孫志群，鄭江華，郭寶林，石明輝，謝彩香，孫成忠，李曉瑾，賈曉光*

(1.新疆大學資源與環(huán)境科學學院，新疆 烏魯木齊 830046；2.智慧城市與環(huán)境建模普通高校重點實驗室，新疆 烏魯木齊 830046；3.新疆維吾爾自治區(qū)中藥民族藥研究所，新疆 烏魯木齊 830002；4.中國醫(yī)學科學院 北京協(xié)和醫(yī)學院 藥用植物研究所，北京 100193；5.中國測繪科學研究院，北京 100039)

中藥農(nóng)業(yè)

中醫(yī)藥公共衛(wèi)生專項“國家基本藥物所需中藥原料資源調(diào)查和監(jiān)測項目”(財社[2011]76 號)；中醫(yī)藥行業(yè)科研專項“我國代表性區(qū)域特色中藥資源保護利用”(201207002)

△*

郭寶林，研究員，研究方向：藥用植物資源、鑒定、栽培，Tel：(010) 57833172，E-mail：guobaolin010@163.com；

賈曉光，研究員，研究方向：中藥民族藥及保健品，Tel：(0991)2633141，E-mail：xgjia@vip.sina.com.cn

遙感技術(shù)在伊犁貝母調(diào)查中的應用△

孫志群1，2，鄭江華1，2，郭寶林3，4*，石明輝3，謝彩香4，孫成忠5，李曉瑾3，賈曉光3*

(1.新疆大學資源與環(huán)境科學學院，新疆 烏魯木齊 830046；2.智慧城市與環(huán)境建模普通高校重點實驗室，新疆 烏魯木齊 830046；3.新疆維吾爾自治區(qū)中藥民族藥研究所，新疆 烏魯木齊 830002；4.中國醫(yī)學科學院 北京協(xié)和醫(yī)學院 藥用植物研究所，北京 100193；5.中國測繪科學研究院，北京 100039)

以種植伊犁貝母為研究對象，通過實地調(diào)查其物候特性、生長狀況及分布特點，基于Worldview-2影像采用多種方法提取伊犁貝母信息，探討遙感技術(shù)在伊犁貝母調(diào)查中的可行性。調(diào)查顯示伊犁貝母多在4月中下旬開花且花期短，5月地面部分停止生長并陸續(xù)倒苗；不同年份的貝母形態(tài)各異，與其他作物無規(guī)則穿插種植，分布零散，大部分區(qū)塊呈細長條狀分布，面積不大，部分貝母植株低矮，種植稀疏且不均勻，也存在不同年份貝母混生現(xiàn)象。利用遙感影像的信息提取結(jié)果表明，受其分布及生長特點影響，常用的最大似然、支持向量機、決策樹、面向?qū)ο蟮扔嬎銠C分類法對伊犁貝母的提取存在一定局限性，無法獲得有效結(jié)果，僅目視解譯能有效提取。本研究為遙感技術(shù)在伊犁貝母調(diào)查中的應用提供了參考。

伊犁貝母；遙感；調(diào)查；Worldview-2

中藥資源普查直接關(guān)系到中藥產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和中藥現(xiàn)代化的進程，是實現(xiàn)中藥資源可持續(xù)發(fā)展的前提之一。中藥資源的調(diào)查方法多樣[1-2]，傳統(tǒng)調(diào)查方法在中藥資源動態(tài)監(jiān)測、可持續(xù)利用及生物多樣性保護中具有一定局限性，而遙感(RemoteSensing，RS)、地理信息系統(tǒng)(GeographicalInformationSystem，GIS)、全球定位技術(shù)(GlobalPositioningSystem，GPS)等新技術(shù)則有利于推動中藥資源可持續(xù)利用及生物多樣性保護。目前遙感技術(shù)在中藥資源調(diào)查研究中應用有些報道[3]，涉及不同生態(tài)環(huán)境類型藥用植物監(jiān)測方法[4-5]，運用低空遙感技術(shù)進行藥用植物資源調(diào)查[6-7]，以及部分中藥品種的遙感調(diào)查等[8-11]，為遙感技術(shù)在中藥資源調(diào)查中的應用積累了一些經(jīng)驗。

伊犁貝母FritillariapallidifloraSchrenk是百合科多年生草本植物，其鱗莖為“貝母”類常用中藥材之一，也是新疆伊犁地區(qū)獨有的品種，種植于海拔1 100 m的山區(qū)。伊犁州鞏留縣莫乎爾鄉(xiāng)是伊犁貝母種植主產(chǎn)區(qū)，種植面積已達幾百公頃。

伊犁貝母多采用與其他作物輪作的種植方式，且因其多年生的生物學特性，使得其種植面積及產(chǎn)量每年處于動態(tài)變化中，需要定期調(diào)查以獲取當年的種植面積及可能的產(chǎn)量，這對伊犁貝母資源量和產(chǎn)值估算，以及根據(jù)市場需求適時調(diào)整種植規(guī)模有著重要意義，而遙感的大范圍動態(tài)監(jiān)測特性適宜于此類調(diào)查工作的開展。本文以莫乎爾鄉(xiāng)為研究區(qū)，根據(jù)伊犁貝母的物候特性、生長狀況，以及在產(chǎn)區(qū)的種植分布特點，并根據(jù)其分布生長特點選擇Worldview-2影像采用多種方法提取伊犁貝母信息，探討遙感技術(shù)在伊犁貝母調(diào)查中的應用及其可行性。

1 調(diào)查區(qū)域概況及伊犁貝母生長特點

1.1 調(diào)查區(qū)域概況

莫乎爾鄉(xiāng)位于鞏留縣最東部，天山腳下，伊犁河上游南側(cè)，東經(jīng)82°27′～82°52′，北緯43°20′～43°07′(見圖1)，屬山地地貌，山地高寒氣候，地勢自東南向西北傾斜，海拔1 100～4 000 m，平均海拔2 000 m。莫乎爾鄉(xiāng)居民點耕地、草場位于東西長26 km的狹長山谷地帶，南部為山地，北部緊靠大吉爾尕朗河。莫乎爾鄉(xiāng)主要的作物有春小麥、油葵、黑加侖、亞麻、甜菜、馬鈴薯和伊犁貝母。

圖1 研究區(qū)示意圖

1.2 伊犁貝母生物學特性及分布特點

伊犁貝母作為多年生草本植物，其生長狀況大致為當年種子采收后即播種，種子進入休眠期，翌年春萌發(fā)(部分在播種后第二年和第三年萌發(fā))，第一、二年僅有基生葉，第三、四年開始抽莖開花，三年生貝母開花較少，第四年貝母全部開花，貝母藥材為地下鱗莖，主要來自于三年生貝母，同一地塊采收大部分用作藥材后保留部分鱗莖待四年及四年以上貝母開花采收種子，用于繁殖。

伊犁貝母屬于早春植物，平均生長期約90 d。當?shù)孛嫫骄鶞剡_5 ℃左右時，開始返青出土，4月中旬抽莖，通常4月中下旬開始開花且花期短，約持續(xù)10 d左右，一般5～6月果實成熟，地面部分停止生長并陸續(xù)倒苗，地下鱗莖也停止生長，不同年份由于氣候差異，其具體的物候期也會有所變化。

莫乎爾鄉(xiāng)的伊犁貝母分布在狹長山谷地帶，其分布特點為：1)不同年份的貝母與其他作物無規(guī)則穿插種植，如同一長條地塊里可能包含三年生貝母、兩年生貝母、裸地或其他作物等多個部分，或者連續(xù)并行的幾個地塊各為不同地類；2)分布零散，大部分地塊呈細長條狀分布，其他作物或裸地也多呈細長條交錯分布狀，此外受山地地貌影響部分地塊面積小且分散，地塊面積從幾十平方米到上萬平方米不等；3)一到兩年生貝母植株細小，裸地比例大，在遙感影像光譜與裸地接近；4)部分四年以上貝母地塊植株稀疏且不均勻，或零星分布似裸地；5)播種后后續(xù)幾年陸續(xù)有出苗，因此同一地塊存在不同年份貝母混生現(xiàn)象；6)有農(nóng)戶家院中零散種植伊犁貝母，面積小，地塊形狀不規(guī)則；7)伊犁貝母為早春植物，在其集中生長和花期階段農(nóng)田作物種類少，除小麥和黑加侖外，其余多為剛犁過的地，或是還未犁過且長有少量雜草或頭年遺留玉米茬的荒地。圖2(注：影像為近紅外、紅色、綠色三波段合成的假彩色影像)為研究區(qū)截圖，一定程度上反映出了伊犁貝母的分布狀況。

圖2 伊犁貝母的分布狀況

2 遙感信息源及伊犁貝母信息提取

2.1 遙感信息源的選擇

伊犁貝母的最佳遙感時段為花期階段，該階段具花或未開花貝母特征均較為明顯，也易于區(qū)分不同年份，但因花期短，對遙感的時相要求非常高，很難獲得滿足時相的遙感影像，且多數(shù)貝母地塊面積小，特別是長條狀地塊的寬度窄，因此對空間分辨率的要求也高，基于以上考慮，選擇了2013年4月24日13∶38獲取的Worldview2-8波段捆綁數(shù)據(jù)，面積為100 km2，影像覆蓋范圍為東經(jīng)82.64°～82.79°，北緯43.31°～43.23°，中心點為東經(jīng)82.72°，北緯43.27°。該數(shù)據(jù)有8個多光譜波段和1個全色波段，波段參數(shù)見表1，空間分辨率分別為1.8 m和0.5 m，能夠滿足對光譜和空間分辨率的需求。

2.2 伊犁貝母信息提取

在貝母信息提取之前，對影像進行了輻射校正、正射校正、幾何校正、圖像融合、圖像增強、圖像特征提取等處理工作，其中圖像增強包括假彩色合成、纓帽變換及歸一化差植被指數(shù)(Normal Difference Vegetation Index，NDVI)計算，圖像特征提取包括各類地物光譜特征及紋理特征提取。此外，為了獲得地類樣本并建立解譯標志，于影像獲取的第二、三天(4月25日～26日)進行了同步野外實地勘查工作，在影像覆蓋范圍內(nèi)沿設定的三條勘查路線分散選擇8個樣區(qū)，采用GPS重點勘測并繪制草圖，利用GPS共獲得75個地塊樣本(圖1)，其中包括52個伊犁貝母地塊、7個小麥地塊及16個其他地塊(包括犁過的裸地和長有雜草或殘留玉米茬的荒地)，草圖繪制地塊若干。

表1 Worldview2波段參數(shù)

2.2.1 目視解譯分類 用于伊犁貝母的目視解譯標志主要有色調(diào)、形狀、紋理及內(nèi)部結(jié)構(gòu)，其中形狀易于區(qū)分色調(diào)與伊犁貝母接近的非農(nóng)田地類，其他三種標志可用于區(qū)分不同的農(nóng)田地類及不同年份的伊犁貝母。利用野外勘查樣本建立伊犁貝母、小麥、犁過的裸地、長有小草或麥稈暫未犁荒地的解譯標志，其中貝母又細分為1、2年生無花貝母、3年生少量開花貝母、4～6年生開花貝母、混生貝母。貝母地塊內(nèi)部有較為明顯的行間分塊結(jié)構(gòu)，不同年份貝母紋理差異大，而其他地類特別是小麥地塊內(nèi)部均勻，無明顯塊狀結(jié)構(gòu)，且多數(shù)紋理光滑均勻；此外，貝母隨著年份增大，在近紅外波段的反射率逐漸增大，因此在近紅外、紅色及綠色的假彩色合成影像中呈現(xiàn)的紅色逐漸變亮；在紋理上，隨著年份增大，逐漸粗糙，如無花貝母相對均勻光滑，與裸地紋理接近，3年生開花貝母較無花貝母粗糙，但仍較均勻，呈絨密狀，4～6年生開花貝母最粗糙，有較明顯的團簇狀，當種植稀疏時，團簇狀更為明顯，根據(jù)以上解譯標志進行人工目視解譯，得到不同年份伊犁貝母的分類結(jié)果(圖3)。

圖3 伊犁貝母目視解譯結(jié)果

2.2.2 計算機分類 采用了最大似然、支持向量機、決策樹及面向?qū)ο蟮榷喾N計算機分類方法進行了伊犁貝母信息提取實驗，均未取得好的實驗結(jié)果，見圖4(注：展示區(qū)域為研究區(qū)中貝母分布較密集、地塊面積相對較大且地類分布全面的具有代表性的區(qū)域)。

最大似然法是基于地類真實樣本并利用所有波段光譜信息計算分類；支持向量機法是利用地類對比度較為明顯的波段(如7、8波段)、NDVI值、纓帽變換結(jié)果、紋理特性值計算分類，這兩種方法的分類結(jié)果均存在破碎度高和大量錯分情況，破碎度主要體現(xiàn)在除犁過的裸地和部分小麥地塊外，幾乎難有邊界規(guī)整且內(nèi)部地類單一的地塊，錯分主要是將稀疏植被覆蓋的地表和很多低矮植被覆蓋的山體錯分為貝母。決策樹分類是通過統(tǒng)計分析地面不同地類樣本各波段的光譜特性及各地類的NDVI和紋理特性，設定分類規(guī)則，統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)除水體和林地外多數(shù)地類的可區(qū)分性差，無論采用哪個特征值都存在兩個或多個類別重疊部分，因此分類后地塊多成離散狀，基本無完整的貝母地塊，且存在很多不同地物混為一體的情況；面向?qū)ο蠓ㄊ窍雀鶕?jù)地類差異較明顯的6、7、8三個波段的光譜信息、主成分分析結(jié)果、NDVI值及紋理對影像進行分割，在分割的基礎(chǔ)上選擇地類樣本并設置屬性，最后選擇支持向量機法完成分類，該方法雖然降低了破碎度及矮植被覆蓋山體錯分為貝母的比例，但在農(nóng)田部分，除個別明顯地塊(如大塊犁過的裸地)分割較好外，多數(shù)地塊分割有誤，如小麥地、小塊開墾裸地、未開花貝母、開花貝母、荒地等均無規(guī)則混淆。

圖4 計算機分類結(jié)果(注：從左至右依次為最大似然、支持向量機、決策樹、面向?qū)ο?

3 目視解譯結(jié)果及精度分析

用于精度評定的核查地塊數(shù)有225塊，其中貝母150塊、小麥26塊、空地(裸地、小草芽、玉米根)49塊。

對于目視解譯，在100 km2影像覆蓋范圍內(nèi)，不同年份伊犁貝母種植面積的統(tǒng)計結(jié)果見表2。

目視解譯的精度分析結(jié)果為：漏分地塊共7塊，其中1～2年貝母漏分4塊，3年貝母漏分2塊，混生貝母漏分1塊；貝母年份之間錯分地塊共5塊，1～2年錯分1塊，3年錯分2塊，4～6年錯分1塊，混生錯分1塊；與其他地類錯分的地塊共1塊，將空地錯分為1年生貝母。綜上，用于核查的150個貝母地塊中漏分7塊，有143塊被分為了貝母，精度為95.3%；143塊被解譯為貝母的地塊中，5塊年份分錯，因此被正確解譯的貝母有138塊，精度為92%；75塊其他地類(小麥、空地)中有1塊錯分為貝母，錯分比例為1.3%。

表2 不同年份的伊犁貝母種植面積統(tǒng)計結(jié)果

因計算機分類對于貝母幾乎無完整地塊，無法像目視解譯精度分析一樣討論整個地塊的準確度，只能采用真實地表面像元通過計算混淆矩陣分析精度，考慮到河流、樹、裸露山體等地類的分類效果相對較好，將這些地類樣本統(tǒng)一參加計算將會提高總體精度及Kappa系數(shù)，造成貝母分類精度較高的假象，在此將重點討論貝母信息提取的精度。經(jīng)分析，決策樹法分類精度最低，總體精度為36.261%，Kappa系數(shù)為0.021，最大似然法的總體精度和Kappa系數(shù)分別為50.186%、0.158，支持向量機法總體精度和Kappa系數(shù)分別為63.525%、0.163，面向?qū)ο蠓傮w精度和Kappa系數(shù)分別為75.713%、0.224，對于制圖精度和用戶精度，除開花貝母相對較高且多在50%～70%之間外，無花貝母全部低于50%。此外，因分類精度低，錯分漏分大量存在，計算機分類結(jié)果的貝母種植面積統(tǒng)計值遠遠超過目視解譯面積及通過走訪調(diào)查得到整個莫乎爾鄉(xiāng)大致的估計面積，所以計算機分類法的面積統(tǒng)計已無實際參考意義。

4 結(jié)論

遙感的實際應用，受傳感器的幾何分辨率和光譜分辨率、衛(wèi)星的重訪周期、調(diào)查時間段的天氣狀況、地物自身的特性以及分布特點等各種因素影響。幾何分辨率決定了能夠識別出的地物大小，光譜分辨率決定了地物之間的可區(qū)分性，重訪周期決定了在研究的特定時間段內(nèi)獲取到影像的幾率，天氣狀況決定了影像獲取的質(zhì)量，而地物特性及分布特點則會影響其采用遙感監(jiān)測的可行性。

伊犁貝母地塊的寬度從幾米到幾十米不等，而寬度在10 m左右的地塊不占少數(shù)，甚至有寬度低于5 m的地塊存在，這就決定了在采用遙感監(jiān)測時需選擇空間分辨率高于5 m的影像，而其多年生的特性又需要選擇光譜分辨率高的影像以區(qū)分不同年份。天氣因素很大程度上決定了光學遙感影像的質(zhì)量，對于新疆，雨雪、大風、沙塵等較極端天氣多出現(xiàn)在6月之前或9月之后，此外春季積雪融化，大氣水汽含量相對高，這些都會導致數(shù)據(jù)質(zhì)量下降，甚至無法獲取高清數(shù)據(jù)，因此新疆范圍內(nèi)獲取這一時間段內(nèi)的高分影像質(zhì)量不高的幾率較大，選擇高分遙感數(shù)據(jù)應盡量避開這一時段。伊犁貝母屬于早春植物，受物候期影響，對其研究只能選擇4月下旬至5月上旬的影像，此次獲得的Worldview-2影像雖處在伊犁貝母開花的旺盛期，但因之前有降雨，大氣水汽含量高且土壤含水量大，影像的質(zhì)量無論是從光譜還是地物清晰度上較之6月之后該數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)都略差。

從伊犁貝母的分布及生長特點來看，不同年份的貝母形態(tài)各異，與其他作物無規(guī)則穿插種植，分布零散，大部分區(qū)塊呈細長條狀分布，面積不大，窄小的地塊計算機統(tǒng)計特性及紋理特性不夠明顯，計算機難以準確自動提取出地塊邊界；部分貝母特別是一到兩年生貝母植株低矮、細小，種植稀疏，土地裸露在外，使其在遙感影像的光譜與裸地或低矮植被覆蓋的其他地表接近，利用計算機自動分類難以區(qū)分差異；亦有部分貝母地塊分布極不均勻，有些地方零星分布似裸地，而有些地方濃密，此外也存在不同年份貝母混生現(xiàn)象，這使得計算機自動分類時容易將同一地類地塊分成多種不同地類，并且在采用面向?qū)ο蠓指顣r也很難分割出規(guī)整的邊界。

受以上因素影響，利用遙感影像進行伊犁貝母計算機解譯時存在一定局限，實驗結(jié)果顯示，目前常用的最大似然、支持向量機、決策樹、面向?qū)ο蟮扔嬎銠C分類法均無法有效提取伊犁貝母，解譯結(jié)果除部分犁過的裸地及濃密小麥地能提取出邊界清晰規(guī)整的地塊外，其他地塊則多呈現(xiàn)出不規(guī)則的破碎狀態(tài)，此外很多低矮植被覆蓋的山體因與稀疏種植的無花貝母光譜接近而錯分為貝母，分析顯示計算機分類法提取伊犁貝母不但精度低，而且很難提取出完整的地塊，分類后的面積統(tǒng)計與實際相差大，無參考意義。

目視解譯有別于計算機自動分類，因為人對地物有很高的綜合辨識能力，且對不同地物之間的細小差異較為敏感。從目視解譯的結(jié)果及精度分析看來，目視解譯法能有效提取伊犁貝母，且將其他地塊錯分為貝母的比例較低，而影響貝母目視解譯精度的主要原因是貝母的漏分，主要是因為部分貝母地塊，植株非常稀疏且低矮，與未被開墾的裸地或有雜草生長的空地光譜特性非常接近，從而產(chǎn)生漏分。

綜上，受伊犁貝母物候、生長及分布特點等因素影響，遙感技術(shù)在種植伊犁貝母調(diào)查中有優(yōu)勢，也有局限性，雖然常用計算機分類法無法有效提取，存在大量漏分和錯分，但目視解譯法提取精度較高，基本上能區(qū)分出少量開花、開花、無花等不同狀態(tài)，這將有利于伊犁貝母種植面積的動態(tài)監(jiān)測，同時有助于輔助其產(chǎn)量的估算。

研究過程中，也曾嘗試利用2012年5月14日獲取的ZY1-02C衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)進行伊犁貝母的信息提取，但實驗結(jié)果不理想，主要原因有：1)影像時相錯過貝母花期，不同年份貝母之間及與其他植被間的可區(qū)分性降低；2)影像多光譜只有綠、紅、近紅外三個波段，光譜分辨率低，較難體現(xiàn)出植被間的光譜差異，不利于區(qū)分無花期不同年份的伊犁貝母；3)多光譜10 m、全色5 m的空間分辨率難以識別小面積零散分布的伊犁貝母地塊；4)受天氣影響，影像質(zhì)量差，研究區(qū)40%左右的區(qū)域被厚云覆蓋，其余大部分區(qū)域有薄云覆蓋及云陰影存在，干擾了地物光譜信息，影像對比度降低，解譯困難。

本文對于其他種植藥用植物進行遙感調(diào)查的提示為：1)最佳影像獲取時間的確定不僅要考慮目標植物與周圍植物的區(qū)別度，也要考慮此時期氣候因素的影響程度；2)多年生藥用植物的不同年份特征不同，可能要區(qū)別對待；3)藥用植物種植地塊普遍比較破碎，一則藥用植物種植量較小，一家一戶都只是部分田地用來種植，二則由于普遍存在的連作障礙，都和其他作物輪作，因此對影像的分辨率要求比較高，另外解譯精度將低于大片種植的農(nóng)作物，解譯方法也需要多種方式嘗試，獲得每種藥用植物適用的特定方法。

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[3] 孫宇章，黃璐琦，郭蘭萍，等.遙感技術(shù)在中藥資源調(diào)查中的應用[J].中國現(xiàn)代中藥，2006，8(9)：7-10.

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ApplicationofRemoteSensingTechniqueinFritillariapallidifloraSchrenkInvestigation

SUNZhiqun1，2，ZHENGJianghua1，2，GUOBaolin3，4*，SHIMinghui3，XIECaixiang4，SUNChengzhong5，LIXiaojin3，JIAXiaoguang3*

(1.SchoolofResourcesandEnvironmentSciences，XinjiangUniversity，Urumqi830046，China；2.XinjiangEducationMinistryKeyLabofCityInteligenlizingandEnvironmentModeling，Urumqi830046，China；3.XinjiangChineseandMinorityNationalityMedicineResearchInstitute，Urumqi830002，China；4.ChineseAcademyofMedicalSciencesInstituteofMedicinalPlant，Beijing100193，China；5.ResearchInstituteofSurveyingandMappingofChina，Beijing100039，China)

This paper explored the phonological characteristics ofFritillariapallidifloraSchrenk，its growth status and distribution characteristics，using a variety of methods collect information ofFritillariapallidifloraSchrenk from the Worldview-2 image，discussed the feasibility of remote sensing in its investigation.Exploration results show that the florescence ofFritillariapallidifloraSchrenk is short，which blossom in mid or late April and the ground part stop growing in May and then gradually wilt.The different-yearFritillariapallidifloraSchrenk has different shape，which are irregularly interspersed with other crops and scattered.Most plots areas are small and assume slender strip distribution.SomeFritillariapallidifloraSchrenk are low，sparse，uneven，and have mixed phenomenon for which in different years.The result of remote sensing information extraction showed that the common computer automatically classification methods such as maximum likelihood，SVM，decision tree and object-oriented is certainly limited inFritillariapallidifloraSchrenk，because its distribution and growth characteristics，which cannot get effective results，except for the visual interpretation.This study provides a reference for the application of remote sensing technology in investigation ofFritillariapallidifloraSchrenk.

FritillariapallidifloraSchrenk；Remote sensing；Investigation；Worldview-2

10.13313/j.issn.1673-4890.2014.02.006

2013-09-13)