全 文 ：书基于分形维数的放牧地秃斑特征
提取方法及其应用
王钊齐，林慧龙
（兰州大学草地农业科技学院 甘肃省草原生态研究所，甘肃 兰州７３００２０）
摘要：通过野外数码成像获得放牧地秃斑图像，运用地理信息系统软件（ＡｒｃＶｉｅｗＧＩＳ３．２ａ）计算其面积、周长，以此
为基础计算放牧地秃斑的形状指数及分形维数。运用该方法对放牧地秃斑的特征进行了实地测量，结果显示退化
高寒嵩草草甸上放牧地秃斑具有典型的分形特征，形状指数和分维数分别为１．８和１．１，在形状指数相对变化率
＜５％和分维数相对变化率＜０．５％的条件下，退化高寒嵩草草甸上放牧地典型秃斑沿边界走向最少插入点数为
１２０。此方法具有快速、准确测定的特征，具有良好的实用性和可操作性。该方法的引入给解释放牧地秃斑出现的
一些复杂问题提供了全新的技术途径，或将成为放牧生态学研究的创新性研究方法。
关键词：秃斑；图像处理；形状指数；分形维数；特征提取
中图分类号：Ｓ８１２．８　　文献标识码：Ａ　　文章编号：１００４５７５９（２０１１）０２０１５６０７
　 放牧草地的斑块作为对放牧的响应，在放牧侵蚀研究中的作用［１］、在退化草地恢复［２］以及退化阶段评定［３，４］
等方面正日益受到广泛关注［５］。放牧地斑块的重要类型———秃斑，一般均笼统的概称为“鱼鳞状秃斑”，在草地
植被更新［６］、群落结构［７］和草地生态系统物种多样性维持［８］方面的研究已广泛开展。然而，在放牧利用下，天然
草地几乎无时不处于演替之中，而其中秃斑的演替无疑是最为活跃的部分［９］。因此，研究秃斑在放牧条件下的形
成机制及其性状、格局的变化，对于深刻认识草地退化演替的本质，规范人类的活动，指导草地管理和改良实践，
维护草地生产力和生态功能的可持续性具有重要的意义［３］。但对于起因于人类的生产活动、与草地性状变化密
切相关且大量存在的秃斑在草地退化中的作用研究却鲜见报导［１０］。其中一个主要原因是由于秃斑几何形状的
复杂性，迫切需要取得较佳的监测效果的方法，但长期以来没有一种非常准确、方便、规范的测定方法，对其几何
特征的提取一直是一难题，缺乏方法论指导［１１１３］。
目前对秃斑几何形状的测定方法通常采用卷尺法［１２］和填图法［１３］，存在速度慢、劳动强度大、精度低等缺陷。
随着当前地理信息系统（ＧＩＳ）和图像处理技术的发展以及数码产品的普及，基于图像处理的几何形状的测量技
术近年来广泛地被引入草地研究中，如草地植被盖度测定［１４１７］、草地生物量测定［１８］、鼠兔次生斑块面积测定［１９］
等，具有简便、快捷、准确等优点，但现存方法并不完全适用于秃斑几何形状的测定。借鉴于［２０，２１］运用ＥＲ
ＤＡＳ提取图像中植被盖度的方法，通过定义分类模版—评价分类模版—进行监督分类—评价分类结果—分类后
处理—ＡｒｃＧＩＳ中统计斑块象元数等流程［２２］提取了图像中植被盖度信息，具有很高的精度，但此方法很难提取其
周长信息，因此，该方法并不适用于秃斑分形特征的提取。放牧地秃斑以其复杂的形状特征，很难对其几何特征
进行提取，图像分析方法的引入或能很好的解决以上难题。分形理论作为描述自然界和非线性系统中不光滑和
不规则几何形体的有效工具，已在生命科学、生态学等方向获得了一系列成功的应用［２３２６］。本研究拟运用地理信
息系统软件对放牧地秃斑图像进行分析和特征提取，尝试使用分形维数对放牧地秃斑的形状和特征进行表达，旨
在分析并讨论测量放牧地秃斑图像的形状和特征的方法，探求提高测算精度的途径，为建立放牧生态学研究的创
新性方法奠定基础。
１５６－１６２
２０１１年４月
　　　草　业　学　报　　　
　　　ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ　　　
第２０卷　第２期
Ｖｏｌ．２０，Ｎｏ．２
 收稿日期：２００９１１１０；改回日期：２００９１２１６
基金项目：国家自然科学基金重点项目（３０７３００６９）和中央高校基本科研业务费专项奖金（ｌｚｕｊｂｋｙ２０１０８）资助。
作者简介：王钊齐（１９８５），男，甘肃庆阳人，在读硕士。Ｅｍａｉｌ：ｗａｎｇｚｈｊ０９＠ｌｚｕ．ｃｎ
通讯作者。Ｅｍａｉｌ：ｌｉｎｈｕｉｌｏｎｇ＠ｌｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
１　材料与方法
１．１　材料
用ＯＬＹＭＰＵＳＳｕｐｅｒＣｌｅａｒ２．５”ＬＣＤ型相机，于２００９年７月１５日在青海省果洛藏族自治州马沁县大武滩
退化高寒嵩草（犓狅犫狉犲狊犻犪）草甸上，采集大小为３２６４×２４４８像素的ＪＰＥＧ放牧地典型秃斑图像（图１），采集点地
理坐标：东经１００°１２′４３″，北纬３４°２７′２６″，海拔３７９３ｍ。
图１　退化高寒嵩草草甸上放牧地典型秃斑图像
犉犻犵．１　犜犺犲狆犺狅狋狅狅犳狋狔狆犻犮犪犾犫犪狉狉犲狀狆犪狋犮犺犻狀犵狉犪狕犻狀犵犵狉犪狊狊犾犪狀犱狅犳狋犺犲犱犲犵狉犪犱犪狋犻狅狀犪犾狆犻狀犲犿犲犪犱狅狑
１．２　基本原理
通过一定分辨率的数码相机将放牧草地的秃斑拍成数码照片，将数字图像输入到计算机中，沿边界走向插入
点，通过边界插入点的连接，从图像上勾绘出秃斑的闭合多边形。通过测量秃斑中放置的已知长度的物体（以下
称参照物），得到一个比例系数（比例尺），可以实现对秃斑闭合多边形的标定，即测量闭合多边形的面积和周长，
实现对秃斑的形状指数及分形维数测定。
显然，人工沿边界走向插入点勾绘秃斑图像过程中产生的人为误差是测量误差的主要来源［１９］。但在实际操
作中，过多的边界插入点不仅费时、费力，还会造成不必要的浪费。即存在小尺度下确定放牧草地秃斑几何特征
测定所需沿边界走向插入点的最少点数问题。
若以放牧草地秃斑几何特征的相对变化率＜Ｘ％为可接受的稳定值，则与之对应的最小的沿边界走向插入
点数即确定为最少插入点数。
１．３　形状指数及分形维数
分形理论已被广泛地应用到了图像处理和分析领域中，用分形理论进行图像分析的原理是利用图像的斑块
形状指数和分形维数特征进行分析［２７，２８］。
斑块形状指数（Ｄ）：通过计算斑块形状与相同面积的圆之间的偏离程度来测量其形状的复杂程度。计算公
式为［２７，２８］：
犇＝犘／２ π槡犃
式中，Ｐ为斑块周长，Ａ为斑块面积。斑块形状指数越小，斑块的形状越规则，简单；斑块形状指数越大，斑块的形
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状越复杂。
在分形研究中，分形维数（ｆｒａｃｔａｌｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）是分形理论及应用中最重要的概念之一。分形维数是定量刻画
分形物体的形状和复杂性。具有尺度变换下不变性等优异的性质，因而此参数在图像分析中备受青睐。它不是
通常的欧氏维数的简单扩充，而是被赋予了许多崭新的内涵。分形维数可以是分数值，也可以是整数值，并且有
多种定义和算法［２７，２８］。对于单个斑块，基于 Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ曾提出的周长（Ｐ）－面积（Ａ）关系［２７２９］：
犘＝犽犃犇／２
式中，Ｐ是斑块的周长，Ａ是斑块的面积，Ｄ是分维数，ｋ是常数。
则犇＝２ｌｎ 犘（ ）犽 ／ｌｎ犃
对于栅格景观而言，犽＝４。一般地说，具有复杂边界斑块的分形维数大于１，但小于２。
１．４　测定步骤
通过野外数码成像获得放牧地秃斑图像（栅格数据源），运用地理信息系统软件（ＡｒｃＶｉｅｗＧＩＳ３．２ａ）［３０，３１］，
选择多边形绘图工具测量参照物的外边轮廓，即用沿线走向的一组相邻栅格单元表示，可得到参照物的图上长
度。在图像上沿边界走向插入点，通过边界插入点的连接，从图像上勾绘出秃斑的闭合多边形。在工具栏中选择
多边形绘图工具，秃斑的闭合多边形用记有区域属性的相邻栅格单元的集合表示，每一个栅格对应于一个特定的
空间位置，可测定秃斑的闭合多边形的图上面积、周长。通过参照物的实际和图上长度关系，将秃斑的闭合多边
形的图上面积、周长换算为近似实际面积和周长，进而近似计算放牧地秃斑的几何特征———形状指数和分形维数。
１．４．１　秃斑图像的获取　手持数码相机垂直拍摄放牧地秃斑。拍照前参照物尽量贴近地表放置在放牧地秃斑
内，使其与地表处于同一水平面，且参照物不要被植被遮挡或放置在沟壑内形成倾斜，导致比例尺的计算误差。
拍摄时调整高度和焦距，使秃斑完全处于数码相机液晶显示器荧屏取景框中。图像格式为ＪＰＥＧ。
１．４．２　ＡｒｃＶｉｅｗＧＩＳ３．２ａ对秃斑图像的调用　打开ＡｒｃＶｉｅｗＧＩＳ３．２ａ，新建 ＮｅｗＶｉｅｗ，在Ｆｉｌｅ选项中选择
Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ，选择ＩＭＡＧＩＮＥｉｍａｇｅＳｕｐｐｏｒｔ和ＪＰＥＧｉｍａｇｅＳｕｐｐｏｒｔ，点击 ＯＫ。在 Ｖｉｅｗ 选项中选择 Ａｄｄ
Ｔｈｅｍｅ，然后在ＤａｔａＳｏｕｒｃｅＴｙｐｅｓ选项中选择ＩｍａｇｅＤａｔａＳｏｕｒｃｅ，然后选择备选的图像照片，点击ＯＫ，秃斑图
像便导入到ＡｒｃＶｉｅｗＧＩＳ３．２ａ中。
１．４．３　多边形图层单位的设置及图层的构建　在Ｖｉｅｗ菜单下选择Ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ设置长度单位。点击 Ｖｉｅｗ选
项，选择Ｎｅｗｔｈｅｍｅ，出现对话框Ｆｅａｔｕｒｅｔｙｐｅ，选择Ｐｏｌｙｇｏｎ，点击ＯＫ，将图层保存。
１．４．４　对图像沿边界走向插入点生成秃斑的闭合多边形　选择ＤｒａｗＰｏｌｙｇｏｎ对图像沿边界走向插入点，通过
边界插入点的连接，从图像上勾绘出秃斑的闭合多边形。点击Ｔｈｅｍｅ下ＳｔｏｐＥｄｉｔｉｎｇ，对图形保存。此操作注意
ＤｒａｗＰｏｌｙｇｏｎ工具默认双击左键完成多边形的绘制，因此在操作时应注意左键的点击频率，以免在未完成秃斑
的闭合多边形时结束绘制。
１．４．５　秃斑的闭合多边形的图上面积、周长测定　选择Ｔｈｅｍｅ中Ｔａｂｌｅ选项，进入图形的属性界面。点击Ｔａ
ｂｌｅ下的ＳｔａｒｔＥｄｉｔｉｎｇ，然后在Ｅｄｉｔ菜单下的ＡｄｄＦｉｅｌｄ中将Ｎａｍｅ命名为ａｒｅａ，点击ＯＫ。选中ａｒｅａ，点击Ｆｉｅｌｄ
下的Ｃａｌｃｕｌａｔｏｒ，双击Ｓｈａｐｅ，在计算框中输入指令．ｒｅｔｕｒｎａｒｅａ，点击ＯＫ，即得秃斑的闭合多边形的图上面积值。
点击Ｔａｂｌｅ下的ＳｔａｒｔＥｄｉｔｉｎｇ，然后在Ｅｄｉｔ菜单下的ＡｄｄＦｉｅｌｄ中将Ｎａｍｅ命名为ｌｅｎｇｔｈ，点击ＯＫ。选择
参照物的外边轮廓或秃斑的闭合多边形，点击Ｆｉｅｌｄ下的Ｃａｌｃｕｌａｔｏｒ，在计算框中输入．ｒｅｔｕｒｎｌｅｎｇｔｈ，点击ＯＫ，即
得参照物或秃斑的闭合多边形的图上长度或周长。注意，ｒｅｔｕｒｎｌｅｎｇｔｈ前务必加一小数点，否则会出现错误。
１．４．６　确定比例尺，计算出秃斑的闭合多边形的实际周长、面积　基于拍摄每张图像时距离秃斑的高度和焦距
的不同，参照物的图上长度会有所变化，因而比例尺也随之变化，所以在计算秃斑的闭合多边形的实际周长、面积
前应首先确定比例尺。
比例尺＝实际参照物长度／图上参照物长度
实际秃斑的闭合多边形的面积＝图上面积×（比例尺）２
实际秃斑的闭合多边形的周长＝图上周长×比例尺
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２　结果与分析
２．１　秃斑闭合多边形的面积、周长随沿边界走向插入点数的增多所呈现的变化趋势
秃斑闭合多边形是对秃斑的近似描述，显然，其精确度有赖于沿边界走向插入点的数量。图２显示了周长和
面积随插点数的变化趋势。
图２　秃斑周长、面积随沿边界走向插入点数的变化趋势
犉犻犵．２　犜犺犲犮犻狉犮狌犿犳犲狉犲狀犮犲犪狀犱犪狉犲犪犮犺犪狀犵犻狀犵狋狉犲狀犱狅犳狋犺犲犫犪狉狉犲狀狆犪狋犮犺狑犻狋犺狋犺犲狀狌犿犫犲狉
狅犳犻狀狊犲狉狋犲犱狆狅犻狀狋犳狅犾狅狑犻狀犵狋犺犲犫犪狉狉犲狀狆犪狋犮犺犫狅狌狀犱犪狉狔
　　随沿边界走向插入点数的增多，放牧地秃斑的周长和面积分别单调递增和递减（图２），这是典型的分形特
征［２９］，表明用分形理论研究放牧地秃斑具有合理性。
随着插入点数的增多，放牧地秃斑的周长和面积的相对变化率急剧趋缓，例如随着插入点数由１００增加到
１２０，放牧地秃斑的周长和面积的相对变化率仅分别为１．３５％和０．４２％（图２），表明放牧地秃斑的周长和面积值
具有确限性。
２．２　放牧地秃斑的分形特征
经计算退化高寒嵩草草甸上放牧地典型秃斑的形状指数和分维数分别稳定在１．８和１．１，形状指数的相对
变化率大于分维数的（表１）。
表１　退化高寒嵩草草甸上放牧地典型秃斑的分形特征
犜犪犫犾犲１　犜犺犲犳狉犪犮狋犪犾犳犲犪狋狌狉犲狊狅犳狋狔狆犻犮犪犾犫犪狉狉犲狀狆犪狋犮犺犻狀犵狉犪狕犻狀犵犵狉犪狊狊犾犪狀犱狅犳狋犺犲犱犲犵狉犪犱犪狋犻狅狀犪犾狆犻狀犲犿犲犪犱狅狑
沿边界走向插入点数
Ｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｉｎｓｅｒｔｅｄｐｏｉｎｔｆｏｌｏｗｉｎｇ
ｔｈｅｂａｒｒｅｎｐａｔｃｈｂｏｕｎｄａｒｙ
形状指数
Ｓｈａｐｅｉｎｄｅｘ
形状指数相对变化率
Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｅｃｈａｎｇｅｒａｔｅｓ
ｏｆｓｈａｐｅｉｎｄｅｘ（％）
分维数
Ｆｒａｃｔａｌｄｉｍｅｎｓｉｏｎ
分维数相对变化率
Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｅｃｈａｎｇｅｒａｔｅｓ
ｏｆｆｒａｃｔａｌｄｉｍｅｎｓｉｏｎ（％）
２０ １．３８８８８０ － １．０６０７１９ －
４０ １．６１２０２１ １６．０６６２９０ １．１０４４１３ ４．１１９３６３
６０ １．６４８１９９ ２．２４４２６３ １．１１０９６９ ０．５９３５９９
８０ １．６９２２０７ ２．６７００８６ １．１１８７７１ ０．７０２２７８
１００ １．７７９０４６ ５．１３１７０１ １．１３４０５８ １．３６６３６３
１２０ １．８０６９８３ １．５７０３１７ １．１３８７３２ ０．４１２２０８
２．３　放牧地秃斑几何特征测定所需沿边界走向插入点的最少点数问题
对退化高寒嵩草草甸上放牧地典型秃斑的形状指数和分维数相对变化率与沿边界走向插入点数可分别建立
回归关系（图３）。
９５１第２０卷第２期 草业学报２０１１年
图３　退化高寒嵩草草甸上放牧地典型秃斑的边界走向插入点数与相对变化率的回归关系
犉犻犵．３　犜犺犲狉犲犵狉犲狊狊犻狅狀狉犲犾犪狋犻狅狀狊犺犻狆犫犲狋狑犲犲狀狋犺犲狉犲犾犪狋犻狏犲犮犺犪狀犵犲狉犪狋犲狊犪狀犱狋犺犲狀狌犿犫犲狉狅犳犻狀狊犲狉狋犲犱狆狅犻狀狋犳狅犾狅狑犻狀犵
狋犺犲狋狔狆犻犮犪犾犫犪狉狉犲狀狆犪狋犮犺犫狅狌狀犱犪狉狔犻狀犵狉犪狕犻狀犵犵狉犪狊狊犾犪狀犱狅犳狋犺犲犱犲犵狉犪犱犪狋犻狅狀犪犾狆犻狀犲犿犲犪犱狅狑
　　若以退化高寒嵩草草甸上放牧地典型秃斑的形状
图４　退化高寒嵩草草甸上放牧地典型秃斑的分形图
犉犻犵．４　犜犺犲犳狉犪犮狋犪犾犻犿犪犵犲狅犳狋狔狆犻犮犪犾犫犪狉狉犲狀狆犪狋犮犺犻狀犵狉犪狕犻狀犵
犵狉犪狊狊犾犪狀犱狅犳狋犺犲犱犲犵狉犪犱犪狋犻狅狀犪犾狆犻狀犲犿犲犪犱狅狑
指数相对变化率＜５％，分维数相对变化率＜０．５％为
可接受的稳定值，则沿边界走向最少插入点数＝Ｍｉｎ
（１．６１１２狓２－１５．５狓＋３８．５３５＜５％，０．４０７狓２－３．９２０５狓
＋９．７９４＜０．５％）＝１２０。
图４是退化高寒嵩草草甸上放牧地典型秃斑沿边
界走向插入１２０个点后得到的秃斑的闭合多边形，由
图１和图４对比可知，图４是对图１秃斑的较为精细
的表述，由此得到退化高寒嵩草草甸上放牧地典型秃
斑的分形图件。
３　讨论
放牧地秃斑具有典型的分形特征，运用分形维数
可以表示放牧地秃斑的复杂程度的特性来提取图像轮
廓特征，具有计算简单、物理意义明确、抗干扰能力强
的特点。野外拍摄实例及结果分析证明该方法计算简单，具有廉价、高效、高质量、快速等特点，为进一步进行放
牧地秃斑图像的识别奠定了基础。
使用分形理论对放牧地秃斑的形状和特征进行提取，是对过去卷尺法［１２］和填图法［１３］在测定方法或是研究方
式上的飞跃式改进，但本研究的结论是在忽略ＯＬＹＭＰＵＳＳｕｐｅｒＣｌｅａｒ２．５”ＬＣＤ型相机拍摄形变的前提下取得
的，今后采用专业摄影测量器材将会极大改变形变带来的误差。笔者就退化高寒嵩草草甸上放牧地典型秃斑沿
边界走向最少插入１２０点的结论，经过在当地拍摄的近百幅典型秃斑图片的验证和比对，此结论只适用于面积
１２２．２１～８９１２．３５ｃｍ２、周长５１．２３～６００．８７ｃｍ的典型秃斑，但在小尺度研究中此结论是否具有普适性还有待
进一步验证。好在随着计算机科学的迅猛发展，本研究提出的放牧地秃斑的形状和特征提取步骤均可通过编程
实现模块化，以实现对放牧地秃斑图像的形状和特征提取的自动化和精确化。
诚然，不同退化阶段放牧地秃斑的形状各异［１２］。本研究选取重度退化区海拔３７９０～３８２０ｍ１４幅秃斑照
片，分别采用ＥＲＤＡＳ与ＡｒｃＶｉｅｗＧＩＳ３．２ａ两种软件提取了秃斑面积并进行配对样本Ｔ检验，结果显示，２种测
量方法得到的面积正态总体的均值存在显著差异（犘＝０．０１４＜０．０５）。究其原因在于，ＥＲＤＡＳ对照片上的秃斑
面积采用自动提取的方式，对不同演替阶段的秃斑（未连通或正在连通）不具识别能力，其提取的秃斑与本研究所
定义的秃斑差异较大，因此，采用人机交互的方式提取秃斑面积信息更具准确性。再则，ＥＲＤＡＳ始终不能提取
秃斑周长信息，使得利用分维数表达放牧地秃斑信息成为难题。然而，将分维数应用于放牧地秃斑的研究是有其
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优势的，分维数因含有放牧地秃斑面积的信息内容，通过放牧地秃斑面积与周长的关系可以表征放牧地秃斑的这
种多样性。更为重要的是，对放牧地秃斑的分形特征的分析，有可能建立放牧地秃斑形成因素与其分形特征的关
联关系，为揭示放牧地秃斑形成的动力学机制提供基础，从更广泛的意义上来讲，将为建立放牧生态学研究的创
新性研究方法奠定基础。因此，放牧地秃斑的地面分维数测算是非常重要的，通过合理地利用不同尺度的测算结
果，以实现将它们适时、精确地转换与结合［３２］，或将为将来在较大的空间尺度上卫星数据的解译和草地退化的定
量化提供一个新途径。
分形理论作为一种崭新的研究手段正渗透到各个学科领域，应用于不同学科中的各个复杂系统，它不仅可以
解决用传统方法无法或很难解决的许多问题，而且可以探索新的规律。分形理论的引入为解释放牧地秃斑出现
的成因机制、生态功能、时空演化等一些复杂问题提供了全新的技术途径，或将成为放牧侵蚀研究［１］和退化草地
恢复［３３３８］研究中的一种新的思路和方法。也将为把低空间分辨率与高空间分辨率的卫星遥感信息相结合进行区
域尺度的研究提供了可能［１６］。
参考文献：
［１］　林慧龙，龙瑞军，任继周．放牧侵蚀研究回顾与展望［Ｊ］．生态学杂志，２００８，２７（１２）：２２２２２２２７．
［２］　辛晓平，徐斌，单保庆，等．恢复演替中草地斑块动态及尺度转换分析［Ｊ］．生态学报，２０００，２０（４）：５８７５９３．
［３］　张卫国，黄文冰，杨振宇．草地微斑块与草地退化关系的研究［Ｊ］．草业学报，２００３，１２（３）：４４５０．
［４］　杜岩功，曹广民，王启兰，等．放牧对高寒草甸地表特征和土壤物理性状的影响［Ｊ］．山地学报，２００７，２５（３）：３３８３４３．
［５］　曹广民，龙瑞军．三江源区“黑土滩”型退化草地自然恢复的瓶颈及解决途径［Ｊ］．草地学报，２００９，１７（１）：４９．
［６］　ＬａｖｏｒｅｌＳ，ＣｈｅｓｓｏｎＰ．Ｈｏｗｓｐｅｃｉｅｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｎｉｃｈｅｓｃｏｅｘｉｓｔｉｎｐａｔｃｈｙｈａｂｉｔａｔｓｗｉｔｈｌｏｃａｌｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓ［Ｊ］．
Ｏｉｋｏｓ，１９９５，７４：１０３１１４．
［７］　ＢｕｌｏｃｋＪＭ，ＨｉｌＢＣ，ＳｉｌｖｅｒｔｏｗｎＪ，犲狋犪犾．Ｇａｐｃｏｌｏｎｉｚａｔｉｏｎａｓａｓｏｕｒｃｅｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｃｏｍｍｕｎｉｔｙｃｈａｎｇｅ：Ｅｆｆｅｃｔｓｏｆｇａｐｓｉｚｅ
ａｎｄｇｒａｚｉｎｇｏｎｔｈｅｒａｔｅａｎｄｍｏｄｅｏｆｃｏｌｏｎｉｚａｔｉｏｎｂｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｐｅｃｉｅｓ［Ｊ］．Ｏｉｋｏｓ，１９９５，７２：２７３２８２．
［８］　ＷｉｌｉａｍｓＲＪ．ＧａｐｄｙｎａｍｉｃｓｉｎｓｕｂａｌｐｉｎｅｈｅａｔｈｌａｎｄａｎｄｇｒａｓｓｌａｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｓｏｕｔｈｅａｓｔｅｒｎＡｕｓｔｒａｌｉａ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｃｏｌｏｇｙ，
１９９２，８０：３４３３５２．
［９］　ＶａｎｄｖｉｋＶ．Ｇａｐｄｙｎａｍｉｃｓｉｎｐｅｒｅｎｎｉａｌｓｕｂａｌｐｉｎｅｇｒａｓｓｌａｎｄｓ：Ｔｒｅｎｄｓａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｅｓｃｈａｎｇｅｄｕｒｉｎｇｓｅｃｏｎｄａｒｙｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎ［Ｊ］．
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｃｏｌｏｇｙ，２００４，９２：８６９６．
［１０］　刘桂霞，韩建国．草地生态学领域空斑研究进展［Ｊ］．生态学杂志，２００６，２５（９）：１１３６１１４０．
［１１］　张国胜，李希来，李林，等．青南高寒草甸秃斑地形成的气象条件分析［Ｊ］．中国草地，１９９８，６：１２１６．
［１２］　李希来．果洛地区“黑土滩”中秃斑地测定［Ｊ］．青海畜牧兽医杂志，１９９４，２４（３）：１７１９．
［１３］　韩天虎，花立明，许国成．高原鼠兔危害级别划分［Ｊ］．草业学报，２００８，１７（５）：１３０１３７．
［１４］　ＷｈｉｔｅＭＡ，ＡｓｎｅｒＧＰ，ＮｅｍａｎｉＲＲ，犲狋犪犾．Ｍｅａｓｕｒｉｎｇｆｒａｃｔｉｏｎａｌｃｏｖｅｒａｎｄｌｅａｆａｒｅａｉｎｄｅｘｉｎａｒｉｄｅｃｏｓｙｓｔｅｍ：Ｄｉｇｉｔａｌｃａｍｅｒ
ａ，ｒａｄｉａｔｉｏｎｔｒａｎｓｍｉｔｔａｎｃｅ，ａｎｄｌａｓｅｒａｌｔｉｍｅｔｒｙｍｅｔｈｏｄｓ［Ｊ］．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０００，７４：４５５７．
［１５］　ＺｈｏｕＱ，ＲｏｂｓｏｎＭ，ＰｉｌｅｓｊｏＰ．ＯｎｔｈｅｇｒｏｕｎｄｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒｉｎＡｕｓｔｒａｌｉａｎｒａｎｇｅｌａｎｄｓ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒ
ｎａｌｏｆＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ，１９９８，９：１８１５１８２０．
［１６］　张云霞，李晓兵，陈云浩．草地植被盖度的多尺度遥感与实地测量方法综述［Ｊ］．地球科学进展，２００３，１８（１）：８５９３．
［１７］　池宏康，周广胜，许振柱，等．草地植被盖度的近距离遥感测定［Ｊ］．草业学报，２００７，１６（２）：１０５１１０．
［１８］　姬秋梅，ＱｕｉｒｏｚＲ，ＣａｌｏｓＬＶ．应用数字照相机研究西藏草地产草量［Ｊ］．草地学报，２００８，１６（１）：３４３８．
［１９］　于龙，周立等，刘伟，等．高原鼠兔洞穴区次生斑块面积的测定方法［Ｊ］．兽类学报，２００６，２６（１）：８９９３．
［２０］　赵传燕，冯兆东，南忠仁，等．黄土高原祖厉河流域潜在植被分布模拟研究［Ｊ］．地理学报，２００７，６２（１）：５２６１．
［２１］　ＹａｎｇＬ，ＧｕｏＤＨ，ＭｅｎｇＬＺ，犲狋犪犾．Ｓｐａｔｉａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐａｔｔｅｒｎｓａｓｅａｒｌｙｓｉｇｎｓｏｆｄｅｓｅｒｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ：Ａｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｆａｄｅｓｅｒｔ
ｓｔｅｐｐｅｉｎＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａ，Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．ＬａｎｄｓｃａｐｅＥｃｏｌｏｇｙ，２０１０，２５（１０）：１５１９１５２７．
［２２］　杨昕，汤国安，邓凤东，等．ＥＲＤＡＳ遥感数字图像处理实验教程［Ｍ］．北京：科学出版社，２００９：１１８１３４．
［２３］　ＭａｎｄｅｌｂｒｏｔＢＢ．ＴｈｅＦｒａｃｔａｌＧｅｏｍｅｔｒｙｏｆＮａｔｕｒｅ［Ｍ］．ＮｅｗＹｏｒｋ：ＷＨＦｒｅｅｍａｎａｎｄＣｏｍｐａｎｙ，１９８２．
［２４］　李永国，颜忠诚．分形理论及其在生命科学中的应用［Ｊ］．首都师范大学学报（自然科学版），２００９，３０（１）：４３４８．
１６１第２０卷第２期 草业学报２０１１年
［２５］　林慧龙，任继周．践踏和降水对环县典型草原土壤颗粒分维特征的影响［Ｊ］．草业学报，２００９，１８（４）：２０２２０９．
［２６］　田育红，刘鸿雁．草地景观生态研究的几个热点问题及其进展［Ｊ］．应用生态学报，２００３，１４（３）：４２７４３３．
［２７］　邬建国．景观生态学———格局、过程、尺度与等级［Ｍ］．北京：高等教育出版社，２０００．
［２８］　傅伯杰，陈利顶，马克明，等．景观生态学原理及应用［Ｍ］．北京：科学出版社，２００１．
［２９］　ＦｒｏｎｔｉｅｒＳ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｆｒａｃｔａｌｔｈｅｏｒｙｔｏｅｃｏｌｏｇｙ［Ａ］．Ｉｎ：ＬｅｇｅｎｄｒｅＰ，ＬｅｇｅｎｄｒｅＬ．ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｉｎＮｕｍｅｒｉｃａｌＥｃｏｌｏｇｙ［Ｍ］．
Ｂｅｒｌｉｎ：Ｓｐｔｉｎｇｅｒ，１９８７：３３５３７８．
［３０］　邬伦，刘瑜，张晶，等．地理信息系统———原理、方法和应用［Ｍ］．北京：科学出版社，２００５：１３８１４０．
［３１］　（美）ＫａｎｇｔｓｕｎｇＣｈａｎｇ．地理信息系统导论［Ｍ］．陈健飞，译．北京：科学出版社，２００３：２０５２０７．
［３２］　ＭｃＧｗｉｒｅＫ，ＭｉｎｏｒＴ，ＦｅｎｓｔｅｒｍａｋｅＬ．Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｍｉｘｔｕｒｅｍｏｄｅｌｉｎｇｆｏｒｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇｓｐａｒｓｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒｉｎａｒｉｄｅｎｖｉ
ｒｏｎｍｅｎｔ［Ｊ］．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０００，７２：３６０３７４．
［３３］　仁青吉，崔现亮，赵彬彬．放牧对高寒草甸植物群落结构及生产力的影响［Ｊ］．草业学报，２００８，１７（６）：１３４１４０．
［３４］　王长庭，王启兰，景增春，等．不同放牧梯度下高寒小嵩草草甸植被根系和土壤理化特征的变化［Ｊ］．草业学报，２００８，
１７（５）：９１５．
［３５］　仁青吉，武高林，任国华．放牧强度对青藏高原东部高寒草甸植物群落特征的影响［Ｊ］．草业学报，２００９，１８（５）：２５６２６１．
［３６］　任继周，林慧龙．江河源区草地生态建设构想［Ｊ］．草业学报，２００５，１４（２）：１８．
［３７］　左万庆，王玉辉，王风玉，等．围栏封育措施对退化羊草草原植物群落特征影响研究［Ｊ］．草业学报，２００９，１８（３）：１２１９．
［３８］　林丽，龙瑞军，赵成章，等．阿尔泰狗哇花型退化草地植物功能群特征初探［Ｊ］．草业科学，２００９，２６（６）：３５４０．
犉犲犪狋狌狉犲狊犪狀犱犪狆狆犾犻犮犪狋犻狅狀狅犳犪狉犪狀犵犲犾犪狀犱犱犲狋犲犮狋犻狅狀犪犾犵狅狉犻狋犺犿犫犪狊犲犱狅狀
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ＷＡＮＧＺｈａｏｑｉ，ＬＩＮＨｕｉｌｏｎｇ
（ＣｏｌｅｇｅｏｆＰａｓｔｏｒａｌＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＬａｎｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇａｎｓｕ
ＧｒａｓｓｌａｎｄＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００２０，Ｃｈｉｎａ）
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ＶｉｅｗＧＩＳ３．２ａ）ｕｓｉｎｇｆｉｅｌｄｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｉｎｇｔｏｍｅａｓｕｒｅｔｈｅｓｈａｐｅｉｎｄｅｘａｎｄｆｒａｃｔａｌｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓｏｆｂａｒｒｅｎｐａｔｃｈｅｓ．
Ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｂａｒｒｅｎｐａｔｃｈｅｓｉｎｇｒａｚｉｎｇｇｒａｓｓｌａｎｄｏｆｔｈｅｄｅｇｒａｄｅｄａｌｐｉｎｅｍｅａｄｏｗｓｈａｓｔｙｐｉｃａｌｆｒａｃｔａｌ
ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｗｉｔｈｓｈａｐｅｉｎｄｅｘａｎｄｆｒａｃｔａｌｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓｏｆ１．８ａｎｄ１．１ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｒｅｗｅｒｅ１２０ｌｅａｓｔｉｎｓｅｒｔ
ｐｏｉｎｔｓｆｏｌｏｗｉｎｇｔｈｅｔｙｐｉｃａｌｂａｒｒｅｎｐａｔｃｈｂｏｕｎｄａｒｙｉｎｄｅｇｒａｄｅｄａｌｐｉｎｅｇｒａｚｉｎｇｍｅａｄｏｗａｎｄｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｅｓｈａｐｅｉｎ
ｄｅｘｃｈａｎｇｅｒａｔｅｗａｓ＜５％ ｗｈｉｌｅｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｅｆｒａｃｔａｌｄｉｍｅｎｓｉｏｎｃｈａｎｇｅｒａｔｅｗａｓ＜０．５％．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｇｉｖｅｓ
ｆａｓｔ，ａｃｃｕｒａｔｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，ｆｉｎｅｐｒａｃｔｉｃａｂｉｌｉｔｙａｎｄｍａｎｅｕｖｅｒａｂｉｌｉｔｙ．Ｉｔｐｒｏｖｉｄｅｓａｎｅｗ，ｉｎｏｖａｔｉｖｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｎ
ｇｒａｚｉｎｇｅｃｏｌｏｇｙｔｏｅｘｐｌａｉｎｔｈｅｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄｐｒｏｂｌｅｍｏｆｂａｒｒｅｎｐａｔｃｈａｐｐｅａｒａｎｃｅｉｎｇｒａｚｉｎｇｇｒａｓｓｌａｎｄ．
犓犲狔狑狅狉犱狊：ｂａｒｒｅｎｐａｔｃｈ；ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｓｈａｐｅｉｎｄｅｘ；ｆｒａｃｔａｌｄｉｍｅｎｓｉｏｎ；ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ
２６１ ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ（２０１１） Ｖｏｌ．２０，Ｎｏ．２