基于多特征融合的新疆托乎拉苏草原白喉乌头分布区识别及草地退化监测

doi:10.11686/cyxb2025024

草业学报 ›› 2025, Vol. 34 ›› Issue (12): 73-84.DOI: 10.11686/cyxb2025024

基于多特征融合的新疆托乎拉苏草原白喉乌头分布区识别及草地退化监测

尹龙¹(), 韩其飞¹(), 赵阳²^,³, 刘文新²^,³

^1.南京信息工程大学地理科学学院，江苏南京 210044
^2.伊犁师范大学资源与生态研究所，新疆伊宁 835000
^3.伊犁师范大学生物与地理科学学院，新疆伊宁 835000

收稿日期:2025-01-20 修回日期:2025-03-10 出版日期:2025-12-20 发布日期:2025-10-20
通讯作者: 韩其飞
作者简介:E-mail： hanqifei@nuist.edu.cn
尹龙（1999-），男，江苏南通人，在读硕士。E-mail： 2740309362@qq.com
基金资助:
国家重点研发计划(2023YFC3206803);国家自然科学基金(42271493);国家自然科学基金(42177436)

Identification of areas of Aconitum leucostomum incursion and monitoring of grassland degradation in the Tuohulasu grassland of Xinjiang based on multi feature fusion

Long YIN¹(), Qi-fei HAN¹(), Yang ZHAO²^,³, Wen-xin LIU²^,³

^1.School of Geographical Sciences，Nanjing University of Information Science & Technology，Nanjing 210044，China
^2.Institute of Resources and Ecology，Yili Normal University，Yining 835000，China
^3.College of Biological and Geographic Sciences，Yili Normal University，Yining 835000，China

Received:2025-01-20 Revised:2025-03-10 Online:2025-12-20 Published:2025-10-20
Contact: Qi-fei HAN

摘要/Abstract

摘要：

毒杂草型草地退化没有表现出地表裸露、植物生物量减少等特征，对其大尺度的遥感识别较为困难，纹理特征、时相作为遥感影像的重要衍生，能够在影像上提供更多的地物细节，降低了“同物异谱”“同谱异物”的现象，能够很好地提高分类的准确性和可靠性。本研究以伊犁河谷托乎拉苏草原为研究区，利用Sentinel-2卫星数据，对该区主要的毒杂草白喉乌头进行特征提取；基于像元尺度识别白喉乌头分布范围并计算其在混合像元中的占比；最后，通过计算剔除白喉乌头后的植被覆盖度，分析2018-2024年托乎拉苏草原草地退化趋势。结果表明：1）特征优选有效减少信息冗余，光谱与纹理特征结合有效提高分类精度（总体精度91.67%，Kappa系数0.83）。2）白喉乌头主要分布于阳坡中海拔平坦区及河谷地带，占研究区40%以上的面积，以稀疏覆盖（0%~0.25%）为主，2018-2024年间各密度等级分布变化为0.67%~1.17%。3）经校正后草地退化指数2018与2024年均由轻度转为中度，但未退化面积占比提升1.17%，中度与重度退化面积分别下降1.15%与0.70%。本研究为基于多光谱数据进行大区域有毒杂草识别和草原退化监测提供重要方法支撑。

关键词: 托乎拉苏草原, 特征优选, 白喉乌头, 草地退化

Abstract:

Land degradation through colonization by poisonous weeds does not exhibit typical land degradation characteristics such as bare ground or reduced plant biomass， making large-scale remote sensing identification of colonized areas challenging. Texture features and temporal characteristics， as important derivatives of remote sensing images， provide more detailed information on land cover， reducing the ambiguities sometimes referred to as “same object， different spectra” and “same spectra， different objects”. Information from these texture features can significantly improve classification accuracy and reliability. This study focuses on the Tuohulasu grassland in the Ili River Valley， using Sentinel-2 satellite data to extract features indicating presence of the toxic weed Aconitum leucostomum. Based on pixel-scale identification， the distribution range of A. leucostomum was determined， and its proportion in mixed pixels was calculated. Finally， the vegetation cover after excluding A. leucostomum was calculated to analyze the grassland degradation trends in the Tuohulasu grassland from 2018 to 2024. The results show that： 1） Feature selection effectively reduces information redundancy， and the combination of spectral and texture features effectively improves classification accuracy （overall accuracy 91.67%， Kappa coefficient 0.83）. 2） A. leucostomum is mainly distributed in the flat areas of sunny slopes and river valleys. A. leucostomum was found in 40% of the study area， with sparse cover （0-0.25%） as the most common scenario. From 2018 to 2024， the distribution of various density levels has changed by 0.67%-1.17%. 3） After correction， the grassland degradation index changed from mild to moderate between 2018 and 2024， but the proportion of non-degraded areas increased by 1.17%， while the areas with moderate and severe degradation decreased by 1.15% and 0.70%， respectively. This study provides important methodological support for large-scale identification of toxic weeds and monitoring of grassland degradation based on multispectral data.

Key words: Tuohulasu grassland, feature selection, Aconitum leucostomum, grassland degradation

尹龙, 韩其飞, 赵阳, 刘文新. 基于多特征融合的新疆托乎拉苏草原白喉乌头分布区识别及草地退化监测[J]. 草业学报, 2025, 34(12): 73-84.

Long YIN, Qi-fei HAN, Yang ZHAO, Wen-xin LIU. Identification of areas of Aconitum leucostomum incursion and monitoring of grassland degradation in the Tuohulasu grassland of Xinjiang based on multi feature fusion[J]. Acta Prataculturae Sinica, 2025, 34(12): 73-84.

图/表 9

图1 研究区位置基于自然资源部标准地图服务网站GS （2024） 0650号标准地图制作，底图边界无修改。Based on the standard map service website GS （2024） 0650 of the Ministry of Natural Resources， the boundary of the base map is not modified.

Fig. 1 Location of research area

表1 特征变量

Table 1 Characteristic variable

特征变量Characteristic variable	特征因子 Characteristic factors	公式 Formula
光谱特征 Band feature	Band2 （B2）	蓝Blue
	Band3 （B3）	绿Green
	Band4 （B4）	红Red
	Band5 （B5）	红边1 Red edge1
	Band6 （B6）	红边2 Red edge 2
	Band7 （B7）	红边3 Red edge 3
	Band8 （B8）	近红外1 Near-infrared 1
	Band8A （B8A）	近红外2 Near-infrared 2
无红边植被指数Vegetation index without red edge	归一化植被指数Normalized difference vegetation index （NDVI）	（B8-B4）/（B8+B4）
	比值植被指数Relative vegetation index （RVI）	B8/B4
	差值植被指数Difference vegetation index （DVI）	B8-B4
	改良土壤调整植被指数Modified soil adjusted vegetation index （MSAVI）	$1 / 2$ × $2 B 8 + 1$ × $2 B 8 + 1 2 - 8 (B 8 - B 4)$
	绿光归一化差值植被指数Green normalized difference vegetation index （GNDVI）	（B8-B3）/（B8+B3）
	土壤调整植被指数Soil adjusted vegetation index （SAVI）	$1.5$ × $(B 8 - B 4) / (B 8 + B 4 + 0.5)$
	增强植被指数Enhanced vegetation index （EVI）	$2.5$ × $(B 8 - B 4) / (B 8 + 6 B 4 - 7.5 B 2 + 1)$
	红边差异植被指数Red edge normalized difference vegetation index （RENDVI）	$1 + (B 8 - B 5 - B 6 - B 7) / (B 8 + B 5 + B 6 + B 7)$
红边植被指数 Red edge vegetation index	改良红边土壤调整植被指数Modified soil adjusted red edge vegetation index （MSAre）	$(B 8 / B 5 - 1) / (B 8 / B 5 ? + ? 1)$
	红边比值植被指数1 Modified red edge simple ratio index 1 （mSR1）	B8/B5
	红边比值植被指数2 Modified red edge simple ratio index 2 （mSR2）	B5/B4
	红边近红外归一化植被指数Red edge near-infrared normalized difference vegetation index （NDVIreni ）	（B8-B5）/（B8+B5）
	红边叶绿素指数Red edge chlorophyll index （CIre）	B8/B5-1
	红边归一化植被指数Red edge normalized difference vegetation index （NDVIre）	（B5-B4）/（B5+B4）
	三角植被指数Triangular vegetation index （TVI）	0.5×｛［120（B5-B3）］-［200（B4-B3）］｝
纹理特征Texture features	均值、方差、同质性、对比度、相异性、熵、角二阶矩和相关性Mean， variance， homogeneity， contrast， dissimilarity， entropy， angular second moment， correlation	基于灰度共生矩阵， 3×3窗口计算 Based on the Gray-Level Co-occurrence Matrix，（GLCM）， calculated with a window size of 3×3

表1 特征变量

Table 1 Characteristic variable

特征变量Characteristic variable	特征因子 Characteristic factors	公式 Formula
光谱特征 Band feature	Band2 （B2）	蓝Blue
	Band3 （B3）	绿Green
	Band4 （B4）	红Red
	Band5 （B5）	红边1 Red edge1
	Band6 （B6）	红边2 Red edge 2
	Band7 （B7）	红边3 Red edge 3
	Band8 （B8）	近红外1 Near-infrared 1
	Band8A （B8A）	近红外2 Near-infrared 2
无红边植被指数Vegetation index without red edge	归一化植被指数Normalized difference vegetation index （NDVI）	（B8-B4）/（B8+B4）
	比值植被指数Relative vegetation index （RVI）	B8/B4
	差值植被指数Difference vegetation index （DVI）	B8-B4
	改良土壤调整植被指数Modified soil adjusted vegetation index （MSAVI）	$1 / 2$ × $2 B 8 + 1$ × $2 B 8 + 1 2 - 8 (B 8 - B 4)$
	绿光归一化差值植被指数Green normalized difference vegetation index （GNDVI）	（B8-B3）/（B8+B3）
	土壤调整植被指数Soil adjusted vegetation index （SAVI）	$1.5$ × $(B 8 - B 4) / (B 8 + B 4 + 0.5)$
	增强植被指数Enhanced vegetation index （EVI）	$2.5$ × $(B 8 - B 4) / (B 8 + 6 B 4 - 7.5 B 2 + 1)$
	红边差异植被指数Red edge normalized difference vegetation index （RENDVI）	$1 + (B 8 - B 5 - B 6 - B 7) / (B 8 + B 5 + B 6 + B 7)$
红边植被指数 Red edge vegetation index	改良红边土壤调整植被指数Modified soil adjusted red edge vegetation index （MSAre）	$(B 8 / B 5 - 1) / (B 8 / B 5 ? + ? 1)$
	红边比值植被指数1 Modified red edge simple ratio index 1 （mSR1）	B8/B5
	红边比值植被指数2 Modified red edge simple ratio index 2 （mSR2）	B5/B4
	红边近红外归一化植被指数Red edge near-infrared normalized difference vegetation index （NDVIreni ）	（B8-B5）/（B8+B5）
	红边叶绿素指数Red edge chlorophyll index （CIre）	B8/B5-1
	红边归一化植被指数Red edge normalized difference vegetation index （NDVIre）	（B5-B4）/（B5+B4）
	三角植被指数Triangular vegetation index （TVI）	0.5×｛［120（B5-B3）］-［200（B4-B3）］｝
纹理特征Texture features	均值、方差、同质性、对比度、相异性、熵、角二阶矩和相关性Mean， variance， homogeneity， contrast， dissimilarity， entropy， angular second moment， correlation	基于灰度共生矩阵， 3×3窗口计算 Based on the Gray-Level Co-occurrence Matrix，（GLCM）， calculated with a window size of 3×3

表2 研究区草地退化等级划分方法及评分

Table 2 Classification method and scoring of grassland degradation levels in the research area

退化等级 Degradation level	草地退化等级划分标准 Classification criteria for grassland degradation levels	评分Grade
未退化Undegraded	草地覆盖度达未退化草地的80%以上Grassland coverage reaches over 80% of the undegraded grassland	1
轻度退化Mild degradation	草地覆盖度达未退化草地的60%~80% Grassland coverage reaches 60% to 80% of the undegraded grassland	2
中度退化Moderate degradation	草地覆盖度达未退化草地的40%~60% Grassland coverage reaches 40% to 60% of the undegraded grassland	3
重度退化Severe degradation	草地覆盖度达未退化草地的40%以下Grassland coverage is less than 40% of the undegraded grassland	4

图2 白喉乌头分布区各特征相关系数矩阵a：光谱特征Band feature； b：无红边植被指数Vegetation index without red edge； c：红边植被指数Red edge vegetation index； d：纹理特征Texture features； NDVI：归一化植被指数Normalized difference vegetation index； RVI：比值植被指数Relative vegetation index； DVI：差值植被指数Difference vegetation index； MSAVI：改良土壤调整植被指数Modified soil adjusted vegetation index； GNDVI：绿光归一化差值植被指数Green normalized difference vegetation index； SAVI：土壤调整植被指数 Soil adjusted vegetation index； EVI：增强植被指数Enhanced vegetation index； RENDVI：红边差异植被指数Red edge normalized difference vegetation index； MSAre：改良红边土壤调整植被指数Modified soil adjusted red edge vegetation index； mSR1：红边比值植被指数1Modified red edge simple ratio index 1； mSR2：红边比值植被指数2 Modified red edge simple ratio index 2； NDVIreni：红边近红外归一化植被指数Red edge near-infrared normalized difference vegetation index； CIre：红边叶绿素指数Red edge chlorophyll index； NDVIre：红边归一化植被指数Red edge normalized difference vegetation index； TVI：三角植被指数Triangular vegetation index； Contrast：对比度； Correlation：相关度； Dissimilarity：相异性； Entropy：熵； Homogeneity：同质性； Mean：均值； Angular second moment：角二阶距； Variance：方差.

Fig.2 Correlation coefficient matrix of each feature of A.leucostomum distribution

表3 纹理特征主成分分析

Table 3 Principal component analysis （PCA） of texture feature

特征分量 Principal component	特征值 Eigenvalue	占比 Percent （%）
第1主成分Principal component 1 （PC1）	0.13774	45.4521
第2主成分Principal component 2 （PC2）	0.05692	64.2347
第3主成分Principal component 3 （PC3）	0.04714	79.7890
第4主成分Principal component 4 （PC4）	0.04157	93.5066
第5主成分Principal component 5 （PC5）	0.01968	100.0000

表4 2018年白喉乌头分类精度对比

Table 4 Accuracy comparison of A. leucostomum in 2018

方案

Scheme

光谱

特征

Spectral signature

光谱+纹理特征Spectral signature+texture feature

变化

Change

总体精度Overall accuracy （OA， %）

89.22

91.67

2.45

Kappa系数Kappa coefficient

0.78

0.83

0.05

图3 不同特征组合白喉乌头分类a：光谱特征分类Classification of spectral signature； b：光谱+纹理特征分类Classification of spectral signature and texture feature； c： 2018年粗化结果Coarsening results in 2018； d： 2024年粗化结果Coarsening results in 2024.

Fig.3 Classification of A.leucostomum with different feature combinations

表5 2018-2024年白喉乌头盖度变化情况

Table 5 The proportion of pixels with varying degrees of poisoning from 2018 to 2024

像元类别 Pixel category	像元个数 Number of pixels		占比变化Percentage change （%）
像元类别 Pixel category	2018	2024	占比变化Percentage change （%）
无毒草Non-toxic grass	4938701	5328710	4.62
稀疏分布Sparse distribution	2153158	1923890	-2.72
较稀疏分布Slightly sparse distribution	789568	728267	-0.73
较密集分布Slightly densely distribution	404119	358436	-0.54
密集分布Densely distribution	150334	96577	-0.64
总和All	8435880	8435880	0.00

图4 托乎拉苏草原草地退化指数及变化

Fig.4 Grassland degradation index and changes of Tuohulasu grassland

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基于多特征融合的新疆托乎拉苏草原白喉乌头分布区识别及草地退化监测

Identification of areas of Aconitum leucostomum incursion and monitoring of grassland degradation in the Tuohulasu grassland of Xinjiang based on multi feature fusion

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