西藏自治区作为青藏高原的主要组成部分，有着复杂而独特的植被类型和丰富多彩的植物资源〔1〕。20世纪80年代中期全国完成首次统一草原资源调查以来，我国草原资源分布的空间格局发生了较大变化。以往的草原调查，周期长，不能及时获取图件与有关数据，尤其是不能及时反映资源变化情况〔2〕。为了全面掌握西藏草原资源现状及动态趋势，西藏自治区人民政府决定采用遥感技术结合地面调查的方法，利用3年时间(2011年-2014年)开展西藏全境的草原资源普查。草原类型图及其统计数据是草原普查的基础，是整个普查最关键环节之一，决定着普查最终成果的质量，研究草原资源遥感普查技术方法，对快速精准获取大面积草原资源图件及数据具有重要意义。

1 材料与方法

1.1 遥感数据源及处理

主要遥感信息源为30m分辨率TM数据，辅助遥感信息源为5m、10m分辨率SPOT数据，时相以植物生长旺季7-9月份为主。参考遥感信息源为250m分辨率MODIS数据，调查年生长季每一天最大值合成数据。在ENVI、ERDAS遥感图像处理软件中进行影像预处理,包括辐射校正、几何校正、光谱增强、波段选择、图像裁剪和去薄云处理、植被指数最大值合成等。TM较正误差小于2个像元，SPOT校正误差小于1个像元，MODIS较正误差小于2个像元。对TM影像进行4、3、2波段RGB合成，调整统一影像色调作为辅助显示样本资料。

1.2 历史图件及文字统计资料

西藏自治区行政界线及地类图形以2007-2010年西藏第二次土地调查数据为依据。以70年代、80年代西藏草原资源调查成果及相关资料作为本次遥感调查的参考资料。包括1∶100万西藏草地资源类型图，西藏各地区1∶50万草地资源类型图，1∶100万西藏地形图；《西藏植被》、《西藏草地资源》、《西藏草原》、《中国草地资源》、《西藏自治区土地资源数据集》、西藏各地区县草地资源专著及有关草地调查的各种报告、研究文集等；《西藏农业气候资源》、《西藏自治区气候图图集》及西藏35个站点30年连续的气候资料。

1.3 草原界定的标准

草地是一种土地类型，它是草本和木本饲用植物与其所着生的土地构成的具有多种功能的自然综合体〔3〕。广义的草原，包括除农田和森林以外，陆地所有具绿色植被生长覆盖的土地〔4〕。本次普查草原界定是根据《中华人民共和国草原法》和TD/T 1014-2007《第二次全国土地调查技术规程》标准，划分草原范围。主要界定指标：草本植物总覆盖度>5%的各类天然草原；以生长草本植物为主，乔木覆盖度<10%的土地，为疏林草原；以生长草本为主，灌木覆盖度<40%的土地，为疏灌丛草原。弃耕还牧持续5年以上的次生草地及其它城市、工矿用地周边的零星分布草原以及实施改良措施草原等属于草原范畴。

1.4 技术路线

采用3S技术与地面调查相结合的技术方法，集成不同尺度野外样点布设与数据采集技术、草原类型分类系统制定技术、草原类型遥感自动识别技术，草原图形和属性数据库生成技术。在Cognition软件环境中，调入西藏第二次土地利用现状图、TM、SPOT影像、地面样点调查资料、降雨图、气温图、地形图，80年代西藏草原类型图、西藏植被图等多源数据进行叠加综合分析。采用TM数据为前景，依据地面样点资料，其它辅助资料为背景；在建立遥感解译标志基础上，利用面向对象的多尺度影像分割技术，生成同质目标的图斑集群〔5〕；使用最邻近和隶属度函数分类法提取草原信息，对每一图斑对象赋予草原类型及相关属性形成草原类型矢量图，然后转换到Arcview图形软件中，通过人机交互式进行调整修改完善形成图形和属性表数据库。

Why does the Shanghai Federation of Industry and Commerce propose to release“ Chinese herbal medicine” cosmetics? 5 6

2 结果与分析

2.1 工作底图投影与最小上图面积

工作底图投影和西藏行政界线直接调用西藏第二次土地调查数据，投影为高斯-克吕格投影，共分为9个带。农区、半牧区为1∶5万比例尺为主，3度分带共5个带；牧区以1∶10万比例尺为主，6度分带4个带。

多尺度分割参数设定包括尺度参数、波段权重、均质性因子，见图2。尺度是一个关于多边形对象异质性最小的阈值，影像分割参数尽量设置较大尺度，同时优先考虑光谱信息。最优分割尺度值是分割后的图斑多边形将草原与非草原和各草原类型边界显示清楚，类别内部对象的光谱变异较小，既不能太破碎，也不能边界模糊〔7〕。反复试验得到最优分割尺度值，如地形复杂区域尺度设置为50；地形相对平缓区域设置80；面积较大区域分割尺度为100。

2.2 基于遥感的野外数据采集

2.2.1 室内预判与样点布设

在当前大数据环境下，数据开放已经成为政府部门内十分重要的一项工作，在政府传统结构设置及实施机制方面均有新要求，作为政府部门应当依据新形势下实际工作发展需求，在政府数据开放工作方面制定相关发展规划以及政策措施，对于数据开放职责进一步明确，对于相关组织实施结构应当不断进行完善，建立并健全数据管理机制，对于各个方面工作开展均应当积极落实。在实际工作开展过程中，对于政府资料应当加强统筹管理，对于各级政府及部门内相关数据应当进一步进行整合，在政府内各级部门之间构建数据收集、协调及发布机制，并且应当建立互相连通的相关服务应用体系，促使政府数据进一步实现共享及开放。

2.2.2 野外样点调查

资源补偿是一种经营性的策略，选择将一些可经营的项目和一些非经营的项目进行捆绑销售，能够有效地提高相应的经济效益。就比如说，在对一块没有价值的土地进行出售时，不会引起社会建设企业的注意力，相反，倘若将一块具有价值的土地与这块没有价值的土地形成一个整体的话，就会以此吸引来更多人的关注，从而获得更大的经济效益。

参考文献：

野外调查中尽可能捕捉信息，随时观察记录野外地物、草原类型与遥感影像特征之间的联系，获取更多解译标志。野外调查路线上，依据室内预判图特征及样点布设情况，结合野外地物和草原类型变化规律，在面积大有代表性和预判有质疑区域重点设置样点，兼顾具有特殊经济价值和草原与非草原边界以及同谱异物地段。样点调查主要内容包括样地所在经纬度、海拔高度、行政区划范围与地点、距某重要地物距离与方位、调查时间、草原类型野外定名、地形、地貌特征，坡向、坡度与坡位、土壤类型与基质；描述植物种组成、草原群落结构与外貌，草原群落的盖度、高度、产草量、频度等。

2.2.3 地面抽样调查时间与样本数量

2011年、2012年7月中旬至8月末，共用101天，从西北部的喀拉昆仑山脉、昆仑山脉及其支脉唐古拉山脉，到东南部的横断山脉、喜马拉雅山脉，共做野外调查样地2432个，描述样方3000个，测产样方7196份，频度样方30000个，采集标本1700份，拍摄配套影像15200张。野外调查样地控制面积在90%以上。

综合运用面向对象分类的多尺度影像分割技术〔7-10〕，在eCognition软件环境中，选择多尺度分割算法，综合考虑光谱统计特征、形状、纹理、类间关系等因素，通过参数设置进行多尺度分割得到同质对象，再进行特征组合。特征组合的对象边界能够很好地体现不同地物边界轮廓形状，各类型内部能较好地区别与其他类型，异质性明显，内部同质性较高，较好地反映出实际地物。影像自动分割图见图3，特征组合图见图4。

2.3 多源数据综合建立草原分类系统

本次西藏草原类型分类系统采用全国第一次统一草原调查的草原类型分类系统原则及标准〔3〕，分类精度为草原类(亚类)、草原型二级分类单位。以西藏第一次草原调查划分的17个大类、7个亚类为框架〔6〕；草原“型”依据覆盖7地区74个县2432个野外样地调查资料，计算、聚类每一个样地植物优势种重要值，保留前3位优势种，同时参照野外草原型定名进行高度概括和归并。归并同一大类中优势种基本相同的类型，保留样地资料中有代表性类型和具有特殊用途类型。若面积虽然小但畜牧业利用价值高；草原型仅此一型或对草原类型分布界线具有指标意义；山地垂直带谱宽度较窄，却是垂直带草原类型重要组成成分的草原类型予以保留〔2〕。每个草原型具有唯一性，不跨草原大类，减少草原型之间交叉，突出各型之间异质性。以县为基础，逐级归并至地区和自治区。无布设调查样点区域由于基本不受人为干扰，草原类型变异小或无变异，因此，按照80年代草原型作为补充。

松辽委结合松辽流域水资源综合规划和项目区水资源实际条件，科学核定项目规模、布局和灌溉方式，确定取水水源和布井方案，实现节水增粮增效，促进水资源的可持续利用，为东北四省区节水增粮行动项目顺利实施提供了有力的水资源支撑，使节水增粮行动项目真正发挥其社会、经济和生态效益。

2.3.1 草原类(亚类)、草原型确定与归纳

在Arcview Gis软件中调入样点数据，叠加气候图、地形图、TM影像、SPOT影像，根据这些资料显示的海拔高度、空间位置和地形地貌特征及植被信息，确定和归纳草原“类”、“亚类”属性。综合野外定名和植物优势种定名，根据植被和地境的相似性和异质性归纳组合草原型，即同一大类中优势种和亚优势种相同时进行归并；优势种相同，亚优势种不同，但生境相同，也进行归并，以此类推。

外业之前，依据80年代草原类型图及相关资料，初步建立解译标志，制作遥感预判图。根据预判图对具一定面积且影像特征明显的主要草原类型和预判中有质疑区域，预布设野外调查样点并标注于工作底图，整体把控野外样点的布局。以县为基本单元，依照遥感影像特征、草原类型分布特点、室内预布点状况及交通条件，选择野外调查路线。

2.3.2 地区级、自治区级草原类型归纳

依据地区所有县内的地面调查样地资料，按上述方法归并到地区级，再归并到自治区级。各地区级及自治区级草原分类系统分别在总体上反映其各自范围常见的有代表性的草原类型及规律。将归类后的草原类型及地境的相关信息，按照经度、纬度链接到空间数据库中，与降水量图、热量带图、遥感图、地形图及历史的草原类型图再次反复叠加，分析调查区不同草原类型及其空间关系的分布规律和状况，进一步复核草原类型归类是否合理和准确。归并结果表明全区草原资源共划分17个草原大类，7个草原亚类，104个草原型，较传统方法更加趋于精练。

当主机发送回需求道路信息的具体内容时，本系统将自动接收并更新到地图中去，无需用户操作。图5为车载系统接收到主机发送的农机手需求信息后，自动显示在地图中。其中,黑点圆点依然表示农机手当前所在位置，绿色方框即为新增信息，表示农机手需求信息的最近一处的位置。

2.4 草原类型图形与属性数据生成

2.4.1 图形数据的生成

他听到后下方传来一阵哨声，三长二短三长，是云浮族用来提醒危险的信号。从琉璃镜中，他看到发出信号的是青萝。他明白对方的意思，对方是在提醒自己，你已是冠军，不必再向前，一旦脱离云浮的庇佑范围，这片大山，随处都蕴藏着危险。

图3 影像自动分割图Figure3 ImageAutomaticSegmentation图4 自动分割特征组合图Figure4 FeatureCombinationofAutomaticSegmentation

2.4.1.1 尺度参数选择

Biotek Elx808酶标仪，美国伯腾仪器有限公司；ND2000超微量核酸蛋白测定仪、3110型二氧化碳细胞培养箱，美国Thermo Scientific公司；AL204电子分析天平，梅特勒-托利多公司上海有限公司；电热恒温水浴锅 HWS-28，上海一恒科学仪器有限公司；FLUOstar OPTIMA荧光酶标仪，德国BMG公司；MERS00002 Millicell-ERS上皮跨膜细胞电阻仪，美国Millipore公司。

勾绘图斑最小上图面积：面状图斑6×6像元；线状图斑(或狭长地物)宽度2个像元；草原与非草原边界偏差小于2个像元，草原类、亚类、型边界偏差平均小于6个像元。

图2 多尺度分割参数设定体系图

Figure 2 Multi-scale segmentation parameter setting system

2.4.1.2 波段权重选择

实验发现，采用CT尿路造影与输尿管软镜治疗泌尿系结石患者，能有效提高患者的治疗有效率，改善患者的临床症状。

波段权重越高对分割结果影响越大，影像光谱某个波段的方差越大，所含信息量越大，反之则小〔8〕。根据不同类型选择TM的近红外波段(band4)、红外波段(band3)、绿光波段(band2)和蓝色波段(band1)。植被和非植被时采用band4、band3植被指数(NDVI)提取植被类型；Band2对植物反射敏感，因此，分割影像时band4、band3和band2的权重因子设为1∶1∶1。

下班之后，他们反复录制，录了好几遍，直到阿东觉得小丁说的”阿东”两个字比较接近他母亲的声音，方才回家。

2.4.1.3 均质因子选择

均质因子包含颜色和形状因子，颜色因子和形状因子的总和为1，光谱因子是生成对象最重要因子，形状因子参与有助于避免影像对象过于破碎，还可以避免“同物异谱”现象。形状因子的光滑度和紧致度权重之和为1。光滑度反映影像对象边界光滑程度，紧致度反映影像对象紧凑程度。

1.2 制作模型 ①在画图工具上绘制出碱基模型、tRNA模板、mRNA模板、核糖体模板和氨基酸模板等；②打印模板并贴在软磁贴上；③按照模板剪下模型。绘制模板时要设计好它们之间的比例，确保操作过程中模型之间的吻合。由于用量较大，课前可先指导科技小组的学生剪好各种模型。

经不同参数下反复对比得到最佳参数，如地形复杂区形状参数为0.1，颜色参数为0.9，紧致度为0.8，光滑度为0.2；地形相对平缓区域设置形状参数为0.1，颜色参数为0.9，紧致度为0.3，光滑度为0.7；面积较大区域形状参数为0.1，颜色参数为0.9，紧致度为0.2，光滑度为0.8。

2.4.2 属性数据的形成

多尺度分割图形数据库解决了影像不同类型图斑界线的自动分割，属性数据需要对图形数据每一个图斑进行定性，这些定性的信息就是草原类型制图最终需要统计的相关类型，将通过编码方式加载到图形中。在eCognition软件环境中，采用最邻近法和隶属度函数相结合进行对象的信息提取。首先提取草原与非草原信息，在草原界线内提取草原大类界线，然后在大类界线内提取草原亚类，在草原亚类界线内提取草原型信息。

野外调查数据是信息提取的重要依据，结合气候、地貌，影像的光谱、形状、纹理、亮度等特征信息以及专家经验的直觉，找出影像与实地之间对应特点及其规律。在解译标志确定〔2〕及特征样本定义基础上，以影像分割图形数据库为基础，给每一个图斑所对应的草原类型或地物的属性表依次赋予目标特征，按照草原与非草原、草原类型分类系统建立面向对象的多层分类体系。最邻近法是基于样本的分类方法,尽量使用少的特征，来区分尽可能多的类型，适用于对多种对象特征的描述，如西藏草原17大类及7个亚类或各草原型。模糊分类法则是通过隶属度函数来实现，一个类如果仅通过一个或少数特征就能与其他类分开，适于雪山、水体、沙地、盐碱地等。隶属度函数是一个模糊表达式，把影像对象特征值转化到0与1之间，表示隶属于某个地物或类别的可能性。在影像中选择典型的不同草原类型或地物信息作为样本，结合光谱、形状和纹理特征，利用最邻近法对分割后的图像进行监督分类。通过目标特征的多次信息提取和迭代分析所形成的属性数据，在eCognition软件中输出具有属性表数据的矢量图形，以.shap格式切换到ArcView GIS图形软件中，对部分有误信息通过人机交互式分析检测、修正，达到满意为止。ecognition软件分类模式详见图2和图3。

选取没有参与信息提取的地面样点300个进行检验，结果表明草原类、亚类判别正确率平均在95%以上；草原“型”判别正确率在85%以上。见图5、图6。

图5 西藏草原类(亚类)分布图

Figure 5 Distribution of Rangeland Types (Subtypes) in Tibet

图6 西藏草原类型分布图

Figure 6 Distribution of Rangeland Associations in Tibet

3 结论

采用“3S”技术研究了西藏草原普查草原类型数据形成的集成技术，建立了西藏草原资源普查的基础数据库。西藏草原普查得到专家组高度评价并验收通过，实践证明，本次草原类型数据集成的技术路线和方法，精准、快速、切实可行。基于遥感的野外数据采集技术，宏观把控效果明显；依据多源数据信息建立的草原类型分类系统，客观精练地反映了各地区草原生态系统起重要作用的草原类型分布规律；eCognition软件目前是分类较好选择，它是一种面向对象分类方法，在影像多尺度分割和最邻近与隶属度函数法支撑下，可以实现影像自动判读、勾绘图斑以及各类信息的自动提取。而图斑界线和属性数据以及草原类型数据库编辑与修改等，应用Arcview Gis软件比较便捷。

阿诺德的思想在当时的英国并未得到人们的青睐，它的传播也经历了一个复杂曲折的过程。他的思想经由英美传入我国学术界的道路也并不平坦。进入新千年以来，他的思想重又回到学界的视野足以说明它的重要性。它的回归不仅反映了我国出版界所具备的“伯乐”眼光，不断壮大的研究队伍也成为阿诺德思想传播的重要途径，日益庞大的读者群体也成为其思想传播的关键一环，这一切均成为阿诺德在异国他乡的知音。他思想及文化观念的有益成分亦可称为我国文化建设的有益补充。随着阿诺德思想的不断传播，其中的有益成分定会在我国的文化土壤中生根、发芽、开花、结果。

〔1〕中国科学院青藏高原综合科学考察队.西藏植被〔M〕.北京:科学出版社,1988.589.

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全城免费打的先锋——驿城金丰公社，土地托管1.6万亩，拥有社长36名、社员超过7200户，组建160支打药队，免费打药4.6万亩，让年迈的老农人从繁重的农活中解脱出来。

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