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MODIS的青藏高原牧草生长季草地生物量动态

摘要：草地生物量是评价青藏高原生态脆弱性和敏感性的重要指标,也是度量草地退化的重要指标。本研究利用MODIS植被指数NDVI和EVI资料及青藏高原三江源地区326个样方实测数据,构建并优化了研究区不同类型草地生物量的预测模型,估算了2002-2009年期间草地生物量年际和月际变化特征。结果表明,高寒草甸地上生物量适宜植被指数为NDVI,反演模型为,y=6.202 5x2-574.89x+14 586,高寒草原地上生物量适宜植被指数为EVI,反演模型为,y=0.165 5x1.773 2。高寒草甸和高寒草原生物量在2002-2009年表现为波动状态,但高寒草甸比高寒草原波动幅度大。高寒草甸和高寒草原生物量在6-8月间均持续增加,9月开始下降,但7月高寒草原生物量波动大于高寒草甸,8月高寒草原生物量波动小于高寒草甸,6月和9月两种草地类型生物量波动不明显。     

基于遥感技术的甘南牧区草地植被状况多年动态

结合遥感技术的草地植被监测是区域植被变化研究的重要组成部分和研究热点,为了能够更好地监测甘南牧区多年的草地动态变化,本研究以甘南牧区的草地为研究对象,引入了垂直植被指数(Perpendicular Vegetation Index,PVI),探讨了其在甘南草地遥感监测中的适用性及其精度,并以草地植被盖度、草地面积和草地地上生物量为主要监测指标,对2001-2012年间甘南草地的变化做全面连续的研究,从草地的生态和资源属性两方面说明甘南草地的变化状况,期望为甘南牧区生态保护和畜牧生产提供帮助。结果表明,1)在运用MODIS数据对地表植被覆盖度进行估算时,使用归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)的像元二分模型对植被覆盖度的模拟较垂直植被指数PVI更准确,其精度可达88.14%。2)盖度分级结果显示,植被盖度最大和最小分别为2010年的76.63%和2002年的73.21%,12年间的变异系数(Coefficient of Variability,CV)为1.25%,年际变化很小;3)对草地面积动态变化的研究结果表明,近12年平均草地面积占甘南州土地总面积的85.47%左右,且草地面积的年际变化较小。4)在高寒地区,垂直植被指数PVI的指数模型较NDVI能够更好地估算甘南州草地地上生物量,总体估产精度可达70.48%,且能很好地模拟整个生长季的生物量变化。     

西藏典型草地地上生物量季节变化特征

采用高寒草甸、高寒草原、高寒沼泽化草甸和温性草原4种西藏高原典型草地类型地上生物量定点观测数据,分析其地上生物量季节动态变化特征和生长规律。结果表明,高寒沼泽化草甸地上生物量最高,其中围网草地年均地上生物量达384.45 g·m-2,比无围网草地地上生物量高73%,且是温性草原类草地生物量的6倍,是高寒草甸和高寒草原类草地的12~14倍,与自由放牧相比,围栏禁牧措施可以明显提高草原地上生物量,是改良退化草地最有效的措施之一;温性草原草地生产力大于高寒草甸和高寒草原,城市附近山地草地生物量明显大于远离城市的地区,表明城市化进程降低了天然草地放牧强度,是恢复退化草地生产力的有效途径之一;属半干旱气候类型的西藏高原中部,降水是制约草地植被生长的主要因子;草地地上生物量的绝对增长速率和相对增长速率季节动态均在生物量达到高峰期前为正增长,之后为负增长。区域水热条件差异及其季节性变化导致了不同草地类型或同一类型不同区域的草地最快生长期出现的时间存在一定差别。     

基于MODIS逐日地表反射率数据的青南地区草地生长状况遥感监测研究

大范围草地生长状况遥感监测对研究草地变化动态和草地畜牧业的管理具有重要意义。利用2010-2013年的草地外业调查数据和EOS Terra MODIS每日地表反射率产品MOD09GA,采用空间分析方法分别计算了生长季(5-9月)草地NDVI_max, EVI_max, NDVI_mean和EVI_mean4种植被指数,探讨了这4种植被指数与草地地上生物量之间的遥感反演模型,分析了青南地区草地生长季多年NDVI平均值空间分布特征;根据所选的最优模型反演了青南牧区近10年(2004-2013年)的草地地上生物量,统计分析了地上生物量的空间变化特征。结果表明,青南地区多年NDVI平均值和草地地上生物量总体上均具有由西北向东南逐渐增加的空间分布特点。不同草地类型的生物量差异显著。近10年来山地草甸类的生物量最高,达1280 kg DW/hm²;其次为高寒草甸类、温性草原类、温性荒漠类和沼泽类,生物量介于244.9~902.4 kg DW/hm²;高寒草甸草原类、高寒荒漠类和高寒荒漠草原类生物量较小,在65 kg DW/hm²以下。海拔对生物量具有明显的影响,在3500 m以上地区的草地生物量随海拔的升高而减小。当海拔介于3500~4000 m,最大生物量达1358.8 kg DW/hm²;海拔介于4000~4500 m,生物量小于920 kg DW/hm²;海拔介于4500~5000 m,生物量为574.2 kg DW/hm²;海拔大于5500 m,生物量仅为94.4 kg DW/hm²。统计分析近10年间的NDVI变化趋势发现,三江源地区的黄河、长江和湄公河三大流域及各行政区的草地植被生长状况以轻度改善和改善为主,总体趋于良好。     

新疆荒漠草地生物量估算及影响因素研究

为探究新疆荒漠草地生物量反演模型及其影响因子,基于Terra/MODIS,NOAA CDR NDVI,SPOT/VGT等遥感产品数据及草地地上生物量实测数据,构建研究区荒漠草地地上生物量植被指数反演模型,分析新疆荒漠草地地上生物量时空分布规律,运用趋势分析法和相关性等方法,揭示了生物量演变趋势与气温、降水的关系。结果表明：建立的不同遥感数据源生物量模型中,指数函数反演模型精度最高,决定系数和估算精度分别为0.66和70.93%;基于2000—2019年归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)变化趋势发现,新疆荒漠草地以稳定和改善为主;研究区2000—2019年间荒漠草地地上生物量空间分布格局整体表现为北高南低的趋势,20年间荒漠草地平均地上生物量为38.92 g·m^-2;2000—2019年气温与降水均上升,年平均升温率和降水率达到了0.32℃·(10 a)^-1和2.18 mm·(10 a)^-1,50%以上的地区荒漠草地与气温、降水呈正相关关系,生物量与降水的相关性优于气温。研究结果可为新疆草地保护和改善、生态环境建设提供科学依据和技术支持。     

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。     

黄河源区高寒草甸群落高度遥感模拟与评价

草层高度是反映草地生长状况的重要指标之一,与草地地上生物量的监测及载畜力的评估具有紧密联系。目前,对我国天然草地群落高度的监测尚缺乏精确的遥感方法。本研究以黄河源区高寒草甸为研究区,分别基于MODIS植被指数、冠层高度模型以及草地冠层高光谱反射率,构建了高寒草甸草地群落高度的估算模型,并对模型精度进行了评价。结果表明,1)12种MODIS植被指数中,NDVI对草层高度的变化最为敏感,其4种回归模型的R~2均较低,介于0.203~0.241,NDVI指数模型(y=0.789e~(3.186x),R~2=0.241)的拟合效果最好,但反演误差较大(RMSE=4.2cm,CVRMSE=45.7%);2)冠层高度模型在黄河源地区高寒草甸试验区的反演精度较低(RMSE=5.8cm,CVRMSE=62.1%),实际应用误差较大;3)高寒草甸群落高度与519.4-583.17nm波段之间的冠层光谱反射率存在显著负相关关系(P0.05),基于光谱位置变量R′510.59的线性模型(y=~(-1)56.375x+20.384)相对最优(R~2=0.489,RMSE=3.5cm),较适合反演高寒草甸群落的草层高度。     

玛曲高寒草甸放牧强度的遥感监测

为给玛曲县高寒草甸草-畜平衡和草地资源的可持续利用提供科学依据,本研究利用遥感技术,结合2016年地面实测数据和同时期的MODIS影像资料,分别建立了研究区草地地上生物量和植被指数(NDVI)、相对放牧强度间的回归模型以及不同相对放牧强度和NDVI值之间的幂回归模型。结果表明,6-9月调查点NDVI和地上生物量间存在较好的相关性,即随着NDVI值的增加生物量呈上升趋势,且9月份的拟合(R2=0.510 2)达到了极显著水平;实测地上生物量和相对放牧强度之间有很好的拟合关系(R2=0.965 1),随着放牧强度的增加地上生物量呈下降趋势;相对放牧强度和植被指数间相关性较好(R2=0.631),即随着NDVI值的变小,相对放牧强度逐渐增强,当相对放牧强度增强到一定程度时,NDVI对其响应不灵敏。     

祁连山北坡天然草地地上生物量及其与土壤水分关系的比较研究

祁连山北坡天然草地植被以高寒草原、山地草甸、山地草甸草原、山地草原和山地荒漠草原等类型为主,对这5种天然草地地上生物量观测结果显示,地上生物量在5类草地植物群落间差异显著(P＜0.05),其季节动态规律均表现为单峰型,在8月下旬达生物量峰值。5种草地类型地上生物量以山地草甸(100.24 g/m²)最高,其他依次为山地草甸草原(71.24 g/m²)、山地草原(70.20 g/m²)、高寒草原(52.40 g/m²)和山地荒漠草原(20.44 g/m²);用Logistic方程模拟的地上生物量增长曲线表明5类草地群落地上生物量均未达到其环境最大容纳量。不同草地类型地上生物量与降水量、土壤平均含水量的累加值均呈正相关关系。在各种类型草地中,不同土层含水量对地上生物量的影响均不同,根系主要分布层内的含水量与地上生物量显著相关(P＜0.05)。     

基于小型无人机与MODIS数据的草地植被覆盖度研究——以甘南州为例

以甘南州为研究区,采用Canon数码相机和小型无人机搭载相机在不同大小样方上获取草地植被覆盖度数码照片,结合2015年5月-10月的Terra/MODIS植被指数产品MOD13Q1,分析了增强型植被指数(EVI)和归一化植被指数(NDVI)与草地植被覆盖度之间的相关性,建立了研究区草地植被覆盖度的回归模型,并对模型进行了精度评价,筛选出甘南州草地植被覆盖度最优遥感反演模型,并对草地生长季时期覆盖度时空上的动态特征进行分析。结果表明,1)利用小型无人机搭载相机获取草地大样方植被数码照片的方法能用于地面草地覆盖度数据的获取;2)与NDVI相比,用EVI估算草地覆盖度更优,因此确定基于EVI构建的对数模型为甘南州草地植被覆盖度最优反演模型,模型精度可达88.00%;3)研究区2015年生长季草地植被覆盖度除了低平地草甸在8月达到最大值外,其它草地类型均在7月达到最大值;4)甘南州以中高植被覆盖度为主,主要分布在玛曲、碌曲、夏河以及合作四县市。整体而言,中西部和西南部区域草地覆盖度高于东部。通过精确草地植被覆盖度模型的建立,不仅有利于及时准确的了解草地植被覆盖度的时空分布状况和季节性动态变化,也有利于维护甘南州草地生态系统的持续稳定发展。     

基于CASA模型和MODIS数据的甘南草地NPP时空动态变化研究

植被净初级生产力(net primary productivity, NPP)在全球气候变化及碳循环研究中扮演着重要的角色,精准快速的估算NPP对评估区域生态系统承载力以及合理利用自然资源具有重要的意义。利用2011-2014年甘南地面实测草地地上生物量(aboveground biomass, AGB)数据和根冠比系数计算的草地NPP数据,分别验证了MOD17A3 NPP产品和基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford approach)模型估算的草地NPP的精度,分析了2000-2016年甘南地区草地NPP的时空动态变化。结果表明:基于CASA模型模拟的草地NPP精度整体上高于MOD17A3 NPP产品的精度,其均方根误差(root mean square error, RMSE)较MOD17A3 NPP小9.94 g C·m^-2;CASA模型分析的甘南地区草地NPP总体上呈现由西南向东北逐渐减少的趋势;对不同草地类型而言,沼泽类的平均NPP最高(469.07 g C·m^-2),温性草原类最低(324.18 g C·m^-2),而占研究区草地总面积比例较大的高寒草甸类和高寒灌丛草甸类草地的平均NPP分别为449.22和465.27 g C·m^-2;2000-2016年间,甘南地区大部分草地NPP稳定不变,其面积占研究区草地总面积的75.31%,NPP呈增加趋势的区域占草地面积的22.63%,而NPP呈减少趋势的区域占比最小,仅为2.06%。以上研究结果表明CASA模型在高寒地区草地NPP评估、草地资源合理利用与管理方面具有重要的应用价值。     

基于Sentinel-2和Landsat 8数据的天祝县草地地上生物量遥感反演

为精确获取区域草地地上生物量（Above-ground biomass，AGB），本研究利用Sentinel-2和Landsat 8数据，计算5种植被指数，与野外实测AGB建立草地AGB遥感估算模型，并用均方根误差、决定系数和平均相对误差等指标综合比较不同估算模型的反演精度。结果表明：5种植被指数与草地AGB均显著相关；基于Sentinel-2数据建立的AGB估算模型总体上优于Landsat 8的估算结果；7月最优反演模型为基于差值植被指数（Difference vegetation index，DVI）的二次多项式模型，精度达86％；8月最优反演模型为基于绿色归一化植被指数（Green normalized difference vegetative index，GNDVI）的指数模型，精度达84％；天祝县草地AGB的空间差异明显，不同草地类型平均AGB顺序为：山地草甸>高寒草甸>温性草原>温性荒漠草原。以上研究结果可为研究区草地AGB合理估算和放牧管理提供科学依据。     

基于MOD 09GA数据的新疆草地生长状况遥感监测研究

以新疆全区草地为研究对象,利用2010-2014年天然草地地上生物量实测数据(above-ground biomass,AGB)和EOS Terra MODIS每日地表反射率产品MOD 09GA,采用空间分析方法分别计算了生长季(4-10月)草地NDVI_max,MSAVI_max,PVI_max,NDVI_mean,MSAVI_mean和PVI_mean 6种植被指数,探讨了NDVI_max,MSAVI_max,PVI_max与草地地上生物量之间的遥感反演模型,分析了新疆草地生长季多年NDVI_mean,MSAVI_mean和PVI_mean空间分布特征和空间变化特征。根据所选的最优模型反演了新疆2005-2014年的草地地上生物量,统计分析了地上生物量的空间变化特征。结果表明,新疆草地2010-2014年NDVI_mean,MSAVI_mean和PVI_mean总体上均具有由北向南、由西向东逐渐递减的空间分布特点,不同草地类型的生物量差异显著。2005-2014年低地草甸类的生物量最高,高寒荒漠类最低。统计分析2010-2014年的NDVI_mean,MSAVI_mean和PVI_mean变化趋势发现,北疆有28%以上草地处于改善状态,南疆草地则以稳定为主;全疆14个地、州、市草地以稳定为主,处于稳定比重的草地大于40%,博尔塔拉蒙古自治州、哈密地区、塔城地区、巴音郭楞蒙古自治州草地处于改善状态的草地超过15%,阿勒泰地区、博尔塔拉蒙古自治州、伊犁哈萨克自治州直属、克拉玛依市、昌吉回族自治州、克孜勒苏柯尔克孜自治州、阿克苏地区和乌鲁木齐市轻度改善的草地比重大于10%;除吐鲁番市和乌鲁木齐市外,其余地、州、市恶化草地比重低于10%,全疆草地整体改善以稳定为主,总体趋于良好。     

基于广义线性模型估算内蒙古荒漠草原及典型草原地上生物量变化

本研究基于广义线性模型（generalized linear model,GLM）,利用中分辨率成像光谱仪（moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS）植被指数产品和野外实测的地上生物量数据（aboveground biomass,AGB）,分析了2009-2015年主要生长季5-10月内蒙古荒漠草原及典型草原AGB动态变化及气候因子的关系。结果表明：NDVI幂函数模型最佳模拟内蒙荒漠草原AGB,RVI对数函数模型最优模拟内蒙典型草原AGB;七年间荒漠草原平均地上总生物量为6.51 Tg,典型草原平均地上总生物量为36.94 Tg;2009-2015年主要生长季内蒙荒漠草原及典型草原AGB变化趋势呈现单峰曲线,生物量高峰出现在每年7,8月份,低值出现在每年10月份;AGB空间分布5-10月,以8月为节点随着季相变化南北交替推进;最后采用面板分析方法解释2类草原的限制因子,结果表明荒漠草原降水贡献较大,典型草原气温贡献较大,因此水热动态假说对该格局解释最佳。     

返青期休牧对退化高寒草地植被特征及优势种光合生理的影响

为探讨返青期休牧对退化高寒草地植被特征及优势种光合生理的影响,本研究在祁连山区选择已实施返青期休牧6年的高寒草甸开展了植被特征及优势种光合生理相关指标的调查研究。结果表明：返青期休牧6年后,高寒草甸的植被盖度、地上生物量、地下生物量和土壤含水量较未休牧区分别增加了38.44%,985.00%,209.56%和62.62%,其优势禾草垂穗披碱草（Elymus nutans）株高、叶片净光合速率、光化学量子效率、呼吸速率、叶面积、相对叶绿素含量和叶片氮含量分别提高了965.77%,139.86%,4.92%,269.37%,254.13%,197.02%和96.24%（P<0.05）,其地上地下生物量与除叶温和光化学猝灭系数外的指标显著相关,叶片净光合速率与除叶温外的指标显著相关。因此,返青期休牧可显著增强高寒草地优势禾草的光合作用和呼吸作用,促进植物生长及退化草地的恢复。本研究为推广实施返青期休牧这一措施来恢复退化高寒草地植被提供了理论基础。     

基于ADC和MODIS遥感数据的高寒草地地上生物量监测研究——以黄河源区为例

利用2015-2016年8月采集的黄河源区草地生物量数据和MODIS卫星遥感资料,结合农业多光谱相机(agricultural digital camera,ADC)获取的植被指数数据,比较分析3种_(ADC)植被指数(NDVI_(ADC)、SAVI_(ADC)和GNDVI_(ADC))与野外实测草地地上生物量(above-ground biomass,AGB)数据的相关性,筛选出适合构建草地AGB反演模型的_(ADC)植被指数;结合MODIS NDVI(记作NDVIMOD)构建草地地上生物量反演模型,采用留一法交叉验证方法评价各模型精度,确立适宜模拟研究区草地AGB的最优模型;并利用NDVI_(ADC)校正NDVI_(MOD),获得高分辨率、高精度的草地AGB遥感监测改进模型。结果表明,1)基于_(ADC)获取的3种植被指数中,NDVI_(ADC)与高寒草地地上生物量关系最为密切,其次为SAVI_(ADC),拟合效果最差的是GNDVI_(ADC);2)基于NDVI_(ADC)建立的草地AGB监测模型的精度(RMSEP介于383.55~393.18kg DW/hm2;r范围为0.65~0.66)远高于NDVI_(MOD)的模型精度(RMSEP介于421.08~427.00kg DW/hm~2;r范围为0.55~0.58),NDVI_(ADC)反演得到的草地AGB更接近于黄河源区草地实际生物量,且相较于NDVI_(ADC),NDVI_(MOD)的样本值整体偏高;3)在NDVI_(ADC)构建的4类模型中,线性和乘幂模型模拟研究区草地AGB的能力较好,但线性模型精度更高(y=3248.93×NDVI_(ADC)-305.59,RMSEP=383.55kg DW/hm~2,r=0.66),该模型为黄河源区草地生物量的估测提供了一个新型且易操作的方法;4)NDVI_(ADC)与NDVIMOD相关性较高,利用NDVI_(ADC)校正NDVI_(MOD)可以改进草地AGB遥感反演模型,优化模型为y=2455.54×NDVI_(MOD)-301.69。该模型可在大尺度范围内估测黄河源区的草地生物量,且模型精度接近于地表测量法的监测精度。