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第1篇

關(guān)鍵詞：秸稈；現(xiàn)狀；綜合利用

中圖分類號(hào)：S38 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.11974/nyyjs.20161033019

1 秸桿資源利用現(xiàn)狀

青海省有耕地58.8萬hm2，2015年，農(nóng)作物種植面積45萬hm2，秸稈產(chǎn)量170萬t，可收集量約127萬t。其中種植小麥13.07萬hm2，秸稈產(chǎn)量46萬t；種植青稞6.07萬hm2，秸稈產(chǎn)量16萬t；種植馬鈴薯9.6萬hm2，秸稈產(chǎn)量42萬t；種植油料作物16.07萬hm2，秸稈產(chǎn)量30萬t，種植玉米2.9萬hm2，秸稈產(chǎn)量26萬t；種植蠶豆、豌豆等農(nóng)作物2.53萬hm2，秸稈產(chǎn)量約10萬t。秸稈種類根據(jù)農(nóng)作物種植類型，以小麥、油菜、馬鈴薯、玉米、青稞秸稈為主；秸稈資源分布以青海省東部的海東市和西寧市為主。秸稈利用方式主要為秸稈能源化、飼料化、秸稈還田、食用菌基料等方式為主，綜合有效利用率達(dá)74%。

1.1 秸稈能源化

指通過直接燃燒（含農(nóng)村煨火炕等）、沼氣發(fā)酵、生物質(zhì)爐燃燒等利用方式，每年消耗秸稈21萬t，占秸稈收集量的17%。

1.2 過腹還田

指飼草動(dòng)物以秸稈為原料，飼用消化吸收后以糞便方式還田。青海省每年有66萬t秸稈通過直接喂養(yǎng)或氨化、微貯后作為飼料過腹還田，占秸稈收集量的52%。

1.3 秸稈還田

秸稈還田是秸稈直接或堆積腐熟后放入土壤中的一種方法，當(dāng)?shù)匾粤舨邕€田的方式為主，每年利用量在4萬t左右。

1.4 食用菌基料

食用菌基料主要指秸稈作為食用菌栽培的基礎(chǔ)材料發(fā)展食用菌栽培，每年利量約3萬t。

2 存在的困難和問題

2.1 利用商品化程度低

青海省農(nóng)牧民素質(zhì)相對較低，接受新技術(shù)、新理念、新機(jī)具等方面較慢，推廣難度相應(yīng)較大。對秸稈用之為寶、棄之為害的理念還沒有深入人心，農(nóng)機(jī)專業(yè)服務(wù)組織發(fā)展較慢，社會(huì)化服務(wù)還跟不上。

2.2 秸稈還田的農(nóng)機(jī)推廣困難

秸稈直接還田機(jī)具的研發(fā)及配套技術(shù)的開發(fā)力量不夠，現(xiàn)有的秸稈還田機(jī)械多為單項(xiàng)作業(yè)，而青海省農(nóng)戶種田面積小，田塊不集中，尤其是青海省田塊地勢不平緩，農(nóng)戶投資買農(nóng)機(jī)愿意不強(qiáng)。

2.3 偏遠(yuǎn)農(nóng)村缺能嚴(yán)重

農(nóng)村能源缺乏地區(qū)，大多是退耕還林、退牧還草的重點(diǎn)地區(qū)，而這些地區(qū)大多數(shù)農(nóng)牧民貧窮，自籌能力有限，秸稈利用以直接燃用為主，幾乎沒有秸稈加工企業(yè)，除能源化、飼料化外的其他利用方式發(fā)展緩慢。

2.4 科技支持體系不健全

青海省大部分地區(qū)處于高海拔地區(qū)，平均地溫較低，并且干旱少雨，存在農(nóng)作物秸稈不易腐爛等問題，由于地方財(cái)政拮據(jù)，投入秸稈綜合利用科技研究資金相對較少，致使科技支撐體系較弱。

3 相關(guān)對策建議

3.1 開展秸稈資源調(diào)查

進(jìn)一步摸清秸稈資源潛力和綜合利用現(xiàn)狀；根據(jù)各地區(qū)種植模式，合理確定適宜本地區(qū)的秸稈綜合利用方式（肥料、飼料、燃料、食用菌基料和工業(yè)原料）、數(shù)量和布局。

3.2 加強(qiáng)秸稈收集處理體系

根據(jù)田塊與資源分布情況，確定合理的適宜本地區(qū)的秸稈收集處理方式、數(shù)量和布局；進(jìn)行秸稈撿拾打捆機(jī)械化技術(shù)和秸稈切碎、青貯、壓塊、制粒等秸稈處理機(jī)械化技術(shù)的研發(fā)與集成，建立較完善的秸稈收集、處理體系，加快成果轉(zhuǎn)化和示范推廣。

3.3 研發(fā)推廣秸稈還田技術(shù)

根據(jù)各地區(qū)種植模式，確定合理的適宜各地區(qū)的秸稈還田方式、數(shù)量和布局；開展秸稈機(jī)械化粉碎還田技術(shù)示范：包括油菜秸稈機(jī)械化粉碎還田技術(shù)示范，玉米秸稈機(jī)械化粉碎還田技術(shù)示范，小麥秸稈機(jī)械化粉碎還田技術(shù)示范及秸稈覆蓋還田技術(shù)示范。

3.4 研發(fā)推廣秸稈食用菌利用技術(shù)

重點(diǎn)開展主栽食用菌秸稈的優(yōu)良品種選育與篩選及菌種生產(chǎn)規(guī)范化研究和示范；食用菌規(guī)模化及標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)新技術(shù)及新模式集成與示范；食用菌工廠化生產(chǎn)關(guān)鍵技術(shù)集成與示范；食用菌集約化生產(chǎn)關(guān)鍵技術(shù)及綜合利用研究與示范。

3.5 加強(qiáng)秸稈飼料化利用技術(shù)研發(fā)應(yīng)用

開展秸稈飼料化利用技術(shù)的研發(fā)與集成，提高秸稈飼料化技術(shù)領(lǐng)域的立項(xiàng)比例和經(jīng)費(fèi)投足。

參考文獻(xiàn)

第2篇

[關(guān)鍵字]紅花；種植面積；主成分分析；紋理特征

[收稿日期] 2013-04-13

[基金項(xiàng)目] 中醫(yī)藥公共衛(wèi)生專項(xiàng) （財(cái)社[2011]76 號(hào)）；中醫(yī)藥行業(yè)科研專項(xiàng)（201207002）

[通信作者] *鄭江華，博士，碩士生導(dǎo)師，E-mail： itslbs@126、com

[作者簡介] 娜仁花，碩士研究生，E-mail：499361608@qq、com 紅花Carthamus tinctorius L、，又稱草紅花，屬雙子葉植物綱、菊科。高50～100 cm，莖直立，上部分枝，白色或淡白色，光滑無毛。屬于一年生或二年生草本。花期6―7月，果期8―9月。喜溫暖干燥氣候，有一定的抗寒、耐旱、耐鹽能力，不耐澇。紅花是近年世界上發(fā)展很快的油料作物和藥用植物，種子含油35%～47%，富含亞油酸、油酸以及豆蔻酸、棕櫚酸、維生素E等， 醫(yī)藥上紅花油用作抗氧化劑和維生素A，D的穩(wěn)定劑。花可入藥，有活血通經(jīng)、祛淤止痛的作用[1-2]。在中國分布于黑龍江、遼寧、吉林、河北、山西、內(nèi)蒙古、陜西等地區(qū)特別是新疆都廣有栽培。為全面清查我國中藥資源家底，建立中藥資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測機(jī)制，支持中藥產(chǎn)業(yè)政策調(diào)控，國家于2011年開始實(shí)施“第四次全國中藥資源普查試點(diǎn)”工作，新疆維吾爾自治區(qū)作為試點(diǎn)省區(qū)之一將紅花列為人工種植型藥用植物遙感調(diào)查品種，這主要是考慮到新疆紅花分布范圍較廣，地塊較大，利用傳統(tǒng)的抽樣調(diào)查不但效率低而且準(zhǔn)確率不高，同時(shí)遙感數(shù)據(jù)可在較大程度上排除人為因素干擾，所以通過遙感的方法對其進(jìn)行調(diào)查在理論上是可行的。

我國中藥資源的遙感監(jiān)測應(yīng)用起步不久，同類研究也不多，主要分為野生藥用植物資源監(jiān)測和人工種植藥用植物資源監(jiān)測。紅花的遙感監(jiān)測屬于后者，因此可以借鑒農(nóng)作物的遙感識(shí)別分類和面積估算方法。遙感作為農(nóng)作物面積精細(xì)估算與監(jiān)測的方式一直以來被認(rèn)為是一種最為直接的手段，特別是基于中高分辨率影像的農(nóng)作物面積精細(xì)估算與監(jiān)測備受推崇。其運(yùn)用過程為在收集分析各種農(nóng)作物不同生育期不同光譜特征的基礎(chǔ)上，通過平臺(tái)上的傳感器記錄的地表信息，辨別作物類型、播種面積提取、監(jiān)測作物長勢，并在作物收獲前，預(yù)測作物的產(chǎn)量的一系列方法。郭偉等應(yīng)用HJ-1A/1B CCD影像和DEM 數(shù)據(jù)，對長春市玉米種植面積進(jìn)行監(jiān)測，精度達(dá)到92、57%[3]；另外為了使監(jiān)測方法具有更高的精度，范磊等提出并實(shí)現(xiàn)基于Cokriging插值修正法的冬小麥面積遙感監(jiān)測，在相同采樣數(shù)據(jù)下，協(xié)同克里格方法比普通克里格方法均方根誤差降低1、48%，相關(guān)系數(shù)提高6、82%[4]；顧曉鶴、潘忠耀等，以提高冬小麥種植面積估算精度為目標(biāo)，選取種植結(jié)構(gòu)復(fù)雜的都市農(nóng)業(yè)區(qū)， 采用QuickBird 影像數(shù)字化農(nóng)田地塊邊界，以多時(shí)相TM 影像為核心數(shù)據(jù)源，以地塊為基本分類單元，進(jìn)行不同特征向量組合、不同分類器的冬小麥地塊分類方法研究，并對比分析了基于地塊分類和基于像元分類的冬小麥種植面積估算精度[5]。目前已有不少中藥工作者正在從事對地理信息系統(tǒng)（GIS），遙感（RS）的引入、應(yīng)用與研究工作。應(yīng)用范圍主要集中在利用3S技術(shù)調(diào)查藥用植物資源和地道藥材與產(chǎn)地適宜性這兩個(gè)方面。地理信息系統(tǒng)將定量和空間表述完美的結(jié)合，給中藥資源生態(tài)系統(tǒng)管理及中藥資源區(qū)劃研究提供了強(qiáng)有力的應(yīng)用基礎(chǔ)理論上的新型思維工具[6]。張本剛、陳士林等，以甘草為研究對象，以遙感技術(shù)為基礎(chǔ)，探索野生藥用植物資源調(diào)查的方法，確定了基于遙感并結(jié)合野外抽樣的甘草資源調(diào)查方法，包括遙感信息源的選擇、圖像的處理、解譯、野外驗(yàn)證等[7]。盧穎研究了基于GIS技術(shù)的藥用甘草適生環(huán)境及其影響因子的分析，借助先進(jìn)的GIS技術(shù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，分析了3種藥用甘草的地理空間分布和生態(tài)環(huán)境特征，并實(shí)現(xiàn)了中藥資源信息、生態(tài)環(huán)境信息的可視化[8]。孫宇章、郭蘭萍等利用遙感技術(shù)對野生中藥蒼術(shù)的資源量進(jìn)行了調(diào)查。介紹了研究區(qū)江蘇茅山的概況和茅山蒼術(shù)的基本情況，闡述了利用遙感技術(shù)研究野生茅蒼術(shù)的思路，根據(jù)不同地物在反射光譜特征上的差異，對江蘇茅山地區(qū)的TM影像進(jìn)行了解譯，獲得了蒼術(shù)生長密度相關(guān)的地物類別，并結(jié)合野外調(diào)查數(shù)據(jù)，對茅山大茅峰、二茅峰和小茅峰蒼術(shù)的生長環(huán)境進(jìn)行了分區(qū)，在此基礎(chǔ)上估算了茅山蒼術(shù)資源量[9]。

國外，大量研究工作表明，以中分辨率數(shù)據(jù)為主、低分辨率數(shù)據(jù)為輔的估算方法是大范圍農(nóng)作物種植面積估算的主要趨勢之一[10-11]。早在2001年P(guān)radhan就提出用地理信息系統(tǒng)、遙感和區(qū)域框架抽樣實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物區(qū)域的估算，最終開發(fā)了具有代表性的基于區(qū)域框架抽樣的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物面積的估算[12]。Inglada運(yùn)用支持向量機(jī)的方法實(shí)現(xiàn)高分辨率影像中對象的自動(dòng)識(shí)別，識(shí)別的正確率超過了80%[13]；Lucas等選擇英國博溫山區(qū)為試驗(yàn)區(qū)，將遙感影像數(shù)據(jù)、數(shù)字地形圖、DEM 和其他的一些數(shù)據(jù)收集并作為知識(shí)庫，建立相應(yīng)的推理智能規(guī)則，對試驗(yàn)區(qū)實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)用地的分類，整體精度超過80%[14]；Giacinto提出并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了融合神經(jīng)元和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的遙感圖像監(jiān)督分類的5種方法，5種方法試驗(yàn)后的均值精度分別是：Bayes為79、37%，k-nn（k-nearest neighbour）為88、36%，MLP（multilayer perceptron）為81、60%，RBF （radial basis functions）為78、95%和PNN（probabilistic neural network）為88、66%，融合后的方法比融合前的分類精度有一定的提高，但存在設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)過程用時(shí)較長的缺點(diǎn)[15]。

研究小組采用野外勘察結(jié)合室內(nèi)遙感影像解譯的方法調(diào)查塔城地區(qū)裕民縣紅花的資源量。本文主要闡述室內(nèi)遙感影像解譯采用的方法，以新疆裕民縣為研究區(qū)，采用資源三號(hào)高分辨率數(shù)據(jù)，以提高解譯精度和減少計(jì)算量為目標(biāo)，通過大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)基于PCA和紋理特征的分類方法對提取紅花是比較適用的。因此，首先對研究區(qū)影像進(jìn)行PCA分析，再對其第一主分量選擇對比度、熵、逆差矩、非相似性、相關(guān)性5種統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行紋理特征提取，最后將提取的5個(gè)紋理特征與經(jīng)PCA分析的前3個(gè)光譜特征值疊加進(jìn)行影像分類，從而根據(jù)像元數(shù)目估算研究區(qū)紅花種植面積。

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)處理

1、1 研究區(qū)概況 裕民縣位于新疆維吾爾自治區(qū)西北部塔額盆地南緣、準(zhǔn)噶爾盆地西緣。地處東經(jīng) 82°12′―83°30′，北緯45°24′―46°30′。北面與塔城市相連，東北與額敏縣相鄰，南面和托里縣毗鄰，西與哈薩克斯坦接壤，總面積為6 220、78 km2。全縣地勢為東南高、西北低，因分布著不同的垂直地貌帶，故海拔高度差異大，縣城內(nèi)海拔為715、4 m。紅花種植業(yè)和畜牧業(yè)是裕民縣的兩大支柱產(chǎn)業(yè)。本研究小組在野外調(diào)查過程中發(fā)現(xiàn)裕民縣紅花種植區(qū)周圍其他農(nóng)作物主要有小麥、油葵、玉米、打瓜等，其中小麥基本上是與紅花毗鄰種植的，在遙感影像解譯時(shí)小麥與紅花會(huì)出現(xiàn)誤判的情況，因此研究小組分別于2012年5月下旬、8月下旬開展了野外調(diào)查共獲取50個(gè)野外觀測樣本，包括紅花、小麥、油葵、玉米、打瓜、草場、休耕地等、為高分辨率影像目視解譯提供先驗(yàn)知識(shí)和樣本信息。

1、2 試驗(yàn)數(shù)據(jù) 資源三號(hào)衛(wèi)星于2012年1月9日成功發(fā)射，本文數(shù)據(jù)源由4個(gè)多光譜波段（0、45～0、52μm， 0、52～0、59 μm， 0、63～0、69 μm， 0、77～0、89 μm）6 m空間分辨率和全色波段（0、50～0、80 μm）2、1 m空間分辨率融合后的4波段圖像，空間分辨率為2、1 m，成像時(shí)間為2012年7月22日，研究區(qū)位于新疆塔城地區(qū)裕民縣農(nóng)業(yè)區(qū)。研究小組分別于2012年5月下旬、8月下旬對新疆塔城地區(qū)裕民縣紅花種植區(qū)進(jìn)行了抽樣調(diào)查，共調(diào)查樣地50個(gè)，包括紅花、小麥、油葵、玉米、打瓜、草場、休耕地等。為高分辨率影像目視解譯提供先驗(yàn)知識(shí)和樣本信息。研究小組根據(jù)實(shí)地種植結(jié)構(gòu)選取了比較典型的樣本，由于當(dāng)?shù)剞r(nóng)田中紅花和小麥?zhǔn)桥彿N植，這2種作物在影像中容易混淆，兩類不同作物的田塊交界處由于相鄰像元之間能量的傳遞作用存在較多的混合像元，往往會(huì)依其混合光譜值而被錯(cuò)分至其他作物類型，所以分別選取較多的紅花和小麥的典型的樣本以便區(qū)分兩類作物，而其他的作物較容易區(qū)分，因此本研究在影像分類時(shí)選取了比較科學(xué)合理的訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本，具體樣本分布見表1。

表1 樣本采集表

Table 1 The table of sample collection個(gè)

樣本紅花小麥玉米油葵草場訓(xùn)練137433檢驗(yàn)85322

2 方法

本文首先對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括幾何校正、圖像增強(qiáng)、裁剪和融合等。幾何校正以2、1 m空間分辨率的全色波段影像為基準(zhǔn)影像，對多光譜影像做幾何校正；再將校正好的多光譜影像與全色影像進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，這里采用Gram-Schmidt光譜銳化高保真的圖像融合算法，見圖1。Gram-Schmidt變換的影像不但很好的保留了多光譜圖像的絕大部分光譜信息，提高了影像辨識(shí)度，增強(qiáng)了紋理特征而且圖像色彩接近自然色，地物的對比效果較好，清晰度較高，可以消除冗余信息，且計(jì)算過程較簡單。最后對預(yù)處理結(jié)果進(jìn)行裁剪得到研究區(qū)影像。繼而對研究區(qū)影像進(jìn)行主成分分析，對第一主成分分量提取適宜的5種紋理特征，將這5個(gè)紋理特征值與PCA前3個(gè)光譜特征值疊加再做監(jiān)督分類，分析分類結(jié)果并與傳統(tǒng)的監(jiān)督分類進(jìn)行比較。本文訓(xùn)練樣本選取的原則為，用目視的方式結(jié)合野外勘察選擇的樣本相結(jié)合選取已知區(qū)域像元；精度評(píng)價(jià)方法采用混淆矩陣的方法選取一些地表真實(shí)地物的樣本作為驗(yàn)證樣本。

2、1 主成分分析 主成分分析也寫作K-L變換（Karhunen-Loeve transform）或PCA（principle component analysis），K-L變換實(shí)際是作了一個(gè)旋轉(zhuǎn)變換，變換后圖像Y的各分量之間的信息是相互獨(dú)立的；而且變換后新波段各主分量所包含的信息呈逐漸減

圖1 總體技術(shù)流程圖

Fig、1 Experiment process flow chart

少的趨勢，第一主分量表示數(shù)據(jù)的最大變化量，包括了全部信息量的大部分。因此，主成分分析可以減少數(shù)據(jù)量，突出主要信息，同時(shí)抑制了噪聲，達(dá)到了圖像增強(qiáng)的目的，有利于特征選擇[11-18]。

由于光譜波段之間的相關(guān)性比較高，信息量有重復(fù)，如果將5種紋理信息分別加入4個(gè)光譜特征值，就會(huì)將20個(gè)特征值參與分類，這樣計(jì)算量就將大大提高，所以本文采取對光譜波段進(jìn)行主成分分析，只對信息集中的第一主成分分量提取紋理特征，這樣就大大減少了計(jì)算量。

經(jīng)過PCA后的第1成分包含最多的光譜信息。如果將經(jīng)PCA后的前3個(gè)特征值代替原始光譜特征值參與分類，這樣使得用于分類的特征值減少了，與未經(jīng)PCA變換的分類法相比，不僅降低了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需要的時(shí)間，而且經(jīng)過主成分分析后，突出主要信息，同時(shí)抑制了噪聲，達(dá)到了圖像增強(qiáng)的目的，有利于特征選擇，見表2。

表2 主成分分析后各波段信息量變化表

Table 2 The change in each band of information after PCA

主成分特征值標(biāo)準(zhǔn)差1913、54252、512477、8058、663253、4835、754176、955、22

2、2 紋理特征提取 在遙感影像中當(dāng)目標(biāo)的光譜信息比較接近時(shí)，紋理信息對于區(qū)分目標(biāo)可能會(huì)起到積極的作用，例如要區(qū)分影像上的紅花和小麥時(shí)，僅依據(jù)光譜信息是不夠的，但是它們的紋理特征有明顯的區(qū)別，如果在遙感圖像的光譜分類過程中引入紋理特征，便可以達(dá)到區(qū)分紅花和小麥的目的。因此本文將光譜信息與影像中的紋理信息結(jié)合進(jìn)行分類取得比較好的分類效果。Haralick曾經(jīng)提出14種由灰度共生矩陣計(jì)算出來的統(tǒng)計(jì)量[19]， 但是Baraldi認(rèn)為對于遙感圖像來說對比度、熵、逆差矩、非相似性、相關(guān)性5種統(tǒng)計(jì)量效果最好[20]。所以本文也將采用這5種紋理特征。考慮到高分辨率影像數(shù)據(jù)量大、提取紋理特征慢的特點(diǎn)，本文采用灰度差矢量法提取紋理特征，它是一種紋理統(tǒng)計(jì)分析方法，是由當(dāng)前應(yīng)用最廣泛的灰度共生矩陣算法改進(jìn)而來的[21-24]。

2、3 基于PCA的多光譜影像紋理特征提取 首先對實(shí)驗(yàn)區(qū)多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分變換，采用灰度共生矩陣法對PCA的第一主成分進(jìn)行5種適宜的紋理特征提取包括：對比度、熵、逆差矩、非相似性、相關(guān)性；提取紋理信息移動(dòng)窗口的大小選擇很也重要，窗口的過大過小都會(huì)影響到特征提取的效果。本文在實(shí)驗(yàn)中分別采用5×5，7×7，9×9，11×11窗口對PCA的第一主成分進(jìn)行紋理特征的提取，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)不同窗口的特征提取對分類結(jié)果精度有一定影響，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示7（7窗口分類精度較高，因此本文采取7×7窗口，然后將PCA的第一主成分提取5個(gè)紋理特征與PCA前3個(gè)光譜特征值疊加成有8個(gè)特征值的影像進(jìn)行監(jiān)督分類并做精度評(píng)價(jià)。

3 結(jié)果與討論

本文訓(xùn)練樣本選取的原則為：用目視的方式結(jié)合野外勘察選擇的樣本，精度評(píng)價(jià)方法采用混淆矩陣的方法選取一些地表真實(shí)地物的樣本并且是可能會(huì)混淆的農(nóng)田作為驗(yàn)證樣本，來驗(yàn)證分類結(jié)果。首先對提取主成分的第一主分量進(jìn)行5種紋理特征提取，再將這5個(gè)紋理特征值與經(jīng)過PCA分析的前3個(gè)主分量光譜特征值進(jìn)行疊加做監(jiān)督分類；結(jié)果表明此方法效果較好，分類結(jié)果圖見圖2～5；各種分類方法得出的結(jié)果精度見表2～5。

從表4可看出，基于紋理特征的多光譜數(shù)據(jù)分類計(jì)算量太大，很耗時(shí)，雖然總體分類精度為提升為85、235 1%，但是紅花和其他耕地的可分性不夠高，將紅花誤判為其他耕地的現(xiàn)象較嚴(yán)重，紅花的生產(chǎn)者精度只有57、48%。

圖2 原始影像RGB波段合

Fig、2 The original image of combination 342（RGB）

圖3 多光譜數(shù)據(jù)分類結(jié)果

Fig、3 The Classification results of based on Multi-spectral data

從表3可看出，多光譜特征的分類中紅花的用戶精度只有77、47%，其他類別誤判為紅花的情況比較嚴(yán)重，總體分類精度也不高；

圖4 基于紋理特征的多光譜數(shù)據(jù)分類結(jié)果

Fig、4 The Classification results of based on Multi-spectral data with texture features

從表5可看出，基于PCA和紋理特征的分類方法中各地物的可分性都較高，各類地物的生產(chǎn)者精

圖5 基于PCA和紋理特征的分類結(jié)果

Fig、5 The Classification results of based on PCA and texture features

度和用戶精度都較高，分類精度達(dá)到了87、519 1%，Kappa系數(shù)達(dá)到了0、810 1，比傳統(tǒng)的分類方法提高了4、835 5%，Kappa系數(shù)提高了0、080 7。

最后采用基于PCA和紋理特征的分類方法提取紅花，并根據(jù)像元估算得出研究區(qū)紅花種植面積為53、38 km2。

4 總結(jié)

通過結(jié)果分析可看出本文采取基于PCA和紋理特征的分類方法在提取紅花中是比較適用的。首先，加入紋理特征后與基于單源光譜數(shù)據(jù)比較，加入紋理后分類更適合本研究的數(shù)據(jù)源以及研究對象，提高了分類精度。其次，對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA分析后可以減少數(shù)據(jù)量，突出主要信息，同時(shí)抑制了噪聲，達(dá)到了圖像增強(qiáng)的目的，有利于特征選擇。因此基于PCA和紋理特征的分類方法既能提高分類精度還可減少數(shù)據(jù)量來提高工作效率。這為調(diào)查紅花資源量的工作者提供了比較有效的方法。

本文在以下幾個(gè)方面還需要在今后的研究中進(jìn)一步補(bǔ)充：本文在裕民縣農(nóng)業(yè)區(qū)的平原進(jìn)行此方法的研究，而裕民縣山區(qū)也有紅花種植區(qū)，研究結(jié)果有待于在更大范圍和不同種植結(jié)構(gòu)的實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)進(jìn)行驗(yàn)證；實(shí)驗(yàn)區(qū)各地物類別的可分性直接影響分類精度，在本研究的紅花、小麥、居民地、其他耕地的分類體系中，小麥易與紅花產(chǎn)生特征混淆，由于當(dāng)?shù)剞r(nóng)田中紅花和小麥?zhǔn)桥彿N植，這兩種作物在影像中容易混淆，兩類不同作物的田塊交界處由于相鄰像元之間能量的傳遞作用存在較多的混合像元，若今后能對該研究區(qū)做詳細(xì)調(diào)查，采集詳細(xì)的光譜信息，深入研究“同譜異物”的現(xiàn)象，有望進(jìn)一步提高紅花提取精度，對新疆中草藥資源普查提供更可靠的數(shù)據(jù)。

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Measurement of sown area of safflower based on PCA and texture

features classification and remote sensing imagery

NA Ren-hua 1， ZHENG Jiang-hua1，2* ， GUO Bao-lin3 ， SEN Ba-ti1 ，

SHI Min-hui3 ， SUN Zhi-qun1 ， JIA Xiao-guang3 ， LI Xiao-jin3

（1、School of Resources andEnvironment Sciences， Xinjiang University， Urumqi 830046， China；

2、Xinjiang Education Ministry Key Lab of City Inteligenlizing and Environment Modeling， Urumqi 830046， China

3、 Xinjiang Chinese and Minority Nationality M edicine Research Institute， Urumqi 830002， China）

[Abstract] To improve accuracy of estimation in planted safflower acreage，we selected agricultural area in Yumin County，Xinjiang as the study area. There safflower was concentrated planted. Supervised classification based on Principal Component Analysis （PCA） and texture feature were used to obtain the safflower acreage from image captured by ZY-3. The classification result was compared with only spectral feature and spectral feature with texture feature. The research result shows that this method can effectively solve the problem of low accuracy and fracture classification result in single data source classification. The overall accuracy is 87.519 1%， which increases by 7.117 2% compared with single data source classification. Therefore， the classification method based on PCA and texture features can be adapted to RS image classification and estimate the acreage of safflower. This study provides a feasible solution for estimation of planted safflower acreage by image captured by ZY-3 satellite.

第3篇

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)野生植物 保護(hù)點(diǎn) 激勵(lì)機(jī)制

2008年起，農(nóng)業(yè)部―聯(lián)合國開發(fā)計(jì)劃署/GEF的作物野生近緣植物保護(hù)與可持續(xù)利用（CWRC）項(xiàng)目在廣西實(shí)施，建立示范點(diǎn)一個(gè)，推廣點(diǎn)4個(gè)。在農(nóng)業(yè)部國家項(xiàng)目辦的領(lǐng)導(dǎo)下，經(jīng)過地方領(lǐng)導(dǎo)的積極參與，當(dāng)?shù)剞r(nóng)友的大力配合，已經(jīng)取得顯著效果。目前，廣西野生稻等作物近緣野生植物采用了物理隔離保護(hù)方式（SP1）和與生產(chǎn)結(jié)合式（SP2）2種保護(hù)方式進(jìn)行原生境保護(hù)。為其他農(nóng)業(yè)野生近緣植物保護(hù)起到示范、榜樣的促進(jìn)作用，特別是SP2方式更加拉近與農(nóng)民的距離，和諧了人與自然、生產(chǎn)與保護(hù)的關(guān)系，調(diào)動(dòng)農(nóng)民的積極性。

1、方法

1.1 激勵(lì)機(jī)制方案編制原則

激勵(lì)機(jī)制是農(nóng)業(yè)野生近緣植物保護(hù)項(xiàng)目采用與生產(chǎn)結(jié)合方式進(jìn)行原生境保護(hù)的主要工作，是調(diào)動(dòng)農(nóng)民參與原生境野生植物遺傳資源保護(hù)主要手段。因此在項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)許可的框架內(nèi)，編制激勵(lì)機(jī)制極其重要。而編制激勵(lì)機(jī)制的指導(dǎo)思想就是調(diào)動(dòng)一切社會(huì)資源為項(xiàng)目服務(wù)，充分調(diào)動(dòng)農(nóng)民保護(hù)農(nóng)業(yè)野生近緣植物。因此，我們制定了“民主協(xié)商、農(nóng)民決策、技術(shù)支撐、領(lǐng)導(dǎo)參與、三方評(píng)估”的激勵(lì)機(jī)制方案編制和實(shí)施原則。

1.1.1 民主協(xié)商原則

首先，項(xiàng)目領(lǐng)導(dǎo)說明項(xiàng)目實(shí)施的意義和目標(biāo)要求；其次，由專家提出保護(hù)技術(shù)方法的要求；再之，在項(xiàng)目主持和實(shí)施部門的領(lǐng)導(dǎo)的發(fā)動(dòng)下，由農(nóng)民充分討論，提出與保護(hù)目標(biāo)物種最密切的建設(shè)性項(xiàng)目，解決他們最想解決和急需解決的問題。

1.1.2 農(nóng)民決策

經(jīng)過認(rèn)真的討論，提出激勵(lì)項(xiàng)目初步設(shè)想，在經(jīng)過項(xiàng)目和地方領(lǐng)導(dǎo)研究其可行性，并與農(nóng)友說明實(shí)施的資金、時(shí)間要求等的可能性，由他們做出最終的決定。

1.1.3 技術(shù)支撐

激勵(lì)機(jī)制設(shè)計(jì)方案項(xiàng)目選定過程科學(xué)家始終參與，并由科學(xué)家負(fù)責(zé)執(zhí)筆編寫，制定出激勵(lì)機(jī)制方案。把與保護(hù)目標(biāo)物種最密切的建設(shè)性項(xiàng)目，解決他們最想解決和急需解決的問題編入方案中，并在以后的項(xiàng)目實(shí)施過程中提供技術(shù)支撐。

1.1.4 領(lǐng)導(dǎo)參與

首先，地方領(lǐng)導(dǎo)根據(jù)項(xiàng)目實(shí)施的可能性，提出建議和完善意見。主要是結(jié)合地方建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行協(xié)調(diào)，保障項(xiàng)目的完成。其次，項(xiàng)目領(lǐng)導(dǎo)則從整體安排上考量可行性，作出資金安排。

1.1.5 三方評(píng)估

CWRC項(xiàng)目是由聯(lián)合國計(jì)劃開發(fā)署/GEF聯(lián)合實(shí)施的項(xiàng)目，項(xiàng)目實(shí)施效果由他們招聘國際專家，組成第三方聯(lián)合評(píng)估團(tuán)進(jìn)行獨(dú)立評(píng)估。

1.2 編制方法

激勵(lì)機(jī)制編制程序，首先，農(nóng)民提出的最想解決和急需解決的問題，項(xiàng)目科學(xué)家、技術(shù)人員記錄和充分理解問題的實(shí)質(zhì)。接著科學(xué)家對問題進(jìn)行分析和提煉，設(shè)計(jì)出激勵(lì)機(jī)制建設(shè)項(xiàng)目。其次，根據(jù)項(xiàng)目實(shí)施的經(jīng)費(fèi)可能，編制激勵(lì)機(jī)制設(shè)計(jì)方案初稿。最后，再拿初稿與農(nóng)民座談、協(xié)商，由他們決定最能解決急需問題的項(xiàng)目。在整個(gè)編制過程，地方領(lǐng)導(dǎo)也參與其中，充分考慮激勵(lì)機(jī)制建設(shè)項(xiàng)目實(shí)施的可行性，保障激勵(lì)機(jī)制項(xiàng)目的完成，進(jìn)而保障整個(gè)保護(hù)項(xiàng)目預(yù)期目標(biāo)的完成。

1.3 技術(shù)培訓(xùn)

激勵(lì)機(jī)制中的項(xiàng)目都是與生產(chǎn)相結(jié)合的建設(shè)性項(xiàng)目，需要地方實(shí)施部門，分類實(shí)施，基礎(chǔ)建設(shè)項(xiàng)目采用招標(biāo)方式進(jìn)行招標(biāo)建設(shè)。與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)合的項(xiàng)目需要進(jìn)行技術(shù)培訓(xùn)，進(jìn)一步提高農(nóng)民的生產(chǎn)技能，提高產(chǎn)量、質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益，增加農(nóng)民收入，進(jìn)而提高保護(hù)農(nóng)業(yè)野生近緣植物（野生稻、野生荔枝）的積極性。培訓(xùn)方法采用農(nóng)民田間學(xué)校的田頭現(xiàn)場培訓(xùn)和農(nóng)民自己說教的辦法，請專家、技術(shù)能人講課，再讓有經(jīng)驗(yàn)的農(nóng)民以切身經(jīng)歷交流學(xué)習(xí)體會(huì)，更快地掌握新技術(shù)新方法。同時(shí)教育培訓(xùn)農(nóng)民以及當(dāng)?shù)氐闹行W(xué)生掌握野生稻等野生近緣植物保護(hù)的技術(shù)和方法，提高保護(hù)效果。

1.4 基線調(diào)查方法

廣西野生稻的原生地多數(shù)分布點(diǎn)在山溝中，野生荔枝是高大喬木，零星分布在大范圍的地方，樹齡長短不等，樹齡長的樹樹冠覆蓋0.1-0.2畝地?zé)o法用小樣方進(jìn)行調(diào)查，也無法采用平原或大草原的十字等距離定樣方的辦法進(jìn)行調(diào)查。因此，我們制定了新的方法。

1.4.1 野生稻種質(zhì)資源調(diào)查方法

用GPS儀沿保護(hù)小區(qū)周邊走一圈計(jì)算出面積。采用沿著山溝走向，在有野生稻分布的自然群落（居群）和沒有野生稻的地方隨機(jī)確定樣地10-15個(gè)，每個(gè)樣地1m2，設(shè)空樣地2-3個(gè)，用GPS儀測出每一個(gè)樣地的面積、經(jīng)緯度、海拔高度，記錄在調(diào)查本里。同時(shí)，在項(xiàng)目實(shí)施第一年起就進(jìn)行每個(gè)樣方的目標(biāo)物種及伴生植物種類和株數(shù)進(jìn)行基線數(shù)據(jù)調(diào)查，記錄目標(biāo)物種和伴生植物的數(shù)量。此后，每年均在相同月份內(nèi)進(jìn)行跟蹤調(diào)查，統(tǒng)計(jì)其數(shù)量變化狀況，證明保護(hù)效果。

按以下公式統(tǒng)計(jì)出目標(biāo)物種的密度，即：目標(biāo)物種密度=∑yl…15（20）/15（20）×10000。按公式統(tǒng)計(jì)出目標(biāo)物種豐富度，即：目標(biāo)物種豐富度=∑yl…15（20）/∑yl…15（20）+∑bl…15（20）。yl…15（20）表示目標(biāo)物種在1至15個(gè)或20個(gè)樣地的數(shù)值；bl…15（20）表示伴生植物在1至15個(gè)或20個(gè)樣地的數(shù)值。

1.4.2 野生荔枝種質(zhì)資源調(diào)查方法

用GPS儀沿保護(hù)小區(qū)周邊走一圈計(jì)算出面積。在保護(hù)山地中點(diǎn)向四面定出十字線，沿線等距離選出10-15個(gè)樣地，設(shè)空樣地2-3個(gè)，每個(gè)樣地100m2面積。調(diào)查目標(biāo)物種和伴生植物數(shù)量時(shí)在每個(gè)樣地的4個(gè)角和中央各劃定1m2，進(jìn)行調(diào)查，記錄目標(biāo)物種和伴生植物數(shù)量。用此公式算出每個(gè)樣地的的數(shù)量，公式：∑yl…10（15）/5×100。然后，參照野生稻調(diào)查的計(jì)算方法，統(tǒng)計(jì)出整個(gè)野生荔枝保護(hù)小區(qū)的目標(biāo)物種的密度和豐富度。以后每年定期跟蹤調(diào)查，監(jiān)測保護(hù)效果。

同時(shí)，找出該保護(hù)小區(qū)的主要威脅因素，以及威脅因素降低的安全標(biāo)準(zhǔn)，以后每年根據(jù)調(diào)查結(jié)果進(jìn)行威脅因素變化的評(píng)估。進(jìn)一步說明保護(hù)的作用。

1.5 生態(tài)環(huán)境監(jiān)測方法

野生稻等農(nóng)作物野生近緣植物原生境保護(hù)效果往往受到生態(tài)環(huán)境因素變化的影響，因此，必須設(shè)定保護(hù)小區(qū)的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測因素和方法，每年定期進(jìn)行監(jiān)測，采集數(shù)據(jù)，評(píng)估生態(tài)環(huán)境變化對保護(hù)目標(biāo)物種的影響作用。本項(xiàng)目的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測范圍定在保護(hù)小區(qū)外1000米的范圍，對其生產(chǎn)方式、工程建設(shè)、污染源、人為破壞、自然因子等5方面進(jìn)行調(diào)查和數(shù)據(jù)采集。

2、結(jié)果與分析

在農(nóng)業(yè)部國家項(xiàng)目辦的領(lǐng)導(dǎo)下，在經(jīng)過2008-2012年的實(shí)施，以及第三方的實(shí)地檢查評(píng)估證明廣西農(nóng)業(yè)野生近緣植物保護(hù)點(diǎn)激勵(lì)機(jī)制成效顯著，從而有力推動(dòng)示范點(diǎn)和推廣點(diǎn)的野生稻和野生荔枝種質(zhì)資源的有效保護(hù)。

2.1 保護(hù)政策法規(guī)機(jī)制

保護(hù)政策法規(guī)機(jī)制建設(shè)是作物野生近緣植物保護(hù)和可繼續(xù)利用項(xiàng)目產(chǎn)出成果之一，是項(xiàng)目在當(dāng)?shù)貙?shí)施必須確立的保障措施和關(guān)鍵所在。各保護(hù)點(diǎn)所在縣（區(qū)）政府通過成立作物野生近緣植物保護(hù)領(lǐng)導(dǎo)小組、辦公室，并保護(hù)通知，修訂鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）規(guī)民約、村規(guī)民約（公約），完善農(nóng)業(yè)野生近緣植物資源保護(hù)政策法規(guī)機(jī)制，見表1。從而強(qiáng)化了政府及農(nóng)業(yè)主管部門在作物野生近緣植物保護(hù)和管理工作的主導(dǎo)地位，引導(dǎo)群眾自覺保護(hù)作物野生近緣植物種質(zhì)資源，取得良好效果。

2.2 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是激勵(lì)機(jī)制的重點(diǎn)內(nèi)容。“要致富先修路”也是商品化社會(huì)的特點(diǎn)，是各保護(hù)點(diǎn)的所在縣（區(qū)）政府積極參加保護(hù)小區(qū)建設(shè)最容易結(jié)合的切入點(diǎn)。通過“村村通硬化公路”、“一事一議”、新農(nóng)村建設(shè)、水利維修等計(jì)劃項(xiàng)目，撬動(dòng)配套經(jīng)費(fèi)，保證激勵(lì)機(jī)制建設(shè)項(xiàng)目的完成。通過激勵(lì)機(jī)制項(xiàng)目建設(shè)有效提高了生產(chǎn)能力和增加農(nóng)民收入。例如01保護(hù)示范點(diǎn)項(xiàng)目實(shí)施前，2007年該村人均收入1650元屬于貧困村，到2012年人均收入達(dá)到2690元，收入明顯增加，保護(hù)野生稻的積極性有了顯著提升。

2.3 生計(jì)替代技術(shù)培訓(xùn)

由于長期以來，保護(hù)小區(qū)地處邊遠(yuǎn)山區(qū)，其交通運(yùn)輸、生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施、生活條件相對落后，農(nóng)民整日為了生活而忙碌。他們對現(xiàn)代化生產(chǎn)知識(shí)和技能接觸滯后，雖然，改革開放有許多年輕人進(jìn)城打工開闊眼界，但是，保護(hù)項(xiàng)目任務(wù)的完成，激勵(lì)機(jī)制的實(shí)施，生計(jì)替代技術(shù)培訓(xùn)是必不可少的重要環(huán)節(jié)。通過生計(jì)替代技術(shù)培訓(xùn)能夠迅速地把先進(jìn)的農(nóng)業(yè)、加工業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的的技能教授給他們，提高他們知識(shí)和技術(shù)水平，增加經(jīng)濟(jì)收入，從而減少對野生植物原生地的開墾依賴，達(dá)到保護(hù)的目的。例如：02點(diǎn)聯(lián)合縣陽光工程項(xiàng)目辦一起對原生地所在村民進(jìn)行家政服務(wù)、酒店餐飲服務(wù)、服裝加工、安全保衛(wèi)知識(shí)和技術(shù)培訓(xùn)；其他各個(gè)保護(hù)點(diǎn)聯(lián)合地方和基礎(chǔ)的農(nóng)業(yè)、水產(chǎn)畜牧等專家和技術(shù)能手在農(nóng)民田間學(xué)校中進(jìn)行具有很強(qiáng)針對性的栽培、養(yǎng)殖技術(shù)培訓(xùn)，取得很好的效果。

2.4 保護(hù)知識(shí)培訓(xùn)

建立原生境保護(hù)小區(qū)的根本目的就是要提高當(dāng)?shù)剞r(nóng)友的保護(hù)知識(shí)和技術(shù)水平，保護(hù)好目標(biāo)物種的種質(zhì)資源。因此，保護(hù)知識(shí)培訓(xùn)必不可少。國家、地方項(xiàng)目辦和專家成員在各個(gè)保護(hù)小區(qū)都花大力進(jìn)行保護(hù)知識(shí)培訓(xùn)，特別是在激勵(lì)機(jī)制方案中設(shè)立中小學(xué)生的獎(jiǎng)學(xué)金，使保護(hù)小區(qū)所在的鄉(xiāng)鎮(zhèn)中學(xué)、村小學(xué)的每一個(gè)學(xué)生都受到作物野生近緣植物種質(zhì)資源保護(hù)知識(shí)和技能教育。普遍提高當(dāng)?shù)剞r(nóng)友和中小學(xué)生的保護(hù)知識(shí)技能和保護(hù)意識(shí)，整體提高保護(hù)工作的水平，有效保護(hù)目標(biāo)物種的種質(zhì)資源。

2.5 資源保護(hù)結(jié)果

基線跟蹤調(diào)查結(jié)果表明：廣西各個(gè)保護(hù)點(diǎn)的目標(biāo)物種得到很好的保護(hù)，種群數(shù)量增加，密度增加。例如01保護(hù)示范點(diǎn)的結(jié)果說明，項(xiàng)目實(shí)施以來種群密度得到增長，種群豐富度有了改變，目標(biāo)物種生長向良好方向變化。資源狀況指數(shù)為105。2012年調(diào)查發(fā)現(xiàn)，原來定位樣地的居群面積普遍比2008年增加2.0-3.1倍，長勢十分旺盛。2010年把示范點(diǎn)的經(jīng)驗(yàn)向推廣點(diǎn)進(jìn)行推廣，跟蹤調(diào)查結(jié)果表明，各個(gè)推廣點(diǎn)的情況也是有了明顯好轉(zhuǎn)，目標(biāo)物種得到有效保護(hù)。詳見表5。

2.6 生態(tài)保護(hù)結(jié)果

生態(tài)環(huán)境跟蹤監(jiān)測結(jié)果表明，廣西各個(gè)作物野生近緣植物保護(hù)小區(qū)的生態(tài)環(huán)境狀況在項(xiàng)目實(shí)施前人為破壞較嚴(yán)重，存在開墾、偷牧、砍伐現(xiàn)象。項(xiàng)目實(shí)施后，沒有開墾、亂砍亂伐，以及工礦企業(yè)“三廢”、畜舍和其他污染現(xiàn)象，降低了偷牧現(xiàn)象，生態(tài)環(huán)境保護(hù)效果很好。

2.6.1 生產(chǎn)方式對目標(biāo)物種保護(hù)的影響

1）種植業(yè)的影響。調(diào)查結(jié)果發(fā)現(xiàn)每個(gè)保護(hù)點(diǎn)的主栽作物相同，每年的生產(chǎn)方式也相同，對目標(biāo)物種保護(hù)評(píng)價(jià)為中性或友好型。見表6。生產(chǎn)對原生地保護(hù)的影響主要在于開墾，項(xiàng)目實(shí)施后沒有發(fā)生開墾現(xiàn)象，因此，影響的評(píng)價(jià)結(jié)果就改變了。

2）養(yǎng)殖業(yè)的影響。調(diào)查監(jiān)測結(jié)果表明，廣西各個(gè)保護(hù)點(diǎn)養(yǎng)豬基本上是圈養(yǎng)，對原生地影響不大。養(yǎng)牛、養(yǎng)雞、養(yǎng)鴨在野生稻原生地上養(yǎng)殖很容易造成過度放牧，破壞是毀滅性的。養(yǎng)牛和林下養(yǎng)雞業(yè)會(huì)造成放牧過度。各保護(hù)點(diǎn)的具體情況與評(píng)價(jià)，有一定的差異。見表7。

3）工程設(shè)施請況。廣西各個(gè)保護(hù)小區(qū)除了原有村莊的房屋建設(shè)外，就是項(xiàng)目實(shí)施的基本建設(shè)，主要是道路設(shè)施、水利設(shè)施等。見表2。它們對作物野生近緣植物種質(zhì)資源保護(hù)沒有負(fù)作用，反而提高農(nóng)民生產(chǎn)效率，降低了對資源過度開發(fā)和掠奪性利用的依賴，提高保護(hù)積極性。

4）自然因子情況。幾年來的監(jiān)測記錄表明。各個(gè)保護(hù)小區(qū)的降雨、積溫等自然因子都有所變化，但是都在正常變化范圍，對作物野生近緣植物保護(hù)沒有形成災(zāi)害影響。見表8。

2.7 項(xiàng)目亮點(diǎn)

2.7.1 制定了作物野生近緣植物保護(hù)政策

項(xiàng)目所有保護(hù)小區(qū)均制定了縣（區(qū)）、鄉(xiāng)鎮(zhèn)和村委保護(hù)作物野生近緣植物資源的相關(guān)政策和保護(hù)措施，建立了運(yùn)行機(jī)制，確定政府部門在作物野生近緣植物資源保護(hù)上的主導(dǎo)地位。并廣泛宣傳，提高了干部群眾保護(hù)意識(shí)，鼓勵(lì)他們自覺參與保護(hù)作物野生近緣植物資源。同時(shí)也為其它部門支持項(xiàng)目點(diǎn)經(jīng)濟(jì)建設(shè)提供政策基礎(chǔ)。

2.7.2 加強(qiáng)農(nóng)作物野生近緣植物種質(zhì)資源原生境保護(hù)隊(duì)伍建設(shè)

通過本項(xiàng)目的實(shí)施，各個(gè)保護(hù)小區(qū)均成立了省、縣（區(qū)）、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、村4級(jí)作物野生近緣植物種質(zhì)資源保護(hù)協(xié)作網(wǎng)，組成了包括中小學(xué)生在內(nèi)的一支穩(wěn)定的野生植物保護(hù)技術(shù)隊(duì)伍。并且在激勵(lì)機(jī)制項(xiàng)目實(shí)施、生計(jì)替代與保護(hù)知識(shí)培訓(xùn)、宣傳活動(dòng)，全面系統(tǒng)地培訓(xùn)了基層的縣鄉(xiāng)村干部、原生地的村民，以及中小學(xué)生，使他們比較全面地了解農(nóng)業(yè)野生近緣植物保護(hù)知識(shí)和保護(hù)技術(shù)，全面提高了他們的保護(hù)意識(shí)和保護(hù)技能，以及生計(jì)替代技能。提高了經(jīng)濟(jì)建設(shè)和資源保護(hù)技術(shù)水平，確保了野生植物資源的可持續(xù)保護(hù)，促進(jìn)人與自然和諧發(fā)展。

2.7.3 經(jīng)濟(jì)建設(shè)和資源保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展

社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)查結(jié)果表明，項(xiàng)目實(shí)施前后對比就可以看到，保護(hù)小區(qū)村民的人均收入有了明顯增加。例如01保護(hù)示范點(diǎn)，在項(xiàng)目實(shí)施前的2007年人均收入為1650元，到2011年增加到2670元，增長61.81%。其他各個(gè)保護(hù)推廣點(diǎn)的情況也有明顯的增長，見表9。由于激勵(lì)機(jī)制促進(jìn)生產(chǎn)發(fā)展，減少了村民開墾野生植物的原生地，減少亂砍亂伐現(xiàn)象，有效地保護(hù)了野生植物種質(zhì)資源。見表5。因而，取得經(jīng)濟(jì)建設(shè)和保護(hù)種質(zhì)資源雙豐收。

2.7.4 增強(qiáng)保護(hù)意識(shí)和自覺行動(dòng)

通過幾年來的宣傳、培訓(xùn)，特別是保護(hù)法律知識(shí)宣傳和生計(jì)替代技術(shù)的培訓(xùn)，保護(hù)點(diǎn)農(nóng)民的野生近緣植物資源保護(hù)意識(shí)有了明顯的提高，人人都知道“誰破壞野生稻誰坐牢”，“誰破壞野生荔枝誰進(jìn)監(jiān)獄”的法律知識(shí)，保護(hù)作物野生近緣植物資源的積極性普遍提高。同時(shí)經(jīng)濟(jì)意識(shí)得到了較大的提高，在作物種植模式和畜禽養(yǎng)殖得以突破，多種作物的輪種、套種、種養(yǎng)加一條龍的產(chǎn)業(yè)化模式也在不斷發(fā)展。

3、討論

農(nóng)作物野生近緣植物資源原生境保護(hù)與生產(chǎn)結(jié)合具有明顯的特點(diǎn)，是一種切實(shí)可行的原位保護(hù)途徑。

3.1 激勵(lì)機(jī)制方法切實(shí)可行

經(jīng)過5年來的示范點(diǎn)和推廣點(diǎn)的實(shí)踐，以及在藥用野生稻、普通野生稻以及野生荔枝等不同植物種質(zhì)資源的保護(hù)實(shí)踐，證明激勵(lì)機(jī)制這種與生產(chǎn)緊密結(jié)合的保護(hù)方式（SP2）是一種十分切實(shí)可行新模式。它能夠彌補(bǔ)政府出錢進(jìn)行物理隔離方式（SP1）保護(hù)的不足。SP1方式主要是政府的積極性起作用，農(nóng)民處于被動(dòng)的應(yīng)付式的開展保護(hù)，消極因素相對較多。SP2能有效提高農(nóng)民的生產(chǎn)能力，增加經(jīng)濟(jì)收入，發(fā)揮農(nóng)民保護(hù)野生植物種質(zhì)資源的積極性，使他們明白，只有保護(hù)好野生植物種質(zhì)資源，政府和世界各階層的人們才支持他們，保護(hù)得越好越有貢獻(xiàn)，越能得到回報(bào)。從而，在內(nèi)心發(fā)出自覺的保護(hù)意識(shí)和自覺行動(dòng)。SP2方式能夠同時(shí)調(diào)動(dòng)政府和農(nóng)民兩頭的積極性，并由于加強(qiáng)中小學(xué)生的保護(hù)知識(shí)培訓(xùn)，可持續(xù)性較好。因此，通過激勵(lì)機(jī)制的扶持，促進(jìn)原生境保護(hù)的方法是切實(shí)可行的方法。

3.2 培訓(xùn)十分必要

在項(xiàng)目實(shí)施前，許多村民甚至縣鄉(xiāng)鎮(zhèn)領(lǐng)導(dǎo)都不知道野生稻和野生荔枝是什么東西，樣子怎樣？項(xiàng)目實(shí)施時(shí)，首先對縣鄉(xiāng)鎮(zhèn)各部門的領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行實(shí)施項(xiàng)目的目的、意義以及保護(hù)野生稻、野生荔枝的重要性、保護(hù)意義和保護(hù)法律法規(guī)知識(shí)和保護(hù)技術(shù)培訓(xùn)，接著對村干部和村民進(jìn)行培訓(xùn)。還對中小學(xué)生進(jìn)行培訓(xùn)，帶他們到現(xiàn)場做實(shí)習(xí)課，開展保護(hù)知識(shí)競賽，對“雙優(yōu)”學(xué)生進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)，建立獎(jiǎng)學(xué)金制度。這就有效地提高各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)和村民的保護(hù)意識(shí)、保護(hù)技能和自覺性，促進(jìn)保護(hù)工作開展，提高保護(hù)效果。

在此同時(shí)，還進(jìn)行生計(jì)替代項(xiàng)目技術(shù)培訓(xùn)，把現(xiàn)代化的種植、養(yǎng)殖，以及第三產(chǎn)業(yè)的服務(wù)技術(shù)教授給村民，提高他們的知識(shí)和技術(shù)水平，提高生產(chǎn)水平，增加經(jīng)濟(jì)收益。讓他們感到項(xiàng)目對他們的真心幫助，只有做好作物野生近緣植物資源保護(hù)工作才得到國際和國內(nèi)的資助，才能有效提高家庭的收入，提高生活水平和質(zhì)量。

3.3 宣傳很重要

宣傳是現(xiàn)代社會(huì)信息傳播的主要途徑，也是現(xiàn)代文明的體現(xiàn)。對農(nóng)作物野生近緣植物種質(zhì)資源原位保護(hù)項(xiàng)目來說，宣傳很重要。由于這類項(xiàng)目太基礎(chǔ)，基層領(lǐng)導(dǎo)和群眾多數(shù)人不知道，不了解，工作起來會(huì)存在誤解，增加工作的困難。本項(xiàng)目實(shí)施時(shí)就請中央電視臺(tái)有關(guān)記者組進(jìn)行宣傳片的制作和電視播出，從一開始就傳播保護(hù)的正能量。使得社會(huì)各界都知道保護(hù)野生稻等野生近緣植物種質(zhì)資源的重要性，項(xiàng)目實(shí)施縣也把項(xiàng)目實(shí)施作為一種為民辦實(shí)事辦好事的重大政績開展工作，專業(yè)技術(shù)人員也作為出業(yè)績的平臺(tái)努力工作，從而充分調(diào)動(dòng)社會(huì)資源為項(xiàng)目實(shí)施服務(wù)，保障項(xiàng)目的高質(zhì)量完成任務(wù)。

致謝：國家種質(zhì)南寧野生稻圃的梁世春、曾華忠、徐志健、張燁同志，以及各個(gè)保護(hù)點(diǎn)的縣區(qū)領(lǐng)導(dǎo)和有關(guān)局委辦，特別是農(nóng)業(yè)局的同志都做了很多野生稻保護(hù)工作，在此表示衷心的感謝！

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