【摘要】快速确定鼠洞斑块在生态上很重要，在技术上也具有挑战性。无人机影像与面向对象分析技术(OBIA)相结合为鼠洞斑块识别提供了新的技术手段，也为理解鼠洞斑块与植被盖度之间的空间格局提供了可能。然而OBIA的扩展特征空间，包含大量冗余信息，影响鼠洞斑块提取的精度和效率。本文提出一种OBIA耦合特征选择的荒漠草原鼠洞斑块识别框架，研究支持向量机、随机森林、K-最近邻在鼠洞斑块识别上的性能，探讨鼠洞斑块面积与植被盖度之间的关系。结果表明：特征选择与随机森林相结合的算法总分类精度高达91.74%，Kappa系数为0.89，优于支持向量机和K-最近邻，表明特征选择在降低特征维度的同时，可以提升随机森林算法的性能。基于最优特征集的支持向量机在处理无人机影像上的时间成本最低，样本的平均处理时间为11.48 s，特征选择可以有效提高影像处理的速度。本文还证明了鼠洞斑块面积与植被盖度之间满足二次函数关系。该研究为基于无人机影像的荒漠草原鼠害监测提供了一种新的方法，也为鼠害防治和草原治理提供了理论指导。