近20年來，遙感技術(shù)在藥用植物資源的調(diào)查、區(qū)劃和動態(tài)監(jiān)測中被廣泛應(yīng)用。隨著遙感影像分辨率的提高，藥用植物遙感影像解譯技術(shù)水平和識別精準度也在逐步提高。由于藥用植物的識別特征差異和衛(wèi)星遙感技術(shù)的限制，目前遙感技術(shù)在藥用植物中應(yīng)用的種類偏少，應(yīng)用范圍較小。無人機遙感適用于分散、不規(guī)則局部區(qū)域藥用植物的識別與動態(tài)監(jiān)測，可以較好地補充衛(wèi)星遙感技術(shù)的限制。高光譜遙感技術(shù)在藥用植物中的應(yīng)用處于探索階段。建議建立衛(wèi)星遙感技術(shù)和無人機遙感技術(shù)相結(jié)合的藥用植物資源動態(tài)監(jiān)測平臺，實現(xiàn)藥用植物資源蘊藏量的估算與預(yù)報，形成藥用植物產(chǎn)量和品質(zhì)動態(tài)監(jiān)測的長期機制，促進藥用植物資源的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展。

遙感技術(shù)是根據(jù)電磁波的理論，運用各種傳感儀器對遠距離目標輻射和反射的電磁波信息進行收集、處理并成像，探測和識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、森林植被的動態(tài)監(jiān)測。近年來，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)在國民經(jīng)濟建設(shè)和社會發(fā)展中起著重要的作用。2000年以來，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)查與評估、栽培中藥材的面積及動態(tài)監(jiān)測，對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、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)在藥用植物識別中的應(yīng)用

我國常見的藥用植物種類達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別是技術(shù)應(yīng)用的技術(shù)難點。1989年，李巖等利用野外光譜輻射計獲得遙感影像對塔里木河的甘草進行了分析提取，認為甘草花期的影像能夠達到較好的識別效果。直到2005年，陳士林等較早利用美國快鳥和陸地衛(wèi)星Landsat-7ETM的影像數(shù)據(jù)對吉林人參和寧夏甘草進行識別，通過人工解譯和判讀為主，精度達到85%左右，表明利用遙感技術(shù)識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，李夢菊等以美國陸地衛(wèi)星Landsat-7ETM為數(shù)據(jù)，采用人工目視解譯的方法也對寧夏中部干旱帶甘草進行了識別。孫宇章等根據(jù)不同地物類型在反射光譜特征上的差異，利用Landsat?5的TM圖像對野生茅蒼術(shù)進行了人工交互式解譯和識別。2013年，聶傳朋等以Landsat衛(wèi)星的遙感影像為基礎(chǔ)，采用多源信息復(fù)合以及人機交互解譯方法，?通過最大似然分類法實現(xiàn)了桔梗的解譯和識別。隨著國產(chǎn)高分辨資源衛(wèi)星的應(yīng)用，遙感技術(shù)越來越多的應(yīng)用于藥用植物調(diào)查。2014年，鄭淑丹等利用資源三號衛(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新疆的栽培紅花進行解譯，發(fā)現(xiàn)采用分形理論能夠更好地識別種植型藥用植物。森巴提·巴合都拉利用Worldview-2衛(wèi)星、資源三號衛(wèi)星、資源一號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)采用高分數(shù)據(jù)能夠大幅度提高紅花的解譯精度，但對于伊犁貝母的自動解譯比較困難。2015年，黃靈光等利用國產(chǎn)資源一號02C和資源三號衛(wèi)星的數(shù)據(jù)，通過分類提取技術(shù)對江西省蔓荊子進行空間分布監(jiān)測，監(jiān)?測精度達到?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，圖像的識別率越來越高。賈俊英等以融合的2m分辨率資源三號（ZY-3）遙感影像作為數(shù)據(jù)源，采用基于概率統(tǒng)計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別了防風(fēng)。張飛等以高分二號的遙感影像為數(shù)據(jù)源，?通過目視解譯法和支持向量機法相結(jié)合，較好地識別了洛寧縣的艾草和丹參，并利用混淆矩陣法進行了驗證。在遙感影像的解譯過程中，衛(wèi)星影像分辨率、藥用植物的特性和分析方法都會影響藥用植物的解譯精度和識別效率，往往采用多種辦法綜合應(yīng)用。2014?年，娜仁花等采用中低分辨率的國產(chǎn)衛(wèi)星資源三號影像和高分辨率影像?Worldview-2分別對野生羅布麻進行遙感識別提取時，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能夠識別生長狀況較復(fù)雜的野生藥用植物羅布麻，國產(chǎn)中低分辨率衛(wèi)星資源三號只能適合識別分布密集的羅布麻。董麗君等在遙感影像的基礎(chǔ)上，結(jié)合小木通的生長適宜性要求，提取土地利用信息，量化小木通生長的環(huán)境指標進行，綜合分析而獲得四川道地藥材小木通的適宜分布區(qū)域。對于水生藥用植物的識別則需要采用輔助手段。吳啟南等利用多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和便攜式光譜儀對水生藥材芡實通過構(gòu)建決策樹算法模型進行識別，綜合分類識別精度達到83%。遙感技術(shù)應(yīng)用于藥用植物的解譯識別達到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，由于生長年限、種植區(qū)域和管理方式等影響，常規(guī)方法統(tǒng)計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)測栽培藥用植物的面積和產(chǎn)量具有重要的使用價值和指導(dǎo)意義。2005年，周應(yīng)群等將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，戴晨曦等利用Landsat數(shù)據(jù)通過支持向量機提取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)時空變化與地形、政策和三七價格因素的關(guān)系。2019年以來，以高分辨率資源三號衛(wèi)星的遙感影像為基本數(shù)據(jù)源，楊莓等對2018年碭山縣區(qū)域白芍進行遙感識別和安徽省金寨縣黃精種植面積進行評估。白吉慶等以國產(chǎn)資源三號及?高分一號對寧陜縣白及進行了種植面積的估算。汪娟等應(yīng)用多源多時相的衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)，采用隨機森林分類法和空間自相關(guān)性分析方法對吉林省?2017-2019年連續(xù)三年園參種植區(qū)域及產(chǎn)量的變化進行了計算，為吉林人參產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了參考。朱贊等以文山州?4?個縣為研究區(qū)域，采用GF-1?影像，通過改進的決策樹模型提取三七種植區(qū)，其提取精度達到87%。苗旺元等在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?距離和隨機森林分類得到2010-2019年丘北縣三七種植面積逐漸擴張和種植重心由雙龍營鎮(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動態(tài)觀測、病蟲害預(yù)報和品質(zhì)監(jiān)測等。作者所指導(dǎo)的大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目嘗試對較小區(qū)域栽培懷菊花的面積進行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)由于懷菊花的種植分布較為零散，其在營養(yǎng)生長期和玉米等農(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。懷菊花開花期光譜特征性較強，受花期短、降雨、?云層及衛(wèi)星過境時間等，使質(zhì)量較好的衛(wèi)星影像難以獲得。同時，懷菊花也不耐連作，無法重茬，多源多時相的衛(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?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，具有強烈的地域性特點。藥用植物資源區(qū)劃可以輔助確定空間范圍，對因地制宜地指導(dǎo)和規(guī)劃中藥材生產(chǎn)實踐，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。張冬梅等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，對安徽金寨縣的茯苓潛在分布進行了區(qū)劃研究。尚雪等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個方面對川牛膝適宜性分布進行劃分川牛膝適宜區(qū)分圖，所得適宜性結(jié)果與川牛膝資源實際分布范圍基本吻合。尚雪等應(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，使植物對波長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、病蟲害和成分的檢測等。丁玲等應(yīng)用甘草冠層的可見-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)測模型獲得含量預(yù)測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)檢測中藥材中成分含量的方法具有可行性。馬菁等采用近地高光譜遙感方法對枸杞主產(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、負泥蟲和白粉病等4種枸杞病蟲害危害冠層的?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害預(yù)報提供了參考。廖欽洪等通過對不同品種、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)等組合進行建模，發(fā)現(xiàn)葉片氮含量的預(yù)測值和實測值的一致性較好。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 無人機遙感在資源調(diào)查中的應(yīng)用

無人機具有分辨率高、靈活性好以及成本低的優(yōu)勢，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)測等方面。無人機技術(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。2019年，張飛等運用無人機數(shù)據(jù)建立目視模型來協(xié)助衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的目標解譯，提高了識別效率。史婷婷等運用隨機森林算法提取了海南省白沙縣細水鄉(xiāng)裸花紫珠的無人機影像，面積識別精度達到了94.14%，為無人機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，史婷婷等利用無人機獲取遙感數(shù)據(jù)建立了金銀花的樣本識別模型，使對金銀花的識別?精度達97.5%，面積總精度為94.6%，實現(xiàn)了中藥材的精?細分類。王哲等利用無人機獲取藥用植物玉竹的遙感影像，利用空間采樣點獲取綠色葉片指數(shù)，實現(xiàn)對玉竹生長的動態(tài)監(jiān)測，表明無人機可以對中藥材生長過程進行檢測。無人機遙感靈活、便捷，適用于分散、不規(guī)則、細碎化的局部區(qū)域中藥材的監(jiān)測，對于人工方法獲取難度大、衛(wèi)星遙感信息不全的區(qū)域，是比較有利的補充。

6 遙感技術(shù)發(fā)展方向和未來應(yīng)用

我國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、生長狀況、病蟲害發(fā)生和成分含量具有重要的意義。近20年來，遙感技術(shù)在中藥材產(chǎn)業(yè)的發(fā)展中取得了長足的進步，衛(wèi)星遙感圖像的分辨率不斷提高、解譯技術(shù)方法和識別能力得到大幅度提升，從目視解譯過渡到自動化解譯，解譯效率和識別精度得到很好的提高。但由于藥用植物種類多、識別特征差異較大，目前識別藥用植物的種類數(shù)量還偏少，利用高光譜遙感技術(shù)實現(xiàn)藥用植物動態(tài)監(jiān)測、品質(zhì)監(jiān)測還處于探索階段，基礎(chǔ)研究還需要進一步加強。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)星遙感和無人機遙感相結(jié)合的藥用植物資源動態(tài)監(jiān)測平臺，?完善資源蘊藏量的估算與預(yù)報，對主要藥用植物品種和重點藥材品種建立長期預(yù)報機制，實現(xiàn)產(chǎn)量和品質(zhì)動態(tài)監(jiān)測，促進藥用植物資源的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展，避免出現(xiàn)盲目種植、產(chǎn)量過剩的局面，對我國藥用植物資源健康發(fā)展具有重要的意義。

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審核編輯：湯梓紅