基于旋翼无人机低空遥感的高原鼠兔危害等级划分技术研究

doi:10.11686/cyxb2021057

草业学报 ›› 2022, Vol. 31 ›› Issue (4): 165-176.DOI: 10.11686/cyxb2021057

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基于旋翼无人机低空遥感的高原鼠兔危害等级划分技术研究

花蕊¹(), 周睿¹^,², 包达尔罕¹, 董克池¹, 唐庄生¹, 花立民¹()

^1.甘肃农业大学草业学院，草业生态系统教育部重点实验室，国家林业和草原局高寒草地鼠害防控工程技术研究中心，甘肃兰州 730070
^2.青海大学畜牧兽医科学院，青海西宁 810016

收稿日期:2021-02-08 修回日期:2021-04-01 出版日期:2022-04-20 发布日期:2022-01-25
通讯作者: 花立民
作者简介:Corresponding author. E-mail： hualm@gsau.edu.cn
花蕊（1994-），女，甘肃临洮人，在读博士。E-mail： huarui_gsau@163.com
基金资助:
甘肃高寒草地鼠害非药物环境友好型防控技术与产品研发示范项目(2021CYZC-05);甘肃省高等学校青年博士基金项目(2021QB-028);甘肃农业大学公招博士科研启动基金(GAU-KYQD-2018-09);甘肃省教育厅优秀研究生“创新之星”项目(2021CXZX-343)

A study of UAV remote sensing technology for classifying the level of plateau pika damage to alpine rangeland

Rui HUA¹(), Rui ZHOU¹^,², Daerhan BAO¹, Ke-chi DONG¹, Zhuang-sheng TANG¹, Li-min HUA¹()

^1.College of Grassland Science，Gansu Agricultural University，Key Laboratory of Grassland Ecosystem of the Ministry of Education，Engineering and Technology Research Center for Alpine Rodent Pest Control，National Forestry and Grassland Administration，Lanzhou 730070，China
^2.Academy of Animal Husbandry and Veterinary Sciences，Qinghai University，Xining 810016，China

Received:2021-02-08 Revised:2021-04-01 Online:2022-04-20 Published:2022-01-25
Contact: Li-min HUA

摘要/Abstract

摘要：

高原鼠兔是青藏高原特有的小型啮齿动物，是高寒草地生态系统的关键种。科学合理防控高原鼠兔危害，对其危害程度开展监测和评价十分必要。通过无人机空中遥感平台并结合地面调查，以甘肃省玛曲县高原鼠兔危害草地为研究对象，选择不同危害程度的典型样地，采用自主设计的软件提取无人机影像中高原鼠兔洞口数、地上生物量、草地盖度等指标；构建了由洞口数、地上生物量、盖度和可食牧草比例组成的高原鼠兔危害等级综合指标体系，并对研究区样地进行危害等级划分。最终形成一套适用于高原鼠兔危害的低空遥感监测方法，可为后期高效、准确监测高原鼠兔危害提供有力的技术支持。主要结果如下：1）经实地人工调查结果验证，无人机影像洞口数量和植被盖度解译精度分别达到95%和93%。2）筛选了可见光波段差值植被指数VDVI作为估测地上生物量的最佳植被指数，并构建了估测模型。经实地调查验证平均精度为86.54%。3）构建了综合危害指数DRI，并提出了划分危害级别的各指标量化值。通过聚类分析将研究区鼠害地划分为5个等级，即I-无危害草地，Ⅱ-轻度危害草地，Ⅲ-中度危害草地，Ⅳ-重度危害草地，V-极度危害草地。

关键词: 高原鼠兔, 无人机遥感, 危害等级

Abstract:

The plateau pika is a unique small mammal and a key species among the fauna of the alpine rangeland ecosystem on the Qinghai Tibetan Plateau. Therefore， there is a need to monitor and evaluate the level of damage to alpine rangeland caused by the plateau pika. In this study， unmanned aerial vehicle （UAV） technology validated by field observation was used to monitor and evaluate the level of plateau pika damage to rangeland in Maqu county of Gansu Province. Several variables， including the number of pika holes， aboveground biomass， vegetation cover， and proportion of edible forage in the aboveground biomass， among others， were extracted from UAV images by self-designed software. Then a multi-factor index system， comprising the number of pika holes， aboveground biomass， vegetation cover and proportion of edible forage was developed to categorize the degree of damage by plateau pika. Finally， a low altitude remote sensing monitoring methodology suitable for collecting data on plateau pika damage was devised. The system is ready for implementation as a technical tool for efficient and accurate monitoring of plateau pika damage. The main results were： 1） The accuracy of photo interpretation for the pika hole number and vegetation cover was 95% and 93%， respectively， based on field verification. 2） The visible-band difference vegetation index （VDVI） was selected as the best vegetation index for estimating aboveground biomass； for the estimation model constructed， the accuracy was 86.54%. 3） A damage scale was formulated to classify plateau pika damage in the study area （damage to rangeland index， DRI） into five levels as follows： Level I， no damage； Level Ⅱ， light damage； Level Ⅲ， moderate damage； Level Ⅳ， severe damage and Level V， extreme damage.

Key words: plateau pika, UAV remote sensing, damage level

花蕊, 周睿, 包达尔罕, 董克池, 唐庄生, 花立民. 基于旋翼无人机低空遥感的高原鼠兔危害等级划分技术研究[J]. 草业学报, 2022, 31(4): 165-176.

Rui HUA, Rui ZHOU, Daerhan BAO, Ke-chi DONG, Zhuang-sheng TANG, Li-min HUA. A study of UAV remote sensing technology for classifying the level of plateau pika damage to alpine rangeland[J]. Acta Prataculturae Sinica, 2022, 31(4): 165-176.

图/表 12

参考文献 34

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样方号 Quadrat number	经度 Longitude	纬度 Latitude	实测值 Measuring value	预测值 Estimating value	绝对误差 Absolute error	估产精度 Yield estimation accuracy （%）
1	101.0011	34.0189	45.24	51.1889	5.9489	86.85
2	102.0014	33.1353	47.49	38.3740	9.1160	80.80
3	101.0850	33.1511	60.44	63.1368	2.6968	95.53
4	101.1339	33.1186	50.27	54.0346	3.7646	92.51
5	102.0672	33.1344	84.36	83.8851	0.4749	99.43
6	101.0525	33.0014	44.06	40.7485	3.3115	92.48
7	101.1017	33.0011	25.91	27.9144	2.0044	92.26
8	101.1186	33.0186	51.72	40.7485	10.9715	78.78
9	101.0000	33.1011	40.21	48.4375	8.2275	79.53
10	101.0019	33.1172	28.44	31.8156	3.3756	88.13
11	101.1167	33.0503	49.62	48.4375	1.1825	97.61
12	101.1167	33.0839	53.94	60.0085	6.0685	88.74
13	101.0669	33.0006	42.76	63.1368	20.3768	52.34

样方号 Quadrat number	经度 Longitude	纬度 Latitude	实测值 Measuring value	预测值 Estimating value	绝对误差 Absolute error	估产精度 Yield estimation accuracy （%）
1	101.0011	34.0189	45.24	51.1889	5.9489	86.85
2	102.0014	33.1353	47.49	38.3740	9.1160	80.80
3	101.0850	33.1511	60.44	63.1368	2.6968	95.53
4	101.1339	33.1186	50.27	54.0346	3.7646	92.51
5	102.0672	33.1344	84.36	83.8851	0.4749	99.43
6	101.0525	33.0014	44.06	40.7485	3.3115	92.48
7	101.1017	33.0011	25.91	27.9144	2.0044	92.26
8	101.1186	33.0186	51.72	40.7485	10.9715	78.78
9	101.0000	33.1011	40.21	48.4375	8.2275	79.53
10	101.0019	33.1172	28.44	31.8156	3.3756	88.13
11	101.1167	33.0503	49.62	48.4375	1.1825	97.61
12	101.1167	33.0839	53.94	60.0085	6.0685	88.74
13	101.0669	33.0006	42.76	63.1368	20.3768	52.34

成分 Components	初始特征根值 Initial eigenvalue	方差贡献率 Contribution rate of variance （%）	累积方差贡献率 Cumulative variance contribution rate （%）
1	1.868	46.698	46.698
2	0.945	23.617	70.315
3	0.764	19.112	89.427
4	0.432	10.573	100

成分 Components	初始特征根值 Initial eigenvalue	方差贡献率 Contribution rate of variance （%）	累积方差贡献率 Cumulative variance contribution rate （%）
1	1.868	46.698	46.698
2	0.945	23.617	70.315
3	0.764	19.112	89.427
4	0.432	10.573	100

指标 Indicator	载荷数Load number		系数 Coefficient
指标 Indicator	第1主成分 The first principal component	第2主成分 The second principal component	第1主成分 The first principal component	第2主成分 The second principal component
鼠洞个数Pikas’ hole amount	-0.588	0.408	-0.266	0.665
可见光波段植被指数VDVI	0.796	0.380	0.873	-0.121
解译盖度Interpretation coverage	0.809	0.351	0.869	-0.153
牧草比例Proportion of edible forage	-0.483	0.715	-0.010	0.863

基于旋翼无人机低空遥感的高原鼠兔危害等级划分技术研究

A study of UAV remote sensing technology for classifying the level of plateau pika damage to alpine rangeland

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Metrics

指标 Indicator	贡献率Contribution rate （%）	权重Weight
鼠洞个数Pikas’ hole amount	4.67	0.0485
可见光波段植被指数 VDVI	53.91	0.5599
解译盖度Interpretation coverage	52.57	0.5460
可食牧草比例Proportion of edible forage	28.32	0.2941

等级 Level	鼠洞个数 Pikas’ hole amount	可见光波段差值植被指数 Visible-band difference vegetation index	植被盖度 Vegetation coverage （%）	可食牧草比例 Proportion of edible forage （%）	草地危害指数 Damage rangeland index
I	98.33±52.815	0.388±0.018	98.117±0.890	82.186±1.163	1.139±0.014
Ⅱ	777.42±387.576	0.306±0.015	97.500±0.681	80.645±1.924	0.998±0.011
Ⅲ	993.50±269.462	0.266±0.009	92.236±1.204	80.359±2.180	0.864±0.010
Ⅳ	1374.50±351.268	0.224±0.012	88.602±1.398	80.239±2.637	0.725±0.017
V	874.00±134.447	0.127±0.009	75.667±4.631	76.814±6.744	0.322±0.062

等级 Level	鼠洞个数 Pikas’ hole amount	可见光波段差值植被指数 Visible-band difference vegetation index	植被盖度 Vegetation coverage （%）	可食牧草比例 Proportion of edible forage （%）	草地危害指数 Damage rangeland index
I	68~326	0.37~0.45	98.1~99.9	81.407~84.504	1.111~1.187
Ⅱ	298~971	0.29~0.35	94.5~98.4	80.474~81.879	0.952~1.053
Ⅲ	726~1108	0.25~0.31	89.0~95.0	80.295~80.596	0.801~0.910
Ⅳ	1273~1864	0.19~0.26	83.0~89.1	76.825~80.343	0.550~0.790
V	353~1051	0.11~0.18	68.0~81.0	63.636~78.219	0.202~0.407

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