罗 琪，刘晓龙,2*，史正涛，屈 冉，赵文智

(1.云南师范大学地理学部，云南 昆明 650500；2.内蒙古工业大学信息工程学院，内蒙古 呼和浩特 010051；3.生态环境部卫星环境应用中心，北京 100094；4.北京师范大学地理科学学部，北京 100875)

0 引言

地膜能够调节农田土壤光、热、水、气等条件，缓解作物遭受低温冻害、高温干旱、病虫害等的影响，进而促进作物生长发育、提高作物产量[1,2]，但地膜易破碎且难以回收和降解，大量残膜造成土壤肥力下降、作物减产及土壤污染等农业生产安全与生态环境问题[3-6]。例如，地膜残膜促使土壤中微塑性物质含量增加[7]，其吸收有机污染物/吸附病原体并通过空气传播被生物体吸收，进而进入食物网对人类健康构成威胁[8,9]。随着我国地膜使用面积的增加，准确获取地膜的空间分布信息并进行科学规划与管理对提高农业生产与土壤污染防治及保障人类安全具有重要意义[10]。

目前，国内外学者多采用遥感数据进行大范围的地膜识别研究。例如：Lu等[11]基于250 m低空间分辨率的MODIS-NDVI时间序列数据，利用光谱特征阈值法实现了对光谱特征比较稳定(田块尺度较大，作物均一性高)的新疆覆膜棉田的高精度识别，但目前我国大部分地区种植结构零碎，基于低分辨率数据的地膜识别方法存在一定的局限性。中分辨率数据则可以实现种植结构相对均一地区的地膜识别，如：Lanorte等[12]基于Landsat-8数据，利用支持向量机(SVM)分类法提取了意大利南部阿普利亚地区的地膜；沙先丽[13]基于Landsat-5 TM数据的光谱特征、指数特征和纹理特征，通过构建决策树对新疆覆膜棉区的识别精度达90%以上。……