平流层飞艇近场高云特性与平流层飞行安全密切相关。针对常见的地基、空基以及天基云探测方法，研究分析并评估了各方法在高云探测中的优势与局限。为弥补现有探测方法的不足，本研究提出了基于平流层飞艇的近场探测和艇载下投探测两种云探测方法，初步分析了其可行性并介绍了相关气象类艇载探测载荷以及艇载下投设备的研究进展。总体而言，为保障平流层飞艇飞行安全，需要建立地、空、天协同的云探测系统，以提供全面的云特性数据支持，确保平流层飞艇平台的稳定可靠。同时，鉴于我国在高云探测领域的数据缺口与现有技术的不足，亟须加速平流层飞艇技术的研发，研制更为精确和可靠的气象探测设备，以提升我国的自主技术水平和数据采集能力。
准确获取滨海湿地的长期演变信息对生态保护与资源管理具有重要意义。本研究以盐城珍禽自然保护区缓冲区与核心区为研究对象，利用1996—2024年Landsat遥感数据，借助Google Earth Engine云平台，融合连续变化检测模型（CCDC）、植被物候特征与马尔可夫随机场（Markov Random Field）分类后处理的优化方法（CCDC-MRF）监测湿地演变过程，探究湿地演变的时空异质性。结果显示：所构建方法分类精度较高，湿地识别的平均总体分类精度为86%以上，Kappa系数超过0.85，有效抑制椒盐噪声；研究区湿地演变呈现阶段性特征，经历“围垦—稳定—退围还湿—互花米草治理”的演化过程，缓冲区人工湿地变化幅度较大主要转向芦苇湿地。核心区变化较小，以自然植被的相互演替为主，近年变化主要受互花米草治理行动的影响；水体与植被的增益损失动力机制存在空间差异，缓冲区水体的增益损失主要受退养还湿的影响，而核心区植被大面积损失则与互花米草治理直接相关。研究表明，连续变化检测优化算法能提升滨海湿地识别的精度。盐城珍禽自然保护区的滨海湿地变化由于政策调控、自然过程与互花米草入侵的不同而呈现出差异化的演变特征。研究深化了对滨海湿地演变机制的理解，可为滨海湿地的精准监测与分区管控提供技术支撑。
针对滨海湿地语义变化检测中存在地物破碎化、边界模糊以及因样本不足导致地物可分性差等问题，研究提出一种语言引导的空间关系感知网络GeoLingua。该方法利用基于斑块的图卷积网络实现非局部上下文信息聚合，增强对破碎区域语义一致性的建模能力；引入边界引导的注意力机制提升对模糊边界的敏感性与识别精度；通过情景化语义引导模块，构建动态语义约束以引导视觉特征学习，从而弥补因训练样本不足导致的地物可分性差等问题。在黄河口滨海湿地数据集上开展实证分析表明，变化检测任务交并比超过97%，语义分割任务平均交并比超过93%。该方法在复杂生态环境中具备优异的语义变化感知能力，并验证了融合结构建模与语义约束的有效性。
湿地是生物多样性的重要栖息地，具有调节水文循环、净化水质、缓解气候变化等重要生态功能。然而，全球湿地面积自1970年以来减少了35%，湿地的丧失和退化仍在持续。基于Google Earth Engine （GEE） 平台，利用Sentinel-2高分辨率遥感影像，结合物候辅助的随机森林算法和物候特征提取方法，对杭州西溪湿地2019—2024年的植被覆盖动态变化进行了精细化分析。研究结果表明：西溪湿地的植被覆盖经历了显著的时空变化，木本湿地面积从2019年的61.74%减少至2024年的57.48%，而草本湿地面积从15.31%增加至22.66%，水体面积保持相对稳定。本研究提出的基于GEE平台的随机森林湿地分类模型表现出良好的精度（OA>0.8），引入物候特征后精度提升明显，可为湿地生态系统的长期监测与管理提供技术支持，并为全球湿地保护提供参考。
植被物候变化会对生态系统的碳循环、水循环和能量交换产生明显的影响，是全球生态系统研究的重要内容。图们江流域因其独特的地理位置，对气候变化响应敏感，同时也是我国重要的生态栖息地与水稻主产区之一，因此对其植被物候展开研究，可为流域植被资源的合理保护及农业生产的科学管理提供科学参考。基于2001—2023年MOD13Q1 NDVI数据集，本研究采用S-G滤波、动态阈值法、一元线性回归趋势法和偏相关分析法，分析图们江流域植被物候的动态变化和不同因子（气温、降水量、地表温度和海拔）对流域植被物候的影响。结果表明：①SOS主要集中在第105~135 d，EOS主要集中在第280~300 d，LOS范围为115~200 d；②SOS以2.93 d/10 a速率提前，EOS以0.77 d/10 a速率延迟，LOS以3.87 d/10 a速率延长；所有植被类型的SOS均呈现提前趋势，阔叶林、针叶林和农田的EOS推迟，草地、灌丛和湿地的EOS提前，只有湿地植被的LOS缩短；③SOS主要受1月气温（偏负相关）、3月降水（偏负相关）和2月地表温度（偏正相关）的影响；EOS主要受9月气温（偏正相关）和10月降水（偏正相关）的影响；④SOS和LOS随海拔梯度呈现显著的三段式分异特征（分界线为600 m和1 500 m），EOS随海拔的升高而推迟；植被类型不同，随着海拔变化呈现出的物候规律具有差异性。2001—2023年，图们江流域植被的生长周期延长，气温为流域植被物候变化的关键驱动因素，且流域植被物候具有明显的海拔分异特征。针对以上结论，未来应制定气候适应性种植策略、实施海拔梯度差异化资源管理。
植被物候随由人口分布塑造的城乡梯度形态呈现规律性变化。为探究植被物候及其自然影响机制在城乡梯度上的变化，研究基于2001—2020年MOD13Q1增强型植被指数（EVI）数据进行时间序列重构并用阈值法提取植被生长季开始期（SOS）、生长季结束期（EOS）、生长季长度（LOS）3个物候参数，得到以人口数据划分的十级城乡梯度上植被物候的变化规律，进而用偏相关分析的方法对物候影响因素进行探究。结果表明：①随着城乡梯度等级提高，SOS平均提前3.08 d/级，EOS平均延迟3.31 d/级，LOS平均延长6.46 d/级；②地表温度的升高会使SOS提前， EOS推迟；降水和辐射的增加会使SOS延迟，EOS提前；③城乡梯度每提高一级SOS、EOS与影响因素的偏相关系数最值的绝对值平均约下降0.02。研究表明，植被物候随城乡梯度发生规律性变化，且这种变化主要由与之相关的影响因子主导，该结论为人类活动通过改变自然环境而影响生态系统提供了重要证据。
针对现有物候相机研究多侧重单一景观监测、缺乏精细化对比的问题，本研究利用北美物候监测网络PhenoCam典型站点的长时序高频照片（2014—2023年），对比分析落叶阔叶林、常绿针叶林和草地3种植被功能类型（Vegetation Functional Type，VFT）的物候特征及其环境响应差异。研究首先设定感兴趣区（Region of Interest，ROI）提取相对绿度指数（Green Chromatic Coordinate，GCC），结合双逻辑斯蒂函数反演物候参数，进而结合气象数据构建多元回归模型以解析环境因子对植被物候的影响。结果表明：①落叶阔叶林GCC季节振幅最大且年际变异小，常绿针叶林季节波动平缓，而草地物候期年际波动最为剧烈；②多因子分析揭示研究区生态系统受能量限制主导。在剔除季节性自相关后，气温仍是驱动所有植被生长的绝对主导因子（标准化系数β>0.74），水分因子无显著作用；③草地对短波辐射表现出显著的正向驱动效应（β=0.24），表明草本群落相比森林对光资源响应更为直接。本研究证实单幅照片同步提取多植被物候的可行性，揭示同一气候背景下不同植被的差异化适应策略，为生态系统模型的精细化参数验证提供近地面观测依据。
残差趋势法（Residual Trend Method，RESTREND）是植被变化归因的重要方法之一。受气候因子与人类活动共线性（CH共线性）问题的困扰，RESTREND一直存在较大不确定性。为了克服CH共线性问题，本研究提出时空基准的概念以及迭代选取时空基准的方案，从而建立一个时空基准RESTREND框架（STR-RESTREND），并应用于中国区域植被变化归因。结果表明：①1982—2022年中国区域植被总体呈增加趋势，其中黄土高原及其周边植被增速最快，而植被退化较快的区域多集中在经济发达的大城市群；②气候变化对植被起促进作用的区域基本分布在秦岭—淮河线以南，以北区域多为无明显影响区；人类活动对植被起促进作用的区域占中国总面积的68.7%，起抑制作用的区域占18.2%，其中仅0.7%的区域反映为明显抑制；③相较于气候变化，人类活动更深刻影响着中国区域植被变化，在植被改善或退化区域，均有约90%的像元人类活动贡献率大于气候变化贡献率；④本研究提出的STR-RESTREND有效解决了CH共线性问题，避免了常规RESTREND在植被变化归因中对气候因子作用的错误估计。研究明确了气候变化与人类活动在植被变化中的相对作用，为评估生态工程的成效、优化生态保护修复策略提供了重要科学依据。
长期以来，红光与近红外波段的卫星数据是植被指数计算的核心，为全球植被监测提供关键支撑。然而，多源卫星数据若未预先开展相互校准直接拼接整合，可能会引入人为误差、导致植被指数失真、产生虚假变化趋势，最终降低监测可靠性。为根据可信参考仪器实现对FY-3D/MERSI-Ⅱ的校准，本研究采用卫星瞬时星下点（SNO）交叉定标技术，并以辐射性能已验证的AQUA/MODIS作为参考基准。考虑到传统的MERSI-Ⅱ与MODIS的SNO交叉点多分布于高纬度冰雪覆盖区域，虽反射率高但动态范围窄，研究进一步采用扩展的SNOx方法，通过纳入低纬度地区MERSI-Ⅱ与MODIS的轨道交叉点进行推导；同时整合SNO与SNOx交叉点数据，显著提升了样本的代表性与多样性。利用2019年MERSI-Ⅱ与MODIS的匹配数据，本研究生成MERSI-Ⅱ可见光及近红外波段的高精度定标校准系数。基于该系数对2020年7月的MERSI-Ⅱ反射波段进行重新校正后，结合标准算法生成归一化植被指数（NDVI）产品，与MODIS NDVI数量上呈一致性。结果显示：2019年的交叉定标模型精度优异（R2>0.99），有效大幅降低了仪器在红光与近红外波段的偏差；经定标校准后的MERSI-Ⅱ NDVI产品，在16 d合成与月合成尺度下均与MODIS NDVI呈现出高一致性，相关系数均达到0.9以上。该研究为全球尺度遥感数据的协同与一致性处理，提供了强有力的数据基础与技术支撑。
漓江流域植被变化对区域生态安全具有重要指示意义，其对自然环境与人类活动的响应可为生态保护与可持续发展提供科学支撑。基于连续NDVI序列，本研究综合运用趋势检验、Hurst指数与地理探测器，构建“趋势识别—持续性判别—驱动机制解析”的分析框架。结果表明：①NDVI整体呈显著波动上升趋势，年均值由0.586增至0.675，年增长率约0.011；②空间上，中北部喀斯特丘陵区显著恢复，南部受人类活动影响出现局部退化，空间异质性增强；③Hurst指数由反持续性向持续性转变，表明未来整体延续改善趋势；④驱动机制上，地形因子占主导地位，气温影响增强，降水作用较弱，人类活动总体贡献有限但在重点开发阶段呈阶段性强化；⑤多因子交互呈显著非线性增强效应。研究表明，植被演变以自然因子主导并受人类活动调制，多因子通过非线性耦合共同驱动其时空分异，为区域生态分区调控与差异化管控提供科学依据。
受气候变化和人类活动影响，近年来山东省植被归一化植被指数（NDVI）相应发生变化，探究植被的变化特征及其影响因素对于区域规划、环境保护等具有重要意义。基于2003—2020年MOD13Q1 NDVI数据，采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall显著性检验、偏相关分析、残差分析等方法，分析山东省NDVI的时空变化特征以及气候变化和人类活动对NDVI的影响。结果表明：2003—2020年山东省植被NDVI变化以轻度增长（0.02/10 a<slope<0.05/10 a）和基本不变（-0.02/10 a<slope<0.02/10 a）为主，年均增长率约为0.03/10 a，植被增长主要发生在冬春两季，增长最显著的是鲁西北地区，NDVI降低的区域主要是各城市扩张区；平均气温和降水量与NDVI呈正相关，并且气温对NDVI的影响高于降水；气候变化和人类活动对植被NDVI变化的贡献率分别为43.71%和56.29%，在像元尺度上，气候变化和人类活动共同作用引起植被增长的区域最多，占总面积的81.57%。本研究可为优化山东省土地利用政策、推动人与自然和谐发展提供科学依据。
针对传统干涉合成孔径雷达（InSAR）林下地形反演方法普遍存在散射特性描述不足、模型非线性强和参数收敛性差等问题，本研究提出了一种基于干涉水云模型（IWCM）的改进方法。该方法在同时考虑体散射与地表散射效应的基础上，引入归一化植被指数（NDVI）对模型施加先验约束，利用TanDEM-X双基线InSAR数据增加观测维度，并构建两步非线性最小二乘优化策略提高模型收敛性能。以内蒙古根河林区为实验区，通过机载激光雷达（LiDAR）数据对反演结果进行验证，原始InSAR DEM的RMSE为6.43 m，所提方法去除散射相位中心高度后的林下地形RMSE为3.81 m，精度提升了40.75%。实验结果表明：该方法显著提升了林下地形反演的精度与稳定性，为双基线及多基线的InSAR林下地形反演方法提供了新思路。
沿岸浅海区域的水深信息在海岸地貌测绘、港口航道养护管理以及海洋生态环境监测中具有重要价值，但受限于浅水环境和高成本因素，常规船载测深手段难以实现高效覆盖。针对传统经验模型对光学变化敏感、机器学习方法缺乏物理约束以及深度学习模型在复杂浑浊水域易失稳等问题，本研究提出了融合光学辐射传输机制的改进型深度学习水深反演框架DRT-OptiNet。模型以U-Net编码—解码结构为基础，引入光学参数回归与可微辐射传输层，实现水深—光谱关系的物理一致性建模；同时通过残差结构、宽瓶颈设计和批归一化增强特征表达能力，提高模型的稳定性和泛化能力。在清澈水域（甘泉岛）和复杂浑浊水域（上海港北港航道）的实验中，DRT-OptiNet在不同光学条件下均显著优于传统经验模型和机器学习方法。甘泉岛区域中，模型能够准确（R² = 0.98、RMSE = 0.54 m、MRE = 6.51%）重建连续水深梯度及细尺度地形特征；在光学高度复杂的上海港北港航道，模型仍获得较高整体精度（R² = 0.84、RMSE = 1.72 m），能有效刻画主航道深槽与浅滩格局。DRT-OptiNet能够在多类型水体环境中保持较高精度与良好稳定性，为浅海水深反演提供了一种兼具深度特征学习能力与物理可解释性的有效技术路径。
陕北地区由于煤矿开采引发的沉降、地裂缝、滑坡等地质灾害，严重影响了矿区的生态环境和居民安全。为深入了解矿区内的地表形变特征及相应的地质灾害，本研究以神木市神南矿区为研究区，利用2017年3月12日至2022年9月18日期间SBAS-InSAR得到的地表形变监测结果，分析矿区内地表形变的特征和形成过程；基于沿剖面的累计沉降值和时间序列累计沉降曲线，研究地表形变的发展过程和影响因素；无人机调查证实地表沉降引发地裂缝、滑坡等其他地质灾害。结合2021年12月—2022年12月期间10个监测点的位移监测数据，对地裂缝、滑坡的发展趋势和相关因素进行综合分析。结果表明：矿区内地表形变主要由采矿活动导致，并受上覆岩层厚度的影响；地表形变与采矿活动具有较强的空间扩展性、时间延续性和时空相关性。研究结果可为采矿对地表形变的影响及两者之间的时空相关性研究提供参考。
黄河流域水资源丰富，流域内水利枢纽深刻影响着居民的生活和区域经济发展。该流域地质环境脆弱，多数大坝运营时间久，开展大坝健康诊断具有重要价值和意义。本研究采用星载InSAR技术研究黄河流域典型大坝时空形变特征。为了获得高精度坝体形变，实验采用网络优化辅助InSAR相位解缠方法。研究区域为黄河上游公伯峡大坝和黄河中游小浪底大坝，实验数据采用2017—2024年的Sentinel-1A。研究结果显示公伯峡水电站大坝部分区域形变速率超过2 mm/a，小浪底水利大坝部分区域形变速率20 mm/a，库区水位波动引起大坝周期性形变特征。InSAR网络优化方法提升了相位解缠绕精度。该研究对黄河流域水利枢纽安全运营起到关键支撑，对于其他黄河流域水利大坝健康诊断具有重要借鉴意义。
基于震前、震后遥感影像的坍塌建筑物检测方法，无需依赖单一震后数据，也不需要借助高程变化信息，对及时开展应急响应具有重要的意义。震后SAR影像蕴含的极化与散射特征能有效反映地震引发的建筑物坍塌所导致的微波散射特性变化。然而，坍塌建筑物将具有比完好建筑物更低的散射强度，因此在检测时易受周边完好建筑物的干扰。此外，鉴于SAR影像在空间细节表达上的局限性，引入光学影像所包含的空间细节信息对其形成有效补充，对于提升坍塌建筑物检测精度至关重要。为此，通过融合多源数据中视觉特征与极化散射特征，本研究提出了一种联合震前高分光学影像与震后SAR影像的坍塌建筑物检测方法PreOPT-SAR。首先针对配准问题，设计了一种基于内切圆圆心和边界点的光学-SAR（OSICBP）特征点匹配策略，并结合边界补偿因子与方向补偿因子（BCFDC）的改进型区域增长算法，旨在统一提取两类影像中的建筑物对象集合。此外，为了减轻邻近未损毁建筑物对坍塌区域识别的干扰，进一步引入了基于Yamaguchi分解的多因子极化分解方法（MPDOY），以提升散射分量的表征能力。在多组真实数据集上的实验结果表明，PreOPT-SAR方法展现出优越的性能，其总体精度（OA）均可达到83.86%以上，显著优于多种先进的对比方法。
海上油气平台是用于海洋油气资源勘探、开采和运输的重要设施。监测海上油气平台对于海面溢油监测、温室气体排放估算、海洋生态保护等具有重要意义，卫星遥感影像已经广泛用于海上油气平台的监测。然而，现有研究采用的动静分离策略忽略了船舶经过海上油气平台邻近位置的情况，同时难以反映移动式海上油气平台的短时期动态变化。为此，研究提出了一种考虑目标时空重合度的动静分离策略，基于时序Sentinel-1合成孔径雷达 （Synthetic Aperture Radar， SAR）影像开展海上油气平台动态变化监测。该方法使用时序Sentinel-1遥感影像和Faster R-CNN深度学习模型提取海上亮目标，测算目标包围框在时序影像中的空间重合度，并结合停留时间去除移动目标，设定目标面积阈值去除小目标得到海上油气平台提取结果，进一步根据平台出现时间和消失时间监测典型区域油气平台动态变化。研究采用该方法监测了2015—2025年涠洲油田中心区域海上油气平台的动态变化，使用高分系列卫星影像和Sentinel-2卫星影像验证提取结果，得到提取准确率为98.6%。在研究区共识别出80个海上油气平台，其中监测期内始终存在的固定平台13个，新建平台4个，位置发生变化的移动式平台63个，变化平台中54个平台的停留时间在30 d以内，说明该区域海上油气平台活动频繁，存在较多的短时间钻井勘探作业。因此，研究提出的方法能够较为准确精细地监测海上油气平台的动态变化，尤其能够反映移动式海上油气平台的短时期动态。
牦牛作为青藏高原高寒生态系统中的关键牧业资源，其数量与分布信息的获取对草地资源管理、放牧优化及生态监测具有重要意义。传统牦牛识别主要依赖人工调查或野外遥感点位判读，存在工作量大、更新滞后、空间覆盖有限等局限，难以满足大范围、自动化的牦牛定位需求。为实现牦牛的快速准确识别，本研究以高分二号和高分七号多光谱遥感影像为基础，构建斯布牧场多时相牦牛遥感数据集，采用改进的 YOLOv8 神经网络模型开展目标检测，并引入四通道输入以增强光谱判别能力；针对遥感影像中牦牛与静态地物在形态和光谱上的相似性问题，设计一套基于空间约束、辐射暗点检测、置信度过滤与历史时相比对的静态目标剔除方法，有效抑制误检与漏检。结果表明：在丰草期影像中模型平均精确度为0.92，平均召回率为0.74；在枯草期影像中平均精确度同为0.92，平均召回率为0.75。本研究验证了结合多源遥感与静态目标筛选机制的深度学习方法在牦牛识别任务中的有效性，为类似弱目标、高背景干扰下的物种遥感识别，提供了思路和方法支撑。
青海湖是中国最大的咸水湖，也是维系青藏高原东北部生态安全的重要水资源。近年来，受气候暖湿化的影响，其西部和北部近岸部分区域出现刚毛藻水华。及时、准确地获取刚毛藻水华的空间分布范围，对于有效保护青海湖水体环境和科学治理刚毛藻水华引发的生态问题至关重要。本研究基于Sentinel-2 MSI遥感影像与无人机正射影像，结合9种藻类光谱指数提取布哈河口北侧刚毛藻水华的分布信息并对比提取效果及适用性。在此基础上，利用表现优异的光谱指数对青海湖全湖区的刚毛藻水华进行提取，选取最优指数反演2019年青海湖刚毛藻水华的分布特征并分析其变化规律。结果表明：SB、BD、NDVI、MCI、SABI和VB-FAH共6种光谱指数在典型区域的提取效果较好（Kappa>0.9），错分率和漏分率较低；VB-FAH指数在全湖区提取效果最优（Kappa=0.88），NDVI指数次之（Kappa=0.86），SABI和BD指数提取效果相当（Kappa=0.79），MCI指数提取效果最差（Kappa=0.67）；2019年青海湖刚毛藻水华最大面积为4.10 km2，最小面积为1.79 km2；刚毛藻水华分布最多的区域是布哈河口北侧，其次是布哈河口南侧，其他区域刚毛藻水华面积相对较小。在空间上，刚毛藻水华受风力作用随青海湖面积的扩张而向外迁移，呈条带状或斑块状分布在湖岸附近。研究表明，VB-FAH指数作为刚毛藻水华提取的最优方法，可为长时序刚毛藻水华分布信息提取提供参考依据。
近年来随着城市化进程的加快，济南市不透水面（ISA）扩张迅速，加剧了城市热岛的强度。以Sentinel-2 MSI、Landsat-8 TIRS、MODIS等多源数据为支撑，本研究提取2015—2021年的不透水面格局数据，并基于线性光谱分解获取不透水面丰度（ISP）数据，从景观格局指数视角分析了济南市ISA与地表温度（LST）之间的关系，探索了分级的ISP与LST之间的函数关系。结果表明：LST具有显著的时空分布特征，6月高值区主要分布在东部，9月集中在市中心，整体呈下降趋势；ISP分布不均，市中心区域普遍高于0.6，边缘区域多低于0.2；ISA整体呈现U型密度分布模式，低、高密度ISA面积均大于200 km2，显著高于中间等级；ISP与LST相关性显著（相关系数在0.657~0.734之间），多项式回归拟合效果最佳，2018年决定系数R2高达0.904；景观格局分析显示，斑块密度和聚合度指数与LST呈正相关，景观形状指数呈负相关。研究结果可为城市热环境调控与规划提供科学参考。
贵州省是我国重要的烟草种植区之一，其喀斯特山区受强云雾干扰且地物破碎，限制了烟草种植区的遥感提取精度。针对上述问题，以贵州省毕节市金沙县为研究区，依托Google Earth Engine平台，采用HSV-PCA方法融合Sentinel-1合成孔径雷达影像与Sentinel-2多光谱影像，构建多源遥感特征数据集。基于融合影像，分别采用最大似然分类、随机森林、支持向量机、面向对象及神经网络方法开展烟草种植区提取，并对不同分类方法的精度表现进行对比分析。结果表明：Sentinel-1/2融合影像能够有效削弱云雾与地物破碎对分类结果的影响，显著提升烟草种植区识别精度。在融合数据条件下，神经网络与支持向量机方法的精度提升最为明显，其中神经网络方法表现最优，其生产精度为95.10%，总体精度由97.32%提升至98.96%，Kappa系数由0.953提升至0.972，用户精度由85.61%提升至97.22%。以金沙县政府公布的年度烟草种植面积统计数据作为区域尺度参考，融合分类结果的面积差异为4.92%。研究表明，基于HSV-PCA方法融合的Sentinel-1/2影像能够实现喀斯特山区烟草种植区的高精度提取。
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