林地作为“丝绸之路经济带”重要战略布局中生态文明建设的主体，对构筑区域生态屏障、推动沙漠治理具有重要意义。古尔班通古特沙漠作为我国的第二大沙漠，其荒漠灌木林是维系新疆城市整体生态环境安全的前沿保护地带和天然生态屏障。而近年来，该区域大沙鼠灾害持续高发，大沙鼠采食和掘洞行为造成了荒漠林衰败、土质疏松、流沙四起，严重威胁着荒漠林生态环境的健康。实时、准确、动态地监测大沙鼠鼠洞的空间分布及影响因素，及时开展有效措施进行防治刻不容缓。　　由于荒漠林区的复杂性，传统的大沙鼠调查和监测方式费时费力，不能达到实时、准确、大面积监测鼠情的需求。卫星遥感在林业病虫害中的应用研究已经非常全面和深入，但在鼠害监测方面鲜有报道，主要原因在于卫星遥感影像的空间分辨率无法满足鼠洞识别的精度要求。无人机低空遥感系统填补了这一弊端，其高时效、高分辨率、全自动化等性能为荒漠林大沙鼠灾害监测提供了一种新的有效监测手段，提高了鼠情监测的信息化水平和效率。本文尝试采用无人机遥感技术，对荒漠林大沙鼠鼠洞的空间分布规律进行研究，主要成果体现在以下几个方面：　　（1）确定大沙鼠鼠洞识别的最佳航拍空间分辨及大数据预处理流程：　　以古尔通古特沙漠南缘的大沙鼠典型危害荒漠林区为实验区，采用固定翼无人机搭载可见光波段的高清数码相机，野外航拍获取两种不同空间分辨率的荒漠林大沙鼠典型危害区航片数据，确定最佳鼠洞识别空间分辨率；并经过内业快速拼接处理获取了研究区2.4cm空间分辨率的数字真正射影像（TDOM）和1m空间分辨率数字高程数据（DEM），用于进一步研究。　　（2）荒漠林大沙鼠航空影像解译规范和技术体系的形成：　　在TDOM数据基础上，分别采用人工目视解译、最大似然分类方法及面向对象分类方法对TDOM影像进行解译进而提取鼠洞空间分布信息，并对比分析各方法在荒漠林鼠洞提取中的适用性和分类精度。研究结果表明：最大似然分类方法精度较低，不适用；人工目视解译准确度高，但对于大面积且密度较高的鼠害分布区，工作量太大；而面向对象分类方法分类精度较理想，且很大程度上提高了航空影像大数据的处理效率，适用性较好。　　（3）基于GIS的荒漠林大沙鼠鼠洞密度提取及危害程度分级标准研究：　　本文以鼠洞空间分布数据为数据源，在ArcGIS软件的支持下，分别采用Kernal密度分析和基于GIS格网单元的鼠洞密度提取方法计算了研究区大沙鼠鼠洞密度。研究表明：kernal密度分析结果从整体上反映了实验区鼠洞的密度空间分布及聚集情况；此外，通过建立GIS格网单元，根据鼠洞密度计算公式，采用GIS叠置和空间统计功能获取了实验区大沙鼠鼠洞密度空间分布图，在此基础上，进一步对大沙鼠危害程度进行分级统计，结果发现研究区大沙鼠灾害处于中高密度及猖獗状态，即重度危害。　　（4）荒漠林大沙鼠鼠洞空间分布及其影响因素综合分析：　　首先对荒漠林大沙鼠鼠洞空间分布数据进行空间自相关检验，并采用标准差椭圆从二维角度探讨了鼠洞分布点的分布中心、分布范围、分布走向和分布的各向异性。从地形地貌、植被覆盖及荒漠类型三个方面集成分析和探讨了6个影响因素与荒漠林大沙鼠鼠洞分布的相关性。结果表明6个因素对大沙鼠灾害的空间分布都有不同程度的影响，但各因子之间又相互制约，相互依存，在不同生境、不同地带综合地起着作用。　　（5）本文将成为今后林业和畜牧业部门利用“3S”集成技术进行鼠情精细、动态监测的重要参考和核心内容。