基于遥感与GIS技术的中藏药波棱瓜种植面积估算(2)
图3 海拔2 300～3 500 m土地利用
Fig.3 Land use coverage at elevation 2 300-3 500 m of DEM
3.2 GPS野外样方数据采集 野外样方数据采集是本次研究最重要的一个环节，通过野外数据采集初步建立波棱瓜判读标志。研究确定样方区域定在泸定县藏药波棱瓜种植地兴隆镇、冷碛镇。对这2个区域的每一样方，利用GPS进行精确定位，分别通过点、线、面进行数据采集；同时，再利用数码相机对地块四周的情况做拍照，以作后期室内比对，为以后解译后验证提供方便。野外采集到的数据利用GPS自带软件GIS OFFICE对测量的数据进行差分纠正，最后建立数据库。野外实地GPS采样信息（图4）。
图4 野外样方数据采集
Fig.4 The field investigation data based on GPS
3.3 遥感影像分类 根据所建立的地物特征标志在ERDAS中应用监督分类中的最大似然分类法对冷碛、兴隆镇遥感影像进行分类。影像分类参考全国1 km×1 km网格土地利用数据、四川雅安芦山地震救灾数据之土地利用图90 m×90 m、《土地利用现状分类》国家标准以及野外考察数据。根据本次研究的需要，将泸定县冷碛镇和兴隆镇遥感影像的土地利用类型划分为林地、耕地、草地、水域、其他用地5大类。再将波棱瓜采样数据导入影像分类结果后可以看到，波棱瓜种植的实际采样数据大部分位于影像分类结果中的耕地内，少部分在草地和林地（图5），与本文进行的波棱瓜适宜性分析结果相符合。
3.4 波棱瓜种植面积测算 在波棱瓜适宜性分析和遥感影像分类的基础上，确定波棱瓜的解译标志。选取542作为波棱瓜遥感影像解译的波段组合，在GIS中将冷碛镇、兴隆镇遥感影像图与野外GPS样方实测波棱瓜种植基地地块的点、线、面叠加。遥感影像的直接判读标志：位置、颜色和色调、结构（图案）、纹理、形状、大小、阴影、立体外貌；间接判读标志：水系、地貌、土质、植被、气候、人文活动等。根据
图5 泸定县冷碛、兴隆镇遥感影像分类
Fig.5 Classification of remote sensing image in Lengqi and Xinglong Town of Luding county
前面所做的准备工作来判断波棱瓜解译标志。在确定了分类标志以后（图6），在ERDAS8.5中运用Classifier模块中的Signature Editor和Supervised Classification工具对冷碛镇和兴隆镇的波棱瓜遥感影像图进行监督分类。将分类后的遥感影像分类图导入GIS中，把栅格格式的数据转化为矢量格式，并进行同地类的图层合并，得出泸定县的冷碛镇和兴隆镇的波棱瓜种植矢量图层，计算波棱瓜种植的面积。通过上述分析可以得出，泸定县冷碛镇、兴隆镇的藏药波棱瓜规模种植的面积约为57.15 hm2（表1），生长范围大致在海拔2 300～3 500 m的山地。
4 结论
本文应用遥感与GIS技术，集成多源数据信息，探讨了中药种植面积估算的方法与技术路线，能够在复杂的山区环境下，对泸定县中藏药波棱瓜种植面积的进行遥感估算，估算结果具有较高的精度，该方法具有可行性，可用于类似中药种植面积的估算。
估算结果表明，泸定县藏药波棱瓜的种植面积是57.15 hm2，与当地政府的统计结果60 hm2相比，误差在5%以内。
图6 解译标志的确定
Fig.6 Determine the interpretation signs
从研究情况分析，遥感影像的分类精度影响泸定县中藏药波棱瓜种植面积的提取精度，采用更高分辨率遥感数据、提高遥感分类精度等就成为这一研究工作的重要条件。本次研究，只估算了波棱瓜的种植面积，并未估算波棱瓜的产量，如何应用3S技术，实现对中药种植面积、产量的动态监测，仍然是需要进一步研究的工作。
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