遙感技術(shù)在藥用植物資源中的應(yīng)用*

蘭金旭，張 飛，練從龍，李 琛

(河南中醫(yī)藥大學(xué) 藥學(xué)院，河南 鄭州450046)

遙感技術(shù)是根據(jù)電磁波的理論，運(yùn)用各種傳感儀器對(duì)遠(yuǎn)距離目標(biāo)輻射和反射的電磁波信息進(jìn)行收集、處理并成像，探測(cè)和識(shí)別地面各種物體的綜合技術(shù)。遙感技術(shù)、地理信息系統(tǒng)和全球定位系統(tǒng)通稱為“3S”技術(shù)，用于建筑物、沙漠、水體、農(nóng)作物、森林植被的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。近年來(lái)，隨著高分辨率衛(wèi)星的應(yīng)用和地理信息系統(tǒng)的完善，遙感技術(shù)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會(huì)發(fā)展中起著重要的作用。2000年以來(lái)，遙感技術(shù)在藥用植物資源調(diào)查的理論和方法中逐漸成熟并在藥用植物生產(chǎn)中應(yīng)用。經(jīng)過(guò)近20年的應(yīng)用，遙感技術(shù)已經(jīng)在蒼術(shù)、銀杏、玉竹、人參、三七、甘草等20多種藥用植物的生產(chǎn)和資源保護(hù)利用中發(fā)揮重要作用。遙感技術(shù)為中藥材產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了技術(shù)支持，特別是中藥資源調(diào)查與評(píng)估、栽培中藥材的面積及動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，對(duì)于中藥資源的可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。遙感技術(shù)也為中藥材質(zhì)量的提升和監(jiān)測(cè)、中藥材產(chǎn)業(yè)扶貧提供了新的思路和方法。

1 遙感技術(shù)在藥用植物識(shí)別中的應(yīng)用

我國(guó)常見(jiàn)的藥用植物種類達(dá)300多種，因每種藥用植物的生物學(xué)特性、生境和特征差異較大，其遙感影像的解譯和識(shí)別是技術(shù)應(yīng)用的技術(shù)難點(diǎn)。1989年，李巖等[1]利用野外光譜輻射計(jì)獲得遙感影像對(duì)塔里木河的甘草進(jìn)行了分析提取，認(rèn)為甘草花期的影像能夠達(dá)到較好的識(shí)別效果。直到2005年，陳士林等較早利用美國(guó)快鳥(niǎo)和陸地衛(wèi)星Landsat-7 ETM的影像數(shù)據(jù)對(duì)吉林人參[2]和寧夏甘草[3]進(jìn)行識(shí)別，通過(guò)人工解譯和判讀為主，精度達(dá)到85%左右，表明利用遙感技術(shù)識(shí)別藥用植物方法的可行，但衛(wèi)星影像范圍較小，成本也較高，人工解譯的工作量較大。2008年，李夢(mèng)菊等[4]以美國(guó)陸地衛(wèi)星Landsat-7 ETM為數(shù)據(jù)，采用人工目視解譯的方法也對(duì)寧夏中部干旱帶甘草進(jìn)行了識(shí)別。孫宇章等[5]根據(jù)不同地物類型在反射光譜特征上的差異，利用Landsat 5的TM圖像對(duì)野生茅蒼術(shù)進(jìn)行了人工交互式解譯和識(shí)別。2013年，聶傳朋等[6]以Landsat衛(wèi)星的遙感影像為基礎(chǔ)，采用多源信息復(fù)合以及人機(jī)交互解譯方法，通過(guò)最大似然分類法實(shí)現(xiàn)了桔梗的解譯和識(shí)別。

隨著國(guó)產(chǎn)高分辨資源衛(wèi)星的應(yīng)用，遙感技術(shù)越來(lái)越多的應(yīng)用于藥用植物調(diào)查。2014年，鄭淑丹等[7]利用資源三號(hào)衛(wèi)星影像的光譜信息，采用監(jiān)督分類以及最大似然方法對(duì)新疆的栽培紅花進(jìn)行解譯，發(fā)現(xiàn)采用分形理論能夠更好地識(shí)別種植型藥用植物。森巴提·巴合都拉[8]利用Worldview-2衛(wèi)星、資源三號(hào)衛(wèi)星、資源一號(hào)02C衛(wèi)星等不同分辨率的數(shù)據(jù)源影像研究紅花和伊犁貝母的種植面積，發(fā)現(xiàn)采用高分?jǐn)?shù)據(jù)能夠大幅度提高紅花的解譯精度，但對(duì)于伊犁貝母的自動(dòng)解譯比較困難。2015年，黃靈光等[9]利用國(guó)產(chǎn)資源一號(hào)02C和資源三號(hào)衛(wèi)星的數(shù)據(jù)，通過(guò)分類提取技術(shù)對(duì)江西省蔓荊子進(jìn)行空間分布監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)精度達(dá)到89.5%。

2015年后，隨著遙感技術(shù)在較多藥用植物種類的嘗試，遙感影像的解譯方法不斷完善，圖像的識(shí)別率越來(lái)越高。賈俊英等[10]以融合的2m分辨率資源三號(hào)(ZY-3)遙感影像作為數(shù)據(jù)源，采用基于概率統(tǒng)計(jì)的濾波紋理分析方法和基于信息熵的防風(fēng)紋理特征，較好地提取和解譯識(shí)別了防風(fēng)。張飛等[11]以高分二號(hào)的遙感影像為數(shù)據(jù)源，通過(guò)目視解譯法和支持向量機(jī)法相結(jié)合，較好地識(shí)別了洛寧縣的艾草和丹參，并利用混淆矩陣法進(jìn)行了驗(yàn)證。

在遙感影像的解譯過(guò)程中，衛(wèi)星影像分辨率、藥用植物的特性和分析方法都會(huì)影響藥用植物的解譯精度和識(shí)別效率，往往采用多種辦法綜合應(yīng)用。2014年，娜仁花等[12]采用中低分辨率的國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星資源三號(hào)影像和高分辨率影像Worldview-2分別對(duì)野生羅布麻進(jìn)行遙感識(shí)別提取時(shí)，發(fā)現(xiàn)在傳統(tǒng)分類方法中加入主成分分析法和紋理特征作為輔助數(shù)據(jù)可以提高分類精度，高分辨率影像Worldview-2能夠識(shí)別生長(zhǎng)狀況較復(fù)雜的野生藥用植物羅布麻，國(guó)產(chǎn)中低分辨率衛(wèi)星資源三號(hào)只能適合識(shí)別分布密集的羅布麻。董麗君等[13]在遙感影像的基礎(chǔ)上，結(jié)合小木通的生長(zhǎng)適宜性要求，提取土地利用信息，量化小木通生長(zhǎng)的環(huán)境指標(biāo)進(jìn)行，綜合分析而獲得四川道地藥材小木通的適宜分布區(qū)域。對(duì)于水生藥用植物的識(shí)別則需要采用輔助手段。吳啟南等[14]利用多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和ASD便攜式光譜儀對(duì)水生藥材芡實(shí)通過(guò)構(gòu)建決策樹(shù)算法模型進(jìn)行識(shí)別，綜合分類識(shí)別精度達(dá)到83%。

遙感技術(shù)應(yīng)用于藥用植物的解譯識(shí)別達(dá)到30多種，但由于各種類型藥用植物的生物學(xué)特性不同，且部分研究基礎(chǔ)薄弱，基本信息不夠完整，導(dǎo)致遙感技術(shù)在藥用植物中的應(yīng)用還存在著一定的局限性。因此，應(yīng)盡快完善藥用植物的基本信息收集，針對(duì)每一種藥用植物建立合適的模型，提高遙感技術(shù)的覆蓋面和利用率。

2 遙感技術(shù)在栽培藥用植物中的應(yīng)用

常用的200多種大宗中藥材多以人工栽培為主，由于生長(zhǎng)年限、種植區(qū)域和管理方式等影響，常規(guī)方法統(tǒng)計(jì)得到的藥用植物的面積和產(chǎn)量的誤差較大。遙感技術(shù)在估算、預(yù)測(cè)栽培藥用植物的面積和產(chǎn)量具有重要的使用價(jià)值和指導(dǎo)意義。2005年，周應(yīng)群等[15]將5m分辨率的SPOT5影像和30m分辨率的Landsat 5影像融合，采用目視解譯的方法提取馬關(guān)縣的三七種植面積，提取精度為92.7%。2018年，戴晨曦等[16]利用Landsat數(shù)據(jù)通過(guò)支持向量機(jī)提取2010、2012、2014和2015年文山州和紅河州的三七種植區(qū)，并分析了三七種植區(qū)時(shí)空變化與地形、政策和三七價(jià)格因素的關(guān)系。2019年以來(lái)，以高分辨率資源三號(hào)衛(wèi)星的遙感影像為基本數(shù)據(jù)源，楊莓等[17]對(duì)2018年碭山縣區(qū)域白芍進(jìn)行遙感識(shí)別和安徽省金寨縣黃精種植面積進(jìn)行評(píng)估。白吉慶等[18]以國(guó)產(chǎn)資源三號(hào)及高分一號(hào)對(duì)寧陜縣白及進(jìn)行了種植面積的估算。汪娟等[19]應(yīng)用多源多時(shí)相的衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)森林分類法和空間自相關(guān)性分析方法對(duì)吉林省2017-2019年連續(xù)三年園參種植區(qū)域及產(chǎn)量的變化進(jìn)行了計(jì)算，為吉林人參產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了參考。朱贊等[20]以文山州4個(gè)縣為研究區(qū)域，采用GF-1影像，通過(guò)改進(jìn)的決策樹(shù)模型提取三七種植區(qū)，其提取精度達(dá)到87%。苗旺元等[21]在2010、2014和2019年Landsat影像基礎(chǔ)上，利用回歸校正法修復(fù)山體陰影，結(jié)合J-M距離和隨機(jī)森林分類得到2010-2019年丘北縣三七種植面積逐漸擴(kuò)張和種植重心由雙龍營(yíng)鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移到了八道哨彝族鄉(xiāng)的結(jié)論。

雖然目前遙感技術(shù)已經(jīng)用于栽培藥用植物的面積估算，但由于遙感影像解譯識(shí)別技術(shù)、栽培藥用植物的生物學(xué)特征等，遙感技術(shù)在栽培藥用植物的應(yīng)用范圍受到限制，如栽培藥用植物的生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)觀測(cè)、病蟲(chóng)害預(yù)報(bào)和品質(zhì)監(jiān)測(cè)等。作者所指導(dǎo)的大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目嘗試對(duì)較小區(qū)域栽培懷菊花的面積進(jìn)行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)由于懷菊花的種植分布較為零散，其在營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期和玉米等農(nóng)作物的反射光譜較為接近，給前期遙感影像的解譯造成了困難。懷菊花開(kāi)花期光譜特征性較強(qiáng)，受花期短、降雨、云層及衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間等，使質(zhì)量較好的衛(wèi)星影像難以獲得。同時(shí)，懷菊花也不耐連作，無(wú)法重茬，多源多時(shí)相的衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)同比困難，最終造成了利用遙感影像識(shí)別、估算面積、產(chǎn)量的困難。

3 遙感技術(shù)在藥用植物資源區(qū)劃中的應(yīng)用

中藥材生產(chǎn)受自然生態(tài)環(huán)境等因素的影響，具有強(qiáng)烈的地域性特點(diǎn)。藥用植物資源區(qū)劃可以輔助確定空間范圍，對(duì)因地制宜地指導(dǎo)和規(guī)劃中藥材生產(chǎn)實(shí)踐，調(diào)整中藥生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和布局，正確選建優(yōu)質(zhì)藥材原料基地，科學(xué)指導(dǎo)中藥生產(chǎn)與區(qū)域開(kāi)發(fā)的需要，尤其是道地藥材的生產(chǎn)具有重要的意義。遙感技術(shù)輔助藥用植物資源區(qū)劃，具有良好的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。張冬梅等[22]利用遙感和地理信息系統(tǒng)技術(shù)提取生態(tài)因子，再應(yīng)用地理信息系統(tǒng)空間疊加分析技術(shù)和野外調(diào)查驗(yàn)證方法，提取和確定四川省姜資源的適宜區(qū)和最適宜區(qū)分布范圍。程銘恩等[23]利用MaxEnt生態(tài)位模型分析大別山茯苓的生態(tài)因子與分布區(qū)域的關(guān)系，對(duì)安徽金寨縣的茯苓潛在分布進(jìn)行了區(qū)劃研究。尚雪等[24]利用遙感和地理信息系統(tǒng)技術(shù)，結(jié)合適宜川牛膝生長(zhǎng)的生態(tài)環(huán)境因子，采用層次分析法和空間分析法，從地形、氣候、土壤、植被4個(gè)方面對(duì)川牛膝適宜性分布進(jìn)行劃分川牛膝適宜區(qū)分圖，所得適宜性結(jié)果與川牛膝資源實(shí)際分布范圍基本吻合。尚雪等[25]應(yīng)用遙感與GIS技術(shù)研究了四川省羌活的適宜性分布，利用遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)到羌活的適宜區(qū)域分布和面積，為羌活資源的分布和保護(hù)提供了依據(jù)。

4 高光譜遙感技術(shù)在藥用植物生產(chǎn)中的應(yīng)用

植物光譜特征主要由其所含化學(xué)成分和組織結(jié)構(gòu)等理化特性決定，因此每種植物均有其特有的光譜特征。而不同種類藥用植物的化學(xué)成分和結(jié)構(gòu)差異，使植物對(duì)波長(zhǎng)選擇性吸收和反射的特征也各不相同，光譜特征的差異也能反映植物內(nèi)部物質(zhì)特性的差異，因此這種差異可以應(yīng)用于藥用植物的生長(zhǎng)、病蟲(chóng)害和成分的檢測(cè)等[26]。丁玲等[27]應(yīng)用甘草冠層的可見(jiàn)-短波紅外高光譜數(shù)據(jù)，定量估算甘草中甘草酸和甘草苷含量，發(fā)現(xiàn)用光譜預(yù)測(cè)模型獲得含量預(yù)測(cè)與用高效液相色譜獲得的甘草含量具有較高的相關(guān)性，表明用遙感數(shù)據(jù)檢測(cè)中藥材中成分含量的方法具有可行性。馬菁等[28]采用近地高光譜遙感方法對(duì)枸杞主產(chǎn)區(qū)寧夏中衛(wèi)市中寧縣枸杞的健康冠層與枸杞木虱、癭螨、負(fù)泥蟲(chóng)和白粉病等4種枸杞病蟲(chóng)害危害冠層的近地高光譜特征及變化規(guī)律研究發(fā)現(xiàn)，不同病蟲(chóng)害感染后的冠層都具特有的光譜特征規(guī)律，為遙感技術(shù)用于藥用植物的病蟲(chóng)害預(yù)報(bào)提供了參考。廖欽洪等[29]通過(guò)對(duì)不同品種、不同生育期和不同氮肥梯度下生姜葉片的高光譜和氮含量數(shù)據(jù)對(duì)比分析，采用比值植被指數(shù)、歸一化植被指數(shù)、植被指數(shù)等組合進(jìn)行建模，發(fā)現(xiàn)葉片氮含量的預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的一致性較好。高光譜遙感技術(shù)在常規(guī)農(nóng)作物中應(yīng)用已經(jīng)成熟，但在藥用植物應(yīng)用中還處于探索階段，這與藥用植物種類多和相關(guān)基礎(chǔ)研究薄弱有關(guān)。

5 無(wú)人機(jī)遙感在藥用植物資源調(diào)查中的應(yīng)用

無(wú)人機(jī)具有分辨率高、靈活性好以及成本低的優(yōu)勢(shì)，已被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、林業(yè)、環(huán)境以及災(zāi)害監(jiān)測(cè)等方面。無(wú)人機(jī)技術(shù)在中藥資源調(diào)查領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用，尤其是一些局部區(qū)域性分布的中藥材種類[30]。2019年，張飛等[11]運(yùn)用無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)建立目視模型來(lái)協(xié)助衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的目標(biāo)解譯，提高了識(shí)別效率。史婷婷等[31]運(yùn)用隨機(jī)森林算法提取了海南省白沙縣細(xì)水鄉(xiāng)裸花紫珠的無(wú)人機(jī)影像，面積識(shí)別精度達(dá)到了94.14%，為無(wú)人機(jī)在栽培類藥用植物資源的信息提取在特征選擇和方法選擇方面提供了一種新思路。2020年，史婷婷等[32]利用無(wú)人機(jī)獲取遙感數(shù)據(jù)建立了金銀花的樣本識(shí)別模型，使對(duì)金銀花的識(shí)別精度達(dá)97.5%，面積總精度為94.6%，實(shí)現(xiàn)了中藥材的精細(xì)分類。王哲等[33]利用無(wú)人機(jī)獲取藥用植物玉竹的遙感影像，利用空間采樣點(diǎn)獲取綠色葉片指數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)玉竹生長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，表明無(wú)人機(jī)可以對(duì)中藥材生長(zhǎng)過(guò)程進(jìn)行檢測(cè)。無(wú)人機(jī)遙感靈活、便捷，適用于分散、不規(guī)則、細(xì)碎化的局部區(qū)域中藥材的監(jiān)測(cè)，對(duì)于人工方法獲取難度大、衛(wèi)星遙感信息不全的區(qū)域，是比較有利的補(bǔ)充。

6 遙感技術(shù)在藥用植物資源中的發(fā)展方向和未來(lái)應(yīng)用

我國(guó)藥用植物資源種類繁多、生境各異，分布面積廣，利用遙感技術(shù)確定其分布、面積、生長(zhǎng)狀況、病蟲(chóng)害發(fā)生和成分含量具有重要的意義。近20年來(lái)，遙感技術(shù)在中藥材產(chǎn)業(yè)的發(fā)展中取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，衛(wèi)星遙感圖像的分辨率不斷提高、解譯技術(shù)方法和識(shí)別能力得到大幅度提升，從目視解譯過(guò)渡到自動(dòng)化解譯，解譯效率和識(shí)別精度得到很好的提高。但由于藥用植物種類多、識(shí)別特征差異較大，目前識(shí)別藥用植物的種類數(shù)量還偏少，利用高光譜遙感技術(shù)實(shí)現(xiàn)藥用植物動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、品質(zhì)監(jiān)測(cè)還處于探索階段，基礎(chǔ)研究還需要進(jìn)一步加強(qiáng)。隨著遙感技術(shù)在中藥材產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用，下一步應(yīng)該逐步完善建立衛(wèi)星遙感和無(wú)人機(jī)遙感相結(jié)合的藥用植物資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)平臺(tái)，完善資源蘊(yùn)藏量的估算與預(yù)報(bào)，對(duì)主要藥用植物品種和重點(diǎn)藥材品種建立長(zhǎng)期預(yù)報(bào)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)量和品質(zhì)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，促進(jìn)藥用植物資源的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展，避免出現(xiàn)盲目種植、產(chǎn)量過(guò)剩的局面，對(duì)我國(guó)藥用植物資源健康發(fā)展具有重要的意義。