遥感监测适用性分析

高 莎，郑江华，马 涛，吴建国，那松曹克图，麦迪·库尔曼

(1.新疆大学资源与环境科学学院/新疆大学智慧城市与环境建模普通高校重点实验室，乌鲁木齐 830046；2.新疆维吾尔自治区治蝗灭鼠指挥办公室，乌鲁木齐 830001；3.巴音郭楞蒙古自治州草原工作站，新疆库尔勒 841000)

遥感监测适用性分析

高 莎1，郑江华1，马 涛1，吴建国2，那松曹克图3，麦迪·库尔曼2

(1.新疆大学资源与环境科学学院/新疆大学智慧城市与环境建模普通高校重点实验室，乌鲁木齐 830046；2.新疆维吾尔自治区治蝗灭鼠指挥办公室，乌鲁木齐 830001；3.巴音郭楞蒙古自治州草原工作站，新疆库尔勒 841000)

目的验证GF-1 WFV(16 m分辨率)在不食草马先蒿遥感监测的适用性，了解巴音布鲁克草原不食草马先蒿的分布。方法利用校正后的GF-1 WFV遥感卫星影像，结合实测光谱数据，采用目视解译结合监督分类的方法，对研究区的不食草马先蒿进行识别，验证其分类精度，并对研究区马先蒿的分类精度和分布情况进行分析。结果影像解译整体精度为80.91%，Kappa系数为0.71，分类结果较好；得到了巴音布鲁克草原不食草马先蒿分布范围和影响分类精度的主要原因。结论利用16 m分辨率GF-1 WFV多光谱遥感数据对巴音布鲁克草原不食草马先蒿进行遥感监测是可行的。通过对研究区遥感解译的分类结果和实地踏查发现，不食草马先蒿危害面积较大，且多为连片分布、顺河流分布；危害较为严重的区域为巴音布鲁克总场巴音布鲁克分场、巴音郭楞乡哈尔萨拉村、巴音布鲁克镇巴西里克村。

GF-1 WFV卫星数据；马先蒿；遥感监测；空间分布

0 引 言

【研究意义】天然草原是大地的恩赐，更是草原畜牧业发展的基础，而毒害草大量滋生是草原退化的标志之一，它与优质牧草争肥争地，妨碍牲畜生长，严重影响了草原生态系统平衡和畜牧业可持续发展[1-3]。草原灾害遥感监测已经越来越引起了人们的重视，它具有省时、省力、高实效、宏观性强等优点。【前人研究进展】高分一号(2013年4月26日发射)卫星影像已经越来越广泛地被应用到生产实践中，其中，刘吉凯等[4]利用多时相的GF-1 WFV数据提取南方丘陵区甘蔗种植面积；刘国栋等[5]针对GF-1号卫星数据的特点，研究了基于GF-1号卫星16 m WFV传感器和2m/8m PMS传感器卫星数据的农作物种植面积遥感抽样调查方法；王利民等[6]以GF-1卫星携带的16 m空间分辨率WFV传感器为主要数据源，采用分层决策树分类的方法对冬小麦面积进行提取，并利用地面样方数据对分类结果进行了精度验证。在草原遥感监测中，陈玫琪等[7]利用NDVI时间序列滤波，对锡林浩特草原返青期变化的遥感监测；李政海等[8]以2000～2014年MODIS卫星的NDVI数据为基础，对呼伦贝尔草原返青期的时间与植被长势进行动态监测；温阿敏等[9]利用GF-1 WFV影像，结合高光谱特征分析，对伊宁县托乎拉苏山地草甸草地的白喉乌头空间分布进行识别。【本研究切入点】毒害草破坏优良牧草生长，还影响牲畜生长发育，严重危害草原畜牧业发展。自2005年以来巴音布鲁克草原不食草马先蒿蔓延迅速，已经越来越引起人们的广泛重视[10-12]，国内学者的研究主要集中在不食草马先蒿的生物学特性和防治对策研究，而对其遥感监测和空间分布的研究还很少。研究验证GF-1 WFV(16 m分辨率)在不食草马先蒿遥感监测的适用性。【拟解决的关键问题】以巴音布鲁克草原为研究区，对GF-1 WFV卫星数据对草原不食草马先蒿遥感监测的适用性进行评价，得到巴音布鲁克草原不食草马先蒿的分布特征和分布情况，为草原部门的防治工作提供理论依据和决策支持。

1 材料与方法

1.1 材 料

1.1.1 研究区概况

研究区为新疆维吾尔自治区巴音郭楞蒙古自治州和静县巴音布鲁克草原，位于天山中侧南段腹地，海拔2 400～4 400 m，艾尔温根乌拉山横贯盆地中部，将完整的高位盆地分割成大、小尤尔都斯两个盆地。巴音布鲁克草原是我国第二大草原，也是我国最大的荒漠区亚高山高寒草甸草原，面积23 835 km2。山地以高寒草甸草地为主，草群构成主要为线叶嵩草、苔草；山间盆地以高寒草原草地为主，草群构成主要为紫花针茅、冰草。草原四周雪山环绕，冬季漫长，年平均气温-4.7℃，极端高温28．3℃，极端低温-48．1℃；年降水量216.8～361.8 mm，积雪天数150～180 d，年枯草期7个月。图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)

图1 研究区示意
Fig.1 The location of the study area

马先蒿属(PedicularisL.)由林奈1753年建立，全世界约有600余种[13，14]，广泛分布于北温带较寒冷地段、北极、欧洲大陆及北美西北部。该属的2/3种类产于中国，主要分布在我国的西南和西北地区[15]。国内有关马先蒿的研究主要集中于药用价值、生物学特性、对草地生态系统的影响、物种多样性等方面，有关马先蒿遥感监测的研究还很少。近年来，马先蒿属植物作为入侵杂草，导致生态草场退化，已经引起学者们的关注[16-17]。

1.1.2 遥感影像数据

由于缺少巴音布鲁克草原矢量范围数据，所以研究以和静县为研究范围，根据马先蒿花期，最终选择了野外采样时间(2016年7月19日～7月21日)相符、云量覆盖小的3幅遥感影像(7月26日、7月26日、8月3日)进行拼接裁剪。其多光谱相机为4个波段，16 m分辨率。表1

表1 GF-1 WFV卫星参数
Table 1 The satellite parameters of GF-1 WFV

参数Parameters16m分辨率多光谱相机Multi-spectralcameraof16mresolution光谱范围Spectralrange(μm)045～052μm052～059μm063～069μm077～089μm空间分辨率Spatialresolution(m)16m幅宽Viewingswath(km)800km(4台相机组合)重访周期(侧摆时)Revisitcycle(d)覆盖周期(不侧摆)Covercycle(d)4d

1.1.3 光谱数据

为了探究不食草马先蒿与普通植被之间的光谱差异，采用美国PSR-3500野外便携式地物光谱仪，共采集了研究区未开花马先蒿、开花马先蒿及普通牧草3种植被光谱曲线。波谱范围为350～2 500 nm。在野外光谱测定时，尽量保证在晴朗、无大风、无云的天气下进行，测量植被光谱时，光谱仪探头垂直向下，根据植被冠层的直径和高度确定探头距离冠层的高度，探头视场角度选择为25°，保证视场可以覆盖冠层。为减小随机误差影响，对每一地物的光谱测量记录数为10组，每组10次，将这些数据进行算术平均得到的均值作为该地物的光谱反射率数据。

1.1.4 GPS数据和样方数据

采用GPS(集思宝G330和GARMIN Monterra)以天鹅湖为中心顺时针选取马先蒿分布较严重的10个点进行采样，将采集的样本作为后期遥感解译监督分类。另外，采集5 m×5 m和1 m×1 m的样方，对危害较重的典型样区内的样方进行盖度统计。绘出采样点分布。图1

1.1.5 其他数据

拍摄照片和视频记录采样地点、采样个数及其他相关信息，为后期遥感监督分类和结果分析提供辅助支持。

1.2 方 法

1.2.1 正射校正

由于研究区位于巴音布鲁克草原，山地起伏较大，为消除地形因素的影响，对影像进行正射校正。运用ESRI公司开发的ENVI 5.2软件，使用其数据包中自带的DEM数据进行正射校正，投影类型为通用横轴墨卡托投影(UTM)，椭球体为WGS-84，图像校正的残差RMS保证在1个像元内。

1.2.2 定标与大气校正

对影像数据进行辐射定标、大气校正，其目的是为了减少大气吸收与散射对地物反射率的影响，增强解译精度。GF-1 WFV影像数据光谱响应函数和绝对辐射定标参数均可从中国资源卫星应用中心网站获取。运用ESRI公司开发的ENVI 5.2软件中辐射定标(Radiometric Correction)对获取的GF-1 WFV影像进行辐射定标。选择辐射定标之后的影像，利用FLAASH大气校正模块，进行大气校正。

1.2.3 影像的拼接和裁剪

选取感兴趣区(ROI)，建立掩膜文件，对校正后的遥感影像先进行拼接，然后进行裁剪。

1.2.4 遥感影像解译

研究区巴音布鲁克草原面积广阔、地物复杂，主要包括道路、山体、房屋建筑、水体、裸地、灌木、不食草马先蒿、牧草和其他等，因为研究主要是为了区分马先蒿和普通牧草，因此分类时主要将地物类型分为3类：马先蒿、普通牧草和其他。由于不同地物的具有不同的光谱反射率，可结合其颜色、色调、饱和度和纹理特征差异等对不同地物类型进行识别。结合野外实地踏查采集的数据，将实地采集的GPS样本轨迹叠加至影像上，采用地表真实感兴趣区(Region of Interest，ROI)采样方法，建立解译标志。选取了监督分类中基于统计学的最大似然法(Maximum Likelihood)对影像进行监督分类。监督分类后进行分类后处理(Post Classmcation)，在分类后处理的基础上利用实地验证ROI对分类精度进行验证。

通过将野外实地踏查采集的验证样本和监督分类的结果进行对比的方法评价分类结果的精度。使用地表真实ROI做混淆矩阵(Confusion Matrix Using Ground Truth ROIs)进行分类结果的精度验证。

1.2.5 解译流程

图2 解译流程
Fig.2 Experiment process flow chart

2 结果与分析

2.1 光谱特征

对比分析未开花马先蒿、开花马先蒿及普通牧草三种植被光谱曲线可以看出，三者光谱曲线大体上相似，符合一般植被的光谱曲线反射特性。在可见光波段，在中心波长分别为450 nm(蓝光)和650 nm(红光)的两个谱带内，叶绿素吸收大部分的摄入能量，形成两个波谷；在两个叶绿素吸收带间，由于吸收作用较小，在550 nm(绿光)附近行程一个反射峰，未开花马先蒿和普通牧草的光谱曲线呈现出一致性。而开花马先蒿的光谱曲线则呈现出明显差别，这是由于开花马先蒿开花之后，冠层为明艳的玫红色花朵，叶绿素含量较低，导致叶绿素吸收能量降低。在可见光波段与近红外波段之间，即690 nm～770 nm，反射率急剧上升，形成“红边”现象，这是植物曲线的最为明显的特征。在近红外波段，马先蒿与普通牧草的光谱反射率差异明显，其原因与研究区其他牧草多为单子叶植物有关，而马先蒿为双子叶植物有关，增强了反射能量。图3

不食草马先蒿与普通牧草的一阶导数光谱数值差异明显，在可见光波段550 nm～700 nm处，未开花马先蒿和普通牧草光谱曲线基本重合，无明显差异，开花马先蒿光谱数值高于二者。在700～800 nm范围内，三者呈现出差异较大的波峰，这一结果与马先蒿和普通牧草的生物量和叶面积指数有关，可以看出未开花马先蒿的生物量和叶面积指数较高，呈现一个较高的峰值。图4

图3 植物冠层光谱曲线
Fig.3 Canopy spectral curve of vegetation

三者的植被光谱曲线的差异与遥感卫星影像的多光谱波段重合，且马先蒿花期呈现明艳的玫红色，可区别于普通牧草，因此可以作为目视解译的重要基础，进行遥感监测。

图4 植物光谱反射率一阶导数变换
Fig.4 The curve of FDR transformed vegetation spectral reflectance

2.2分类结果及精度验证

遥感解译分类的研究结果为，研究区内不食草马先蒿的分布范围较广，以天鹅湖为中心的南部和东北部草场区域危害最为严重，不食草马先蒿在研究区内分布集中但并不均匀，马先蒿在草场的分布情况呈现东多西少的分布趋势。研究得出的研究区内不食草马先蒿的分布区并非是纯马先蒿分布区，而是指存在马先蒿与其他普通牧草相混生的区域。图5

图5 马先蒿分布解译结果
Fig.5 The classification result of Pedicularis sp.

解译后精度验证结果如下：

经验证后，整体的分类精度(Overall Accuracy)为80.91%，Kappa系数(Kappa Coefficient)为0.71。其中，马先蒿的生产者精度为74.88%，用户精度为78.85%；普通植被的生产者精度为76.87%，用户精度为71.40%；其他的生产者精度为93.53%，用户精度为96.37%。遥感解译整体分类的结果较好，且与野外实地踏查不食草马先蒿的整体分布趋势情况符合，结果表明，GF-1 WFV多光谱遥感数据可以用于草原不食草马先蒿的遥感监测。表2

表2 GF-1 WFV影像精度验证
Table 2 The classification of accuracy on GF-1 WFV

类别Class生产者精度Prod．Acc．(Percent)用户精度UserAcc．(Percent)马先蒿Pedicularissp．74887885普通植被Ordinaryvegetation76877140其他Rest93539637整体精度=8091% Kappa系数=071

3 讨 论

3.1 遥感解译结果

从GF-1 WFV影像遥感解译解译的分类结果和精度验证来看，利用16 m分辨率GF-1 WFV多光谱遥感数据对巴音布鲁克草原不食草马先蒿进行遥感监测是可行的，且监督分类的最大似然分类方法可以用于提取不食草马先蒿。虽然不食草马先蒿能够通过颜色、色调、饱和度和纹理特征等在影像上被识别，但仍存在错分、漏分的现象。

3.1.1 错分

(1)在可见光350 nm～700 nm波段范围内，未开花马先蒿与普通牧草波谱反射率无明显差异，且马先蒿多与其他牧草混杂而生，增加了未开花马先蒿与其他牧草的区分的难度，造成错分。(2)由于遥感监测中存在的“同物异谱”和“同谱异物”现象，会将其他地物尤其是植被光谱反射率与不食草马先蒿相近的植被误分为马先蒿。

3.1.2 漏分

(1)受影像分辨率的限制，小片成簇的马先蒿的分布面积小于单个像元的分辨率，被划分为其他分类类别，造成漏分。(2)由于影像本身含有较少的云量遮盖研究区，而造成地物类别被遮盖无法分类，划分为其他类别，造成不食草马先蒿的漏分。

3.2 不食草马先蒿分布

通过对研究区遥感解译的分类结果和实地踏查发现，不食草马先蒿多为连片分布，顺河流分布，且危害面积较大，结合实地踏查采样与当地工作人员、牧民及查阅文献资料，发现可能造成不食草马先蒿生长扩散的几点原因：(1)不食草马先蒿的生物特性：马先蒿具有喜水特性，且多分布在高山高寒区域，而巴音布鲁克草原就是我国最大的荒漠区亚高山高寒草甸草原，是开都河源头，其腹地环抱天鹅湖沼泽湿地，良好的自然条件为不食草马先蒿的生长提供了基础。(2)气候因素：巴音布鲁克草原温度、湿度为马先蒿生长提供了基础，风速及水流为马先蒿种子扩散蔓延提供了便利条件。(3)人为因素：近年来由于草原过度放牧使得草场退化，而不食草马先蒿与优良牧草争肥、争地伺机蔓延，通过牲畜传播种子，这些原因都加剧了优良牧草的退化和马先蒿的扩散。

4 结 论

通过野外踏查采样结合室内目视解译的方法，建立解译标志，遥感解译的结果表明，运用GF-1 WFV卫星影像对研究区巴音布鲁克草原不食草马先蒿的遥感监测可行，精度验证结果为整体精度为80.91%，Kappa系数为0.71，其解译结果研究区内不食草马先蒿的分布情况与实地踏查的结果一致。其中，研究区内不食草马先蒿分布较为严重的区域为巴音布鲁克总场巴音布鲁克分场、巴音郭楞乡哈尔萨拉村、巴音布鲁克镇巴西里克村。提高影像的分辨率有助于提高遥感解译的精度，但需要注意的是研究区面积广阔，覆盖整个研究区需要的遥感影像较多，会相应提高研究成本。

致谢：感谢新疆维吾尔自治区产学研联合培养研究生基地——新疆维吾尔自治区畜牧厅治蝗灭鼠指挥部办公室和新疆巴音郭楞蒙古自治州草原工作站的大力支持与协助。

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刊物的宗旨是"繁荣农业科学、促进农业生产"，突出报道新疆农业的科技成果与先进技术。主要刊登作物育种与栽培、植物保护、土壤肥料、园艺特产、林业、农业机械、农田水利、畜牧兽医水产、生物技术、资源环境、生命科学等科技论文和研究报告。五十余年来刊物的发展与自治区农业生产与农业科技发展紧密结合，跟进学术前沿，追踪科技创新成果，促进学术与科技信息交流，推进科技进步。本刊被美国《化学文摘》(CA)、俄罗斯《文摘杂志》、英国《国际农业与生命科学研究中心》(CABI)、美国《剑桥科学文摘：自然科学》(CSA：Nat.Sci.)、中国科技论文引证报告CJCR、《中国学术期刊文摘》和中国科学引文数据库CSCD、CAS-OAJ等国内外数据库及检索刊物收录。

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1.论文包括五部分，0 引言、1 材料与方法，2 结果与分析，3 讨论，4 结论，论文内容必须具有科学性、先进性、论点明确、论据可靠、论证有力、条理清晰、文字精练、名词及术语使用规范。字数要求：研究报告及专题论文8000～10000字左右。

2.来稿请注明科研项目来源，并附课题编号。例如：国家自然科学基金、国家"十二五"和"十三五"重点科技攻关项目、国家"863"、国家"973"和省部级项目等。本刊发表的论文，凡涉及获国家和省(部)级科技成果奖者，请及时与本刊联系，提供获奖证书和成果鉴定证书复印件。

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.署名人数和顺序由项目主持人确定。在论文首页作者后要标明工作单位，省，城市名及邮政编码。在首页地脚还请标出基金项目和第一作者(中文)和通讯作者简介(中英文)，简介包括姓名(出生年)、性别、籍贯、职称、学位、研究方向、电话(含手机)、电子信箱等。

4.本刊采用结构式摘要，即在摘要中加注引导词【目的】、【方法】、【结果】、【结论】，并在其后写出相应的内容，参考文献要中英语对照。以中文发表的论文在首页应加上英文题目、作者、通讯地址、摘要和关键词。内文中的图表、照片加英文注释。中文摘要(字数一般在250～300字)和关键词(3～8个)，中图分类号，英文内容应对应，包括题名、作者姓名(用汉语拼音)、作者工作单位译名、摘要正文、关键词和参考文献。摘要用第三人称撰写，并符合英语语法规范。出现我国人名、地名时，一律用汉语拼音标出。若用英文发表论文，则还应在首页列出相应的中文题目、作者工作单位、摘要和关键词，内文中图、表、照片加上对应的中文注释。研究生论文署导师姓名的需有导师签字及推荐信。

5.论文引言部分加注引导词【研究意义】、【前人研究进展】、【本研究切入点】、【拟解决的关键问题】,并在其后写出相应的内容。论文中的外文、符号等必须分清大、小写、正、斜体。外文字及缩写在正文中第一次出现的应有中文对照。上、下角标的字母、数码和符号等位置高低要分明。

6.图、表要做到与论文内容紧密联系，互为补充。Excel图件请用插入命令，即word中插入→对象→Microsoft Excel图表，要求线条清晰，使用黑白色，横纵坐标轴值须中英文对照，小五号，宋体，数字、字母Times New Roman格式。其它图件请用CorelDraw或Photoshop处理后插入，分辨率要求在300dpi以上，如确实需要涉及国界线的图件，请按地图出版社最新标准地图绘制，有审图证明的亦可。照片应图像清晰、层次分明。计量单位以国家正式公布的法定计量单位为准。如面积单位用m2(平方米)、hm2(公顷)、km2(平方公里)表示等。图表文字字号为小5号宋体。

7.参考文献须含近几年的资料，并按引用先后顺序编排。文献的种类标识，例：若文献引用自杂志，则在文后加上[J]，专著[M] ，论文集[C]，报纸文章[N]，学位论文[D]，报告[R]，标准[S]，未知来源[Z]。

期刊著录顺序为：编号、作者、论文题目、刊名、年卷(期)、起止页码。例如：

[1]芦静, 张新忠, 吴新元, 等. 小麦品质性状与面制食品加工特性相关性研究[J]. 新疆农业科学, 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)

图书的著录顺序为：编号.作者.书名.版次(第一版可不标注)，出版地：出版者，出版年，起讫页码。

论文集以公开出版发行为准，著录顺序为：编号.作者.篇(题)名.见(In)：整本文献的编者，文集名，会议名，会址，开会年，出版地：出版者，出版年，页次。

未公开发表资料，不列为参考文献，但可在引用处用括号注明。

8.依照《著作权法》，本刊可对来稿作文字修改、删节，对内容的修改要征得作者许可，如作者不同意对文稿修改，请在投稿时说明。不愿被各类数据库、光盘及优先数字出版系统收录者，请在来稿时声明。本刊将做适当处理，论文文责自负，涉及国家机密法规的内容请作者妥善处理。请勿一稿两投，来稿一经刊用后即致稿酬，并赠送当期期刊。

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10.本刊实行专家审稿制，来稿请投电子版，初审通过后，编辑部通知作者缴纳审稿费300元，编辑部请专家复审。稿件无论是否刊用，审稿费一律不退。被接受的稿件相关事宜编辑部会及时通知作者。

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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：

基金项目：自治区科技支撑项目"盐渍化低产田生物改良技术与产品中试"(201531118)

10.6048/j.issn.1001-4330.2017.10.021

2017-06-09

基金项目:新疆维吾尔自治区治蝗灭鼠指挥部办公室委托项目"新疆草原生物灾害遥感监测"(2016-2017)；新疆维吾尔自治区青年科技创新人才培养工程项目(2016)

高莎(1992-)，女，河南商丘人，硕士研究生，研究方向为草原生物灾害遥感监测，(E-mail)Gaosha_h@126.com

郑江华(1973-)，男，浙江江山人，教授，博士生导师，研究方向为遥感与地理信息系统应用，(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)