CN103364309A - 野生大黄种群结构和合理采挖量的遥感监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及和公开一种野生中药材种群结构和合理采挖量的遥感监测技术，包括以下步骤：S1、航天遥感影像确定研究区域的植被面积(A)；S2、低空遥感获取当前野生大黄有效资源量密度(ρ1)；S3、地面样方调查确定野生大黄所有资源量密度(ρ)；S4、根据所述野生大黄有效资源量密度(ρ1)、所有资源量密度(ρ)和研究区域植被面积(A)，计算得到野生大黄的有效资源量(M1)和所有资源量(M)；S5、根据得到的野生大黄有效资源量(M1)和所有资源量(M)，推算出野生大黄的种群结构(p)和合理采挖量(W)。本发明首次采用航空遥感、低空遥感和地面样方相结合的方法进行野生大黄种群结构和合理采挖量的定量评价。

Description

野生大黄种群结构和合理采挖量的遥感监测方法
技术领域
本发明涉及野生中药材种群结构的遥感监测方法领域，具体涉及野生唐古特大黄种群结构和合理采挖量的监测新方法。
背景技术
唐古特大黄为单株多年生高大草本植物，主要散生于我国海拔1000-4400m的青藏高原高寒山区中，阴凉湿润的山地林中、林缘、灌丛或草甸。野生植株可生长7、8年以上，高1.5-2.0m，花冠直径2.4-3.7mm；花期一般在5-6月，生态群落类型为仅草本一层的高山草甸，群落类型盖度大于95％。青藏高原寒冷和脆弱的生态环境使得野生唐古特大黄资源更新和增殖相对缓慢，集中采挖后易导致大黄资源数量明显减少以及荒漠化，因此，及时掌握大黄资源量变化对生态保护和大黄资源开发非常重要。
由于野生唐古特大黄地处不发达的偏远牧民区域，零散分布于地域宽广的青藏高原区。传统地面样方调查不仅费时、费力、调查周期长。遥感技术的不断创新为改进中药资源调查工作提供了新的可能，积极合理地利用新技术会大大促进中药资源调查方法的发展。唐古特大黄的种群结构和合理采挖量，一直是没有明确的数据依据，对于野生大黄保护缺乏科学数据引导，因此需要一种技术体系和方法研究野生唐古特大黄的种群结构和合理采挖量。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明所要解决的技术问题是：提供一种单株散生分布状态的野生中药材种群结构和合理采挖量的技术体系和方法。
(二)技术方案
为解决上述技术问题，本发明提供了一种野生唐古特大黄种群结构和合理采挖量的遥感监测方法，包括以下步骤：
S1、用航天遥感影像确定研究区域内的植被面积(A)；
S2、低空遥感技术获取当前可利用的野生大黄有效资源量密度(ρ1)；
S3、用地面样方调查技术确定野生大黄总资源量密度(ρ)。
S4、根据所述野生大黄有效资源量密度(ρ1)和研究区域植被面积(A)，计算得到研究区域内野生大黄的有效资源量(M1)；
S5、根据所述野生大黄所有资源量密度(ρ)和研究区域植被面积(A)，计算得到研究区域内野生大黄的总资源量(M)；
S6、根据得到的野生大黄有效资源量(M1)和总资源量(M)，推算出野生大黄的种群结构(p)和合理采挖量(W)。
优选地，所述研究区域内的植被面积(A)是通过航天遥感影像和NDVI分析，根据NDVI不同数值区的像素数目计算得到。
优选地，所述野生大黄有效资源量密度(ρ1)是通过基于对象的影像分类方法，解译出低空遥感影像中占地面积大于1m2的有效大黄株数，再利用低空遥感影像的实际地面面积，计算得到野生大黄有效资源量密度。
优选地，所述野生大黄总资源量密度(ρ)是通过地面样方技术，通过一定分布面积内的所有野生大黄株数计算得到。
优选地，所述野生大黄合理采挖量(W)应小于其有效资源量(M1)，种群结构(p)应为有效资源量(M1)与所有资源量(M)的比值。
优选地，所述中药材为野生唐古特大黄。
附图说明
图1是本发明实施例的方法流程图；
图2是本发明的实验结果如图2所示，
具体实施方式
下面对于本发明所提出的一种野生中药材种群结构和合理采挖量的遥感监测方法，结合附图和实施例详细说明。
如图1所示，本发明实施例提供了一种野生中药材种群结构和合理采挖量的遥感监测方法，本实施例中所述中药材为野生唐古特大黄，该方法包括以下步骤：
S1、用航天遥感影像确定研究区域内的植被面积(A)；
S2、低空遥感技术获取当前可利用的野生大黄有效资源量密度(ρ1)；
S3、用地面样方调查技术确定野生大黄总资源量密度(ρ)。
S4、根据所述野生大黄有效资源量密度(ρ1)和研究区域植被面积(A)，计算得到研究区域内野生大黄的有效资源量(M1)；
S5、根据所述野生大黄所有资源量密度(ρ)和研究区域植被面积(A)，计算得到研究区域内野生大黄的总资源量(M)；
S6、根据得到的野生大黄有效资源量(M1)和总资源量(M)，推算出野生大黄的种群结构(p)和合理采挖量(W)。
所述研究区域内的植被面积(A)是通过航天遥感影像和NDVI分析，根据NDVI不同数值区的像素数目计算得到。
所述野生大黄有效资源量密度(ρ1)是通过基于对象的影像分类方法，解译出低空遥感影像中占地面积大于1m2的有效大黄株数，再利用低空遥感影像的实际地面面积，计算得到野生大黄有效资源量密度。
所述野生大黄总资源量密度(ρ)是通过地面样方技术，通过一定分布面积内的所有野生大黄株数计算得到。
所述野生大黄合理采挖量(W)应小于其有效资源量(M1)，种群结构(p)应为有效资源量(M1)与所有资源量(M)的比值。
本发明的实验结果如图2所示，利用本发明的方法所确定的野生唐古特大黄的种群结构和合理采挖量，即，根据2008年的低空遥感和地面样方调查结果，得到白河牧场野生唐古特大黄有效资源量为35万株，而总资源量为718万株，所以野生唐古特大黄每年合理采挖量应为4％-5％左右。
以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (5)

1.一种确定野生大黄种群结构和有效采挖量的遥感监测方法，包括以下步骤：
S1、用航天遥感影像确定研究区域内的植被面积(A)；
S2、低空遥感技术获取当前可利用的野生大黄有效资源量密度(ρ1)；
S3、用地面样方调查技术确定野生大黄总资源量密度(ρ)。
S4、根据所述野生大黄有效资源量密度(ρ1)和研究区域植被面积(A)，计算得到研究区域内野生大黄的有效资源量(M1)；
S5、根据所述野生大黄所有资源量密度(ρ)和研究区域植被面积(A)，计算得到研究区域内野生大黄的总资源量(M)；
S6、根据得到的野生大黄有效资源量(M1)和总资源量(M)，推算出野生大黄的种群结构(p)和合理采挖量(W)。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述研究区域内的植被面积(A)是通过航天遥感影像和NDVI分析，根据NDVI不同数值区的像素数目计算得到。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述野生大黄有效资源量密度(ρ1)是通过基于对象的影像分类方法，解译出低空遥感影像中占地面积大于1m2的有效大黄株数，再利用低空遥感影像的实际地面面积，计算得到野生大黄有效资源量密度。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述野生大黄总资源量密度(ρ)是通过地面样方技术，通过一定分布面积内的所有野生大黄株数计算得到。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述野生大黄合理采挖量(W)应为小于其有效资源量(M1)，种群结构(p)应为有效资源量(M1)与所有资源量(M)的比值。
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