又有仓库，多者６个以上，一般２—３个，１个仓库可存贮４—５ｋｇ牧草草穗，对草原植被破坏极大。

2.2数据获取

采集时间选择在中午11：00——13：00之间，天气晴朗与无云雾遮挡，风力低于３级（少风或微风）的条件下采集，以降低当地天 气气候的干扰，确保每次数据采集环境误差为最小。无人机飞行高度３０ｍ，空间分辨率2.3ｃｍ，拍摄试验区域总面积为2.5ｈｍ２，每个鼠洞样本光谱图像尺寸大小为６９６ｌｉｎｅ×７７５ｓａｍｐｌｅ×２５６ｂａｎｄ，且对每个 鼠洞样方（样方中利用小旗标注鼠洞具体位置）拍摄不少于３次，以提高数据的可用性。

RHI的提出

将野外采集的鼠洞样本数据进行预处理后，导入软件。通过像元纯度指数算法分别提取出鼠洞、裸土、植被等３类地物的纯净像元，并绘制出鼠洞、裸土、植被反射率曲线，如图２所示。

图２ 鼠洞、裸土、植被反射率曲线

由图２可以得出，草原植被的叶绿素对红光吸收能力较强，因此在红光波段附近有明显的红光吸收带，反射率较低，随着波长的增加，植被反射率陡增。裸土与鼠洞在红光波段并无上述特征，其中裸土在红光波段附近的反射率较高，且随着波长的增加，反射率小幅上升，鼠洞在红光波段附近反射率较低，且随着波长的增加，反射率无明显变化。当波长到达近红外波段附近时，植被反射率趋于平稳，到达最大值，而裸土和鼠洞的反射率还呈现出上升趋势。在红光波段与近红外波段之间，随着波长的增长，各个地物的反射率均处于连续增长状态，曲线光滑，其中植被反射率变化最大，裸土次之，鼠洞最小。在从全波段上进行分析，鼠洞在全波段上近似可以看成与水平轴平行的一条直线，与裸土和植被之间具有较大差异，其中在红光波段附近３种地物之间的反 射率显著性差异最为明显。综上所述，基于上述光谱曲线特征，建立 ＲＨＩ模型，具体公式为：

式中 ，ＩＲＨ为 鼠 洞 指 数 ，ρＲ为 红 波 段 ，ρＮＩＲ为 近 红 外 波段。

分类结果与讨论

4.1 分类结果

将采集的鼠洞样本数据随机选取１０个样本，利用工具进行 ＲＨＩ运算（其灰度图如图３所示），为了减少不同波运算所引起的误差，在 ＲＨＩ运算前分别对红光波段与近红外波段提取１０个波段进行均值计算。随后将ＲＨＩ运算的结果进行全部像元的阈值统计（ＲＨＩ部分样本统计表如表１所示，表中：ＳＤ 为鼠洞样本），得出 ＲＨＩ运算后的阈值范围在［０．００５０，０．９６８５］之间，为了减少误差 ，将 经ＲＨＩ运 算 后 的 值 定 义 在 ［０，１］ 之间。

图３ ＲＨＩ运算灰度图

利用工具对ＲＨＩ运算后的数据进行鼠洞与非鼠洞（植被、裸土）的像元提取，由于无人机拍摄高度较高，导致高光谱数据中鼠洞的像元占比较少，为了使鼠洞与非鼠洞的像元选取均匀，故选取每类像元数在０到１００之间，从而制作出两类地物的感 兴区域阈值统计如表２所示（表中：ＳＤ 代表鼠洞，Ｎ－ ＳＤ代表非鼠洞）

表１ ＲＨＩ部分样本统计表

从表２中可以得出 ，鼠洞的阈值在０．０１４５— ０．１０６８ 之 间，平均值在 ０．０３４２—０．０９７０之间。非鼠洞的阈 值在０．１４５２—０．５９６１之 间 ，平 均 值 在 ０．２８６０—０．３７０２之间。鼠洞与非鼠洞两类地物之间阈值无重叠，具有较强的可分性，鼠洞与非鼠洞的ＲＨＩ阈值分布如图４所示。

图４ 鼠洞与非鼠洞的 ＲＨＩ阈值分布

结合上述阈值区间，通过目视解译法对感兴区域内的全部像元进行阈值统计分析，从而寻找出鼠洞与非鼠洞的最佳阈值分界 在０．１０７０，因此得出鼠洞的阈值范围为［０，０．１０７］，非 鼠洞（植被、裸土）的阈值范围为［０．１０７，１］。

表２ 鼠洞与非鼠洞的感兴区域阈值统计

为了验证该阈值的鲁棒性，现利用该阈值对不同的鼠洞样本进行识别验证，发现该阈值对于鼠洞的识别效果好，能很好地提取出鼠洞。现随机选取４组样本采用 ＲＨＩ进行鼠洞识别。由于整个图像尺寸过大，不利于鼠洞可视化的展示，故将识别后的图像进行局部放大与裁剪处理后进行展示（ＲＨＩ鼠洞提 取效果可视化如图５所示），

图５ ＲＨＩ鼠洞提取效果可视化：（ａ）鼠洞识别预测图；（ｂ）鼠洞样本

可以得出 ＲＨＩ对于无人机高光谱的荒漠化草原鼠洞识别效果较好，能有效的消除其他地物的影响。

Ｋａｐｐａ系数是一种基于混淆矩阵来衡量分类精度的指标。现将余下的鼠洞样方和随机样方，利用感兴区域通过目视解译法分别提取出鼠洞与非鼠洞（植被、裸土）特征，制作掩膜文件和统计数值。对鼠洞样本进行ＲＨＩ运算，利用本文所得出的阈值区间分类出鼠洞与非鼠洞的掩膜文件，对其进行数据统计，完成基于ＲＨＩ的混淆矩阵表，如表３所示。

表３ 基于ＲＨＩ的混淆矩阵表

由于无人机拍摄高度较高，对于鼠洞的像元占比较少，故对于非鼠洞的像元只提取３２６个像元，以提高精度验证的可靠性。通过计算得出，总体识别精度 达９７％，Ｋａｐｐａ系数可达０．９３。结果表明，ＲＨＩ的提 出，进一步提升了鼠洞的识别精度和效率。

4.2 讨论

由图５和表３可知，本研究所提出的 ＲＨＩ对荒 漠化草原鼠洞的识别有较好的适用性，特征分类精度高。主要原因在于以下几个方面：通过对光谱曲线做非线性放大处理后，反射率值提升到１以上的同时维持了各个地物光谱曲线的特征，这为后续进行荒漠化草原鼠洞地物的提取提供了有效保证。鼠洞的光谱曲线与其他地物光谱曲线相比，无较大的波动，在全波段上可看作一条水平直线，且反 射率数值较小，而其他地物光谱曲线在全波段上具有较大波动，反射率较大。使得各个地物在做ＲＨＩ运算时，鼠洞的变化最小，相对于其他地物具有较强的可分性。

本文所提出的ＲＨＩ中，调整了ＲＶＩ指数中红波段与近红外波段的比值顺序，在此基础上又增加一步运算，即近红外波段减１操作。这让整个高光谱图像在做ＲＨＩ运算时，计算结果有效地控制在０—１之间，使得鼠洞的计算结果值最小，进而有效的将鼠洞与 阴影区分开，完成漠化草原鼠洞 的 高 精 度识别。

为了更进一步地验证本研究所提的ＲＨＩ，现选取３种常用的植被指数做比较，即归一化植被指数、 土壤调节植被指数、比值植被指数 。对于数据预处理采用与ＲＨＩ计算规则相同的处理方法，随后分别将样本带入不同的植被指数模型对总体精度（ＯＡ）与 Ｋａｐｐａ 系数进行计算，不同植被指数分类精度比较如表 ４ 所示。

表４ 不同植被指数分类精度比较

由表４可知，对于无人机高光谱荒漠化草原鼠洞的识别，现有的植被指数识别总体精度均在６５％ 左右，无法达到荒漠化草原鼠洞的识别要求。而本研究所提出的ＲＨＩ模 型，识 别 总 体 精 度 达 ９７％， Ｋａｐｐａ系数在０．９３，相对于前面３种植被指数总体精度分别提高了３０％、３１．８％和３０．４％，Ｋａｐｐａ系数分别提高了０．５３、０．５６和０．５４。以上结果表明，ＲＨＩ的提出，对于无人机高光谱荒漠化草原鼠洞的识别具有较强的适用性，能对荒漠化草原鼠洞进行有效的识别与分类。

结论

目前，现有的植被指数对于荒漠化草原鼠洞的识别精度较差，无法有效的提取荒漠化草原鼠洞。本文利用无人机携带高光谱仪进行荒漠化草原鼠洞的数据采集，提出 ＲＨＩ模型针对荒漠化草原鼠洞识别，研究发现，ＲＨＩ指数模型相对于ＤＮＶＩ、ＳＡＶＩ、 ＲＶＩ等指数模型具有较高的识别效果，计算得出鼠洞的阈值区间在［０，０．１０７］，非鼠洞（植被、裸土）的阈值区间在［０．１０７，１］，该阈值具有较好的泛化能力，能有效地提取各个样本的鼠洞。经精度验证得出，总体识别精度达９７％，Ｋａｐｐａ系数可达０．９３。ＲＨＩ指数的提出，弥补了现有植被指数对鼠洞识别上的不足，克服了空中数据对草原鼠洞分类难的问题，有效 地提高草原鼠洞的识别精度和效率。鼠害监测还需考虑鼠洞是否为有效鼠洞，在今后将考虑 ＲＨＩ识别规则结合其他辅助工具对草原鼠 害进行动态监测，为预防鼠疫、草原恢复、鼠害防治等提供帮助。

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审核编辑 黄宇