藏北典型高寒草甸地上生物量的遥感估算模型

本研究利用2010和2011年6-9月高寒嵩草草甸群落地上生物量数据和同期的中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)影像数据,建立了西藏自治区拉萨当雄高寒草甸的地上生物量遥感估算模型。在探讨群落地上生物量与归一化植被指数(normalized difference vegetation indices,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation indices,EVI)以及地表水分指数(land surface water indices, LSWI)相关关系的基础上,构建了群落地上生物量与各指数的线性或非线性(包括对数函数、二次多项式、三次多项式、幂函数、增长曲线、指数函数)估算模型,并进行了模型验证。结果表明, 1)3个指数中EVI的模拟效果最好,NDVI次之,LSWI最差;2)所有模型中线性模型的模拟效果最好,EVI的线性模型为:y=174.225x,R²=0.975, P<0.001,NDVI的线性模型为:y=115.478x,R²=0.956, P<0.001;3)在预测效果方面,幂函数模型最好,线性模型次之,其平均误差分别仅为9.76%和10.8%,因此,两者都可以用于高寒草甸群落地上生物量的模拟。     

黑土滩恢复演替过程中植物功能群及牧草品质变化

应用空间序列代替时间序列的方法,对高寒草甸不同恢复演替阶段黑土滩植物群落结构、植物功能群及牧草品质的变化进行了研究。结果表明:物种数与演替梯度间呈显著正相关关系:y=5.594x+0.643,(R²=0.8811);Shannon指数与演替梯度间呈非线性单峰曲线关系:y=-0.0528x²+0.6584x+0.3874(R²=0.7531);生物量与演替梯度间亦呈单峰曲线关系:y=-8.7647x²+86.696x+67.14(R²=0.6164)。一年生植物在群落中的数量呈下降趋势;禾本科植物在群落中的数量呈上升趋势;莎草类及杂类草植物在群落中的数量均呈增加趋势,但莎草类植物增幅不大,而杂类草植物则急剧增加。牧草品质随演替时间的延长而发生不同的变化:劣等牧草生物量在群落中呈下降趋势;中等和优等牧草生物量的变化趋势相同:随着演替时间的增加,均呈现幅度较大的增加趋势;而良等牧草生物量的变化则与之不同,生物量的峰值出现在演替的4-5年间。随着黑土滩的恢复演替,植物群落结构、功能群类型及草地生产性能均发生了重要变化。     

不同密度短星翅蝗危害后羊草的高光谱变化及对产草量的影响

为建立羊草草地高光谱植被指数(NDVI)与短星翅蝗危害密度之间的关系模型,估计短星翅蝗危害造成的牧草损失,使用短星翅蝗按5,10,20,40和60头/m²5个密度梯度在羊草草地进行田间取食危害试验,测定不同危害时长后的NDVI值,最后根据NDVI和生物量的对应关系计算蝗虫危害后的牧草损失量。结果发现短星翅蝗危害羊草草地后,随短星翅蝗密度增加,NDVI值呈现逐渐降低的趋势,但是在密度为10头/m²时,归一化植被指数NDVI值略有上升。模拟短星翅蝗危害不同时间后NDVI与密度之间的关系方程为:Y=0.5932+0.0014x-6.93×10^-5x²(5 d),Y=0.5950-4.8500×10^-4x-4.01×10^-5x²(10 d),Y=0.5848-0.0024x-1.61×10^-5x²(15 d),Y=0.6422-0.0031x-2.12×10^-5x²(20 d)。其中, y为植被指数NDVI,x为蝗虫密度。同时研究发现,低密度情况下(不大于20头/m²),随危害时间延长短星翅蝗取食对NDVI校正值无显著影响;高密度情况下(大于20头/m²),随时间延长NDVI校正值迅速降低,不同密度间的差异显著。根据草地生物量与NDVI的回归方程(y=614.15x-119.28)将NDVI值转换成牧草损失量,发现随虫口密度增加,牧草损失量呈增加趋势。低密度短星翅蝗(5,10头/m²)危害情况下,羊草草地有超补偿作用,当蝗虫密度超过40头/m²时,生物量降低趋势非常明显。研究结果表明,归一化植被指数NDVI变化与蝗虫危害密度相关关系显著,随着蝗虫密度的增大,NDVI的值先增长后降低。根据蝗虫危害造成的光谱变化,可以估计蝗虫危害密度及造成的损失。本研究为进一步开展蝗灾的大区域遥感监测奠定了基础。     

高寒草甸恢复演替过程中生产力与植物功能特征关系的研究

研究选择甘肃省玛曲县阿孜牧场高寒草甸,利用空间序列代替时间序列的方法,分别于同质高寒草甸内选择弃耕后恢复1,3,7,10,15年的5个演替梯度的草地各0.5 hm²,于每梯度样地内选5个0.5 m×0.5 m的样方,分别于2010年5月(牧草萌发期)和8月底(生物量高峰期)分种测定植物高度、盖度、密度和生物量。同时按照生物量比率理论,测定样方中生物量之和达80%的优势物种的株高、相对生长率、叶面积、叶鲜重等,就高寒草甸恢复演替过程中生态系统初级生产力与4种涉及养分获取及养分利用且简单易测的植物功能特征(植株高度、相对生长率、比叶面积和叶干物质含量)的关系进行了研究。 结果表明, 植株高度(y=-12.299x+410.3, R²=0.678 2, P<0.001)、相对生长率 (y=-0.022 9x+0.624 7, R²=0.699 2, P<0.001)、以及比叶面积(y=-61.171x+2 756.5, R²=0.595 6, P<0.001)等功能特征均与演替时间呈显著负相关关系,叶干物质含量与演替时间呈显著的正相关关系(y=0.170 5x+0.106 3, R²=0.506 5, P<0.001)。地上净初级生产力也与演替时间呈显著负相关关系(y=-0.228x+7.386 7, R²=0.495 4, P<0.01)。同时, 地上净初级生产力与株高(y=0.014 7x+0.942 6, R²=0.457 5, P<0.01)、相对生长率(y=8.695 4x+1.869 9, R²=0.519 1, P<0.001)和比叶面积(y=0.002 4x+0.942 6, R²=0.361 7, P<0.01)间呈显著正相关关系,与叶干物质含量的相关性不显著(y=-0.435 5x+6.797, R²=0.101 5, P>0.05)。此结果证明,植株高度、相对生长率、比叶面积等功能特征对高寒草甸生态系统生产力响应演替变化具有一定的指示意义。 在高寒草地生态系统管理和利用中, 可将此特征作为预测草地系统功能响应环境变化的参考依据。     

乌鲁木齐周边典型荒漠草地群落物种多样性及生物量关系研究

为探讨荒漠草地群落物种多样性及生物量分配，本研究采用样方法对乌鲁木齐市周边典型荒漠草地群落物种多样性与生物量的关系进行研究。结果表明：乌鲁木齐周边典型荒漠草地群落物种组成单一，群落平均高度、盖度、密度、生物量呈现显著性差异(P<0.05)；0～50cm土层中，群落地下生物量除梭梭群落均随着土层深度增加而逐渐减小，梭梭群落则呈先增加后降低的趋势；植物群落呈异速生长模式，拟合方程为：y=231.375×e^{0.003 3x}(R²=0.714 8)；凋落物生物量与地下生物量之间呈线性关系，拟合方程为：y=13.818x+259.812(R²=0.616 1)；地上生物量与物种多样性之间呈单峰变化曲线，对应方程为：y=-5.210 4x²+0.004 5x+0.369 9(R²=0.307 1，P<0.01)，群落地下生物量与物种多样性之间关系表现出极显著的线性相关，对应方程为：y=3.073 5x+0.678 2(R²=0.543 4，P<0.05)。本研究结果可为退化荒漠草地的恢复及生物多样性保护、生态系统功能维持与恢复提供基础数据。     

基于随机森林的高寒草地地上生物量高光谱估算

草地地上生物量（Aboveground biomass,AGB）是衡量草地生产力的关键因素,准确测定草地AGB具有重要意义。高光谱因具有时效性强、不破坏草地等特点被广泛用于草地生理生态指标的测定。本研究提取和计算了海北试验站高寒草地冠层的原始光谱（Original spectrum,OR）反射率、一阶微分光谱（First derivative spectrum,FD）反射率、光谱位置面积参数（Spectral parameters of spectral position and area,PA）和植被指数（Vegetation indices,VI）4种不同类型的特征变量,使用连续投影算法（Successive projections algorithm,SPA）和递归特征消除算法（Recursive feature elimination,RFE）进行特征选择,采用随机森林算法（Random forest,RF）构建草地AGB估测模型。结果表明：在由4种特征变量分别构建的草地AGB估测模型中,基于VI的RF模型精度最高（测试集R²=0.70,RMSE=557.87 kg·ha^-1）,实测AGB与估测AGB的线性R²达到0.72;不同类型特征变量组合构建的草地AGB估测模型中,PA+VI组合的RF模型精度最高（R²=0.71,RMSE=548.97 kg·ha^-1）,实测AGB和估测AGB的线性R²达到0.73。     

甘肃省草地植被NDVI时空变化特征及驱动因素研究

本文基于甘肃省2000—2019年归一化植被指数（normalized different vegetation index，NDVI）数据及气象数据，研究了甘肃省草地NDVI时空变化特征及驱动因素。结果表明：近20年，生长季草地NDVI整体水平较低但呈波动上升趋势，增速为0.030·（10a）^-1，草地NDVI分布呈现东南高西北低的格局；20年间生长季NDVI呈显著增加趋势的面积占甘肃省草地的19.08%，主要分布在陇中黄土高原；甘南高原和祁连山地生长季NDVI保持稳定，其中高寒草甸NDVI整体较高且稳定性较强；生长季草地NDVI受夏季降水量的影响较大；人类活动主要促进了草地NDVI的增长。整体而言，甘肃省草地NDVI呈现增长趋势且稳定性较高，降水量对草地NDVI的影响较强。另外，生态工程也促进了草地NDVI增长，需长期实施。     

甘肃省草地NPP时空变化及对气候因子的响应

本研究利用MOD17A3 NPP和气象数据对甘肃省天然草原2000—2019年净初级生产力(net primary productivity,NPP)进行动态监测,并利用趋势分析法和变异系数法研究近20年草地NPP时空变化规律与气候因子的响应。结果表明:近20年,甘肃省草地NPP呈波动上升趋势,增速达4.72 gC·m^-2·a^-1·(10a)^-1,草地NPP分布由东南向西北递减;20年间草地NPP呈显著增加趋势的面积占甘肃省草地的75.70%,主要分布在陇中黄土高原、河西走廊、祁连山地大部以及陇南山地;草地NPP变异系数小于0.15的面积仅占40.31%,以山地草甸、低地草甸和高寒草甸为主,草地NPP整体呈现高波动性;草地NPP与降水量的相关性最高,温性草原NPP对降水量的响应最敏感,温性荒漠草原次之,高寒草原对降水响应最低。综上所述,甘肃省草地NPP呈现增长趋势但稳定性低,对降水量的响应强于气温,生态工程对草地NPP具有促进作用,需长期实施。     

基于STARFM的草地地上生物量遥感估测研究——以甘肃省夏河县桑科草原为例

遥感数据具有实时、动态、大范围等特点,在草地资源监测与管理研究中获得了广泛应用。然而,单一的遥感植被指数无法同时满足草地地上生物量观测中时空分辨率的需求。因此,本研究基于时间序列Landsat NDVI和MODIS NDVI数据,结合时空融合算法（spatial and temporal adaptive reflectance fusion model, STARFM）,生成了2000-2016年高时空分辨率的植被指数数据集（NDVI_STARFM,时间分辨率为16 d,空间分辨率为30 m）,并基于2013-2016年地面实测草地地上生物量数据,构建了夏河县桑科草原高寒草地地上生物量遥感反演模型,分析了2000-2016年研究区草地地上生物量生长状况和变化趋势。结果表明：1）基于NDVI_STARFM的最优估测模型为乘幂模型,其R²为0.58,均方根误差（root mean square error, RMSE）为795.62 kg·hm^-2,模型的表现能力次于Landsat NDVI最优估测模型（R²=0.76,RMSE=634.83 kg·hm^-2）,而优于MODIS NDVI最优估测模型（R²=0.24,RMSE=937.79 kg·hm^-2）;2）基于NDVI_STARFM最优估测模型对各样区草地地上生物量总产的估测精度优于MODIS NDVI而次于Landsat NDVI,总体精度达84.05%;3）2000-2016年来,夏河县研究区草地地上生物量总体呈现增加趋势,其中90%左右的区域年增量大于30 kg·hm^-2,草地地上生物量呈现减少趋势的区域仅占2.30%。     

基于不同阶微分高光谱植被指数的牧区草场地上生物量估算

利用高光谱遥感技术能快速、无损、高效地获取草地地上生物量信息,对牧区牧草高效管理、草畜供求关系平衡以及放牧制度优化等方面具有重要意义。为了寻求估算生长旺盛期草地地上生物量最适宜的微分光谱阶数,本研究在内蒙古天然草场通过原位试验采集了高光谱反射率与地上生物量数据,对原始光谱反射率数据进行一至四阶微分处理,在全波段范围内挑选最佳波段构建简单比值植被指数（Simple ratio vegetation index,SRVI）、归一化植被指数（Normalized difference vegetation index,NDVI）、土壤调节植被指数（Soil adjusted vegetation index,SAVI）和增强型植被指数（Enhanced vegetation index,EVI）4种高光谱植被指数,建立相应地上生物量估算模型并对比评价各模型精度。结果表明：对原始高光谱反射率进行微分处理,有助于提高敏感波段与地上生物量的相关性;红边波段与近红外波段是构建最佳植被指数的重要组成波段,占所有优选波段的82%;基于二阶微分光谱的最佳SRVI和NDVI模型精度最好,R²分别为0.69和0.70,RMSE分别为196.60 g·m^-2和196.65 g·m^-2,过高的微分阶数反而会降低估算模型的精度。本研究能为利用不同阶微分高光谱估算草地地上生物量提供科学借鉴,为精准快速的牧区天然草场遥感监测提供技术和方法支持。     

基于MODIS数据的新疆草地物候提取方法及变化趋势分析

基于遥感手段监测植被物候涉及两个重要步骤，一是植被指数的重构方法，二是植被物候参数提取方法的选择。不同区域植被物候重构与提取方法的优劣尚无定论，有必要开展不同方法之间的对比分析，从而找到适合某区域最优的遥感提取方法。本研究基于非对称性高斯函数拟合法（asymmetric gaussian，A-G）、双逻辑斯蒂函数拟合法（double logistic，D-L）、Savitzky-Golay滤波法（S-G）和土地覆盖动态产品（MCD12Q2）4种方法反演了2001-2019年新疆地区草地的返青期（start of growing season，SOS），通过4种方法提取结果对比，找到了适合提取新疆地区返青期的最优模型，并以此对新疆草地返青期时空变化进行研究。结果表明：1）A-G方法反演的新疆草地返青期的结果最佳。A-G和实测点的返青期相关性（R=0.879）较高，均方根误差较小（RMSE=16.395 d）。空间上，A-G方法提取的返青期标准差（<30 d）的面积比例最多，达到82.19%。2）近19年，新疆草地返青期主要集中在第60~140天，且具有自北向南逐渐推迟的明显地域差异。北部准噶尔盆地和伊犁河谷区域的草地返青时间最早，早于第80天，而阿尔泰山、天山中部及昆仑山等区域的草地返青时间最晚，晚于第140天。不同草地类型返青期存在明显的差异，高寒草甸与高寒草原的返青时间最晚，而温性荒漠返青时间最早。3）2001-2019年新疆草地返青期总体呈现微弱的推迟趋势，推迟的面积比例约为53.07%。其中，低地草甸、温性荒漠和高寒荒漠的返青期呈现推迟的变化趋势，而温性草原、高寒草原及高寒草甸的返青期表现为提前趋势。     

甘南州高寒天然草地生长状况遥感监测

以甘南州高寒天然草地为研究对象,利用2016?2019年草地地上生物量实测数据和MOD13Q1植被指数产品,构建了甘南州草地地上生物量遥感反演模型,分析了近20年(2000?2019年)甘南州高寒天然草地地上生物量的时空分布特征。结果表明：1) MODIS EVI植被指数适宜于甘南州高寒天然草地地上生物量变化监测研究,模型决定系数R2 = 0.524 9,均方根误差RMSE = 527.9 kg·hm?2;2) 20年间甘南州高寒草甸和山地草甸的地上生物量均呈增加趋势,而沼泽类草地地上生物量呈减少趋势;3) 近20年来甘南州草地呈现出整体恢复、局部恶化的趋势,全州66.04%的草地呈稳定或恢复趋势,33.96%的草地地上生物量呈减少趋势,其中18.08%的草地呈持续性恶化趋势。研究结果为甘南州草地植被动态监测和高寒草地退化修复提供了数据支持。     

甘南州高寒天然草地生长状况遥感监测

以甘南州高寒天然草地为研究对象,利用2016-2019年草地地上生物量实测数据和MOD13Q1植被指数产品,构建了甘南州草地地上生物量遥感反演模型,分析了近20年(2000-2019年)甘南州高寒天然草地地上生物量的时空分布特征.结果表明:1)MODIS EVI植被指数适宜于甘南州高寒天然草地地上生物量变化监测研究,模型决定系数R2=0.5249,均方根误差RMSE=527.9 kg·hm-2;2)20年间甘南州高寒草甸和山地草甸的地上生物量均呈增加趋势,而沼泽类草地地上生物量呈减少趋势;3)近20年来甘南州草地呈现出整体恢复、局部恶化的趋势,全州66.04％的草地呈稳定或恢复趋势,33.96％的草地地上生物量呈减少趋势,其中18.08％的草地呈持续性恶化趋势.研究结果为甘南州草地植被动态监测和高寒草地退化修复提供了数据支持.     

基于GEE平台的舟曲县1998—2019年植被覆盖变化分析

为了探究甘肃省舟曲县植被覆盖的时空变化,精确把握区域植被增减情况并及时做出应对措施,本文基于Google Earth Engine云平台,以Landsat 30 m遥感数据作为数据源,辅以DEM与气象数据,运用像元二分模型、趋势分析等方法对舟曲县1998—2019年间的植被覆盖进行逐像元时空变化特征分析。结果表明：22年间舟曲县FVC在0.76~0.85之间波动,整体植被覆盖呈显著增加的趋势（P<0.05）,增长速率为3.9×10^-3a^-1,春季和初夏的降水与FVC呈显著正相关（P<0.05）;植被覆盖度随海拔的升高呈单峰型变化,在中海拔段（2 200~3 400 m）表现最优良;县域植被覆盖以轻微改善为主,面积占总面积一半以上;退化趋势也以轻度退化为主,明显退化与显著退化面积占比极低;变异系数呈稳定态势,稳定区域面积占比71.33%。研究植被覆盖的长时序变化特征可为舟曲县生态修复效果评价提供参考依据。     

天然草原放牧干扰下植被地上生物量动态变化——以甘肃省夏河县山地草甸为例

模拟甘肃省夏河山地草甸草地家畜利用和放牧方式,在天然草原暖季放牧地进行可控的放牧研究,对无放牧、适度放牧压状态下的植被动态规律、采食量动态变化及植物补偿性生长等动态变化进行研究。研究表明,在暖季夏河山地草甸有、无放牧干扰的草地植被生长都呈现单峰最高生物量;平均总采食量呈现负指数增长模型,各拟合模型的实测值与拟合值之间均存在显著相关性。     

古浪县草原资源及其温性草原植被覆盖及生产力评价

将3S技术与地面调查相结合,通过决策树分类、像元二分模型和二元回归模型,分别对古浪县草原资源、温性草原植被覆盖及其生产力情况进行了研究。结果表明,古浪县总草原面积22.41万hm~2,其中高寒草甸、山地草甸、温性草原、温性荒漠和温性荒漠草原分别占1.68%、1.66%、32.55%、24.02%和40.08%;正常年景古浪县温性草原以20%FVC40%植被盖度为主,近10年温性草原FVC出现逐步改善的趋势;温性草原平均鲜草产量为1 042.70kg/hm~2,以500~1 000kg/hm~2产量草原所占面积较大,占温性草原总面积的50.01%,其次为1 000~500kg/hm~2草地,占41.87%,全县7.29万hm~2温性草原总鲜草产量7.61万t,可承载3.65万个羊单位。     

新疆阜康荒漠植被指数特征和时空过程分析

研究天山北坡典型荒漠区草地植被覆盖变化,对于荒漠区草畜平衡及畜牧业可持续发展具有重要现实意义。采用1990,1999和2008年同时相TM/ETM+遥感影像,经辐射校正和几何校正后,基于荒漠植被指数特征和垂直地带性特征,进行了专家知识决策树分类,研究了阜康市典型荒漠草地、农田等地物近20年间的归一化植被指数(NDVI)和面积变化特征。结果表明,1) 经辐射校正后的NDVI与实际地物情况更接近,大致呈高山草甸>农田>温性草甸>平原荒漠>山前荒漠的规律;2)近20年间农区面积大量占用平原荒漠草地和山前荒漠,新增农田面积296.3 km²,是1990年耕地总面积的1.54倍;3)高山冰盖消融随即转变成为高山草甸类型的趋势明显,20年间减少冰雪区74.7 km²,是1990年冰雪区总面积的0.345倍,这也印证了近20年来全球变暖的说法。     

天山北坡草地遥感分类及其精度分析

基于遥感资料的植被类型划分能快速获得大尺度的植被覆盖变化数据。采用遥感和GIS技术,利用天山北坡典型草地2008年Landsat 5 TM遥感影像和1999年Landsat 7 ETM+全色波段数据,在对遥感影像预处理的基础上,进行了数据融合处理。根据融合影像的纹理特征进行监督分类,将研究区域的植被初步分为8种主要覆盖类型,在监督分类的基础上借助专家知识系统构建决策树,进一步将草地分为5类,包括平原荒漠、平原沙漠、低山荒漠、温性草甸和高寒草甸,最后对分类结果进行精度评价,总精度在95%以上,总Kappa系数为0.939 6,间隔9年的影像融合和决策树分类方法在研究区植被分类中具有较高的可行性。