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Landsat 8和随机森林的青海门源天然草地地上生物量遥感估算

草地地上生物量（above-ground biomass, AGB）的遥感监测可快速且客观地对草地生长现状进行评估,对生态环境评价和草地资源利用有重要意义。为了提高遥感估算草地AGB的准确性,基于青海省门源县的地面实测数据,利用Landsat-8 OLI遥感数据计算出的植被指数分别构建了单因素回归模型和随机森林模型（random forest, RF）,确定了AGB遥感估测最佳模型,并反演得到了研究区2019-2021年草地AGB空间分布。结果表明：1）在29个植被指数构建的单因素回归模型中,与草地AGB相关性较高的5个植被指数为NDVI、RBNDVI、TVI、GNDVI、MSR,R²均达0.49以上。其中,NDVI模型的精度最高,验证集R²为0.50,均方根误差（root mean square error, RMSE）为702.89 kg·hm^-2。2）在RF模型中,变量筛选前R²=0.61,RMSE=621.14 kg·hm^-2;经过变量筛选后模型精度有小幅度提升,R²达0.62,RMSE基本不变;二者精度均优于单因素模型,相比传统单因素最优回归模型,R²提高0.12,RMSE降低了80.95 kg·hm^-2。3）门源县AGB空间分布特征为西北部较高,东南部相对较低;大体呈中部高,四周低的分布状况。2019-2021年全县天然草地总产草量介于4.2827万~8.9776 万t,平均单产介于1063.49~1484.82 kg·hm^-2;草地类型以高寒草甸为主,2019-2021年产草量为4.0825万~5.6653 万t,平均地上AGB介于1060.38~1471.94 kg·hm^-2;山地草甸平均AGB为1036.81~1637.43 kg·hm^-2;温性草原平均AGB介于1198.72~1786.63 kg·hm^-2。     

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。     

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。     

施肥对贵南县轻度退化草甸植被特征的影响

草地退化已严重影响青藏高原高寒牧区畜牧业的发展,施肥是改良轻度退化草地的常用措施。2011-2012年,本研究以贵南县轻度退化草地为研究对象,2011年施加不同氮肥量（0,60,105,150,195和240 kg·hm^-2）和菌肥（45 m³·hm^-2）,探讨施肥在退化草地治理过程中对草地群落盖度、高度和地上生物量的影响。结果表明：施肥处理能够有效提高轻度退化草地植被群落的盖度、高度和总地上生物量,且施肥后次年轻度退化草地群落的盖度、高度和总地上生物量显著（P<0.05）优于当年。45 m³·hm^-2菌肥处理在当年的效果较好,195 kg·hm^-2氮肥处理在次年更佳,2012年7-10月地上总生物量均为最高,分别比不施肥处理分别高出44.3%,97.1%,123.0%和135.4%。不同草种对施肥的响应也不同,195 kg·hm^-2氮肥处理下,2011年禾草地上生物量较高,2012年莎草生物量高于禾草。综上,195 kg·hm^-2尿素施用量配合围栏封育的措施可用于贵南县轻度退化草地的植被恢复。     

内蒙古草地地下生物量空间格局分析

本文以内蒙古地区198个草地样地地下生物量调查测定数据为基础,结合遥感及气象数据,进行草地地下生物量与海拔、年均气温、年均降雨、≥10℃年积温、湿润度和NDVI等6个生态因子间的回归分析。根据回归拟合方程,借助ArcGIS平台进行单因素插值,并通过插值预测结果与实测数据的拟合程度赋予各因素不同的权重,加权叠加估算,并综合插值出内蒙古草地地下生物量1 km×1 km栅格的空间分布图。结果表明:内蒙古地区草地地下生物量平均值为1364.06 g/m²,其中温性草原类草地的地下生物量最大,为1916.64 g/m²,温性荒漠类最小,为80.39 g/m²;草地地下生物量与年均气温、年均降雨、≥10℃年积温、湿润度和NDVI均有着极显著的相关性;空间格局上,自东北向西南方向草地地下生物量呈现由高向低过渡的趋势,呼伦贝尔盟和锡林郭勒盟东部地区的地下生物量最高,阿拉善盟大部分地区地下生物量较低;内蒙古草地植被地下生物量空间插值数据通过了检验,预测精度为66.62%。     

基于MODIS数据的伊犁地区草地地上生物量反演

为伊犁草地资源监测、保护及合理利用提供参考依据,利用新疆伊犁地区2012年7-8月野外草地地上生物量采样数据和同期的MODIS数据,分析了增强型植被指数(EVI)、归一化植被指数(NDVI)与实测草地地上生物量的一元线性、指数和二次多项式回归模型,并对各种回归模型进行分析比较.利用优选模型的反演结果分析了伊犁地区地上生物量的空间分布.结果表明:各植被指数都与实测生物量有较好的相关性,但以EVI指数建立的二次多项式回归模型(y = 14759x²-4758x + 1346,R²= 0.8402)较优,拟合模型平均估产精度达到 92.19%,可作为该区域草地地上生物量遥感反演模型;伊犁地区2012年平均产草量为1817 kg·hm^-2,总产草量达70.59×10⁸ kg,并且产草量随高程增加呈现先增加后减少的特征.     

新疆伊犁地区草地植被地上生物量遥感反演

本文以伊犁地区146个草地样地调查数据为基础,结合遥感及气象数据,进行草地植被地上生物量与NDVI、EVI、海拔、年均降水、年均气温、积温、干燥度、湿润指数等因子的回归分析。并通过各因子对地上生物量影响权重参数分析和加权融合,运用ArcGIS软件,反演分析了新疆伊犁地区草地植被地上生物量的空间分布特征。结果表明,新疆伊犁地区草地平均产草量约为704.96 kg/hm²,与20世纪80年代全国草地调查数据相比,产草量有所下降。草地植被地上生物量与各项因子具有较好的相关性,反演结果与伊犁地区的地形、地貌、气候特征基本吻合,反映了伊犁地区草地植被的空间分布特征。地上生物量反演结果得到验证,预测值与实测值之间相关系数(R²)为0.8532;均方根误差(RMSE)为216.559 kg/hm²,偏离度为22.92%,可以为新疆伊犁地区草地资源合理利用与评价提供参考。     

基于多源遥感数据的高寒草地生物量反演模型精度——以夏河县桑科草原试验区为例

基于MODIS、Landsat-8 OLI和HJ-1A/1B CCD卫星遥感资料,结合2013-2014年甘南州夏河县桑科草原试验区野外实测数据,建立了高寒草地地上生物量遥感反演模型,筛选出基于不同遥感资料植被指数的生物量最优反演模型,比较分析了生物量最优模型的空间效应。同时,分析了2000-2013年基于MODIS植被指数估算的试验区产草量的年际变化特征。结果表明,草地生物量最优反演模型为基于Landsat-8 OLI NDVI数据的对数模型(y=727.54lnx1+495.23,R2=0.772,RMSE=31.333 kg DM·hm-2);在30和250 m空间分辨率下,基于MODIS NDVI及EVI、Landsat-8 OLI NDVI和HJ-1A/1B CCD NDVI最优模型估算的生物量均高于实测生物量,其中Landsat-8 OLI NDVI数据估算的草地生物量与实测生物量值最接近;2000-2013年试验区草地总生物量整体上具有显著增加的趋势(R2=0.590 7,P0.001),平均增加速率达50.57 kg DM·hm-2·a-1。     

青藏高原草地生物量遥感动态监测

利用青海省2006年8月地面样点实测的生物量,结合相应月份的MODIS植被指数数据,提取与样点对应的EVI和NDVI值,建立生物量与两种植被指数之间的关系模型,并分析模型的精度。结果表明,1)EVI与草地地上生物量的相关性强于NDVI。2)在不同盖度下,植被指数与生物量的相关性随着盖度的增大而增强。3)利用最优模型反演不同草地类型的逐月生物量,并分析研究区2002-2008年不同草地类型生物量的年季动态变化,发现草地生产力水平越高,草地生物量的年季变化越剧烈,说明该种类型的草地受气候变化的影响越大;生产力水平越低的草地类型,则对气候变化的敏感度较低。     

氮添加对内蒙古不同草原生物量及土壤碳氮变化特征的影响

以内蒙古草甸草原、典型草原、荒漠草原3种草原实验区草地植物群落为研究对象, 设置7种氮添加梯度, 分别为CK（0 g N·m^-2·a^-1）、N₁（5 g N·m^-2·a^-1）、N₂（10 g N·m^-2·a^-1）、N₃（15 g N·m^-2·a^-1）、N₄（20 g N·m^-2·a^-1）、N₅（25 g N·m^-2·a^-1）、N₆（30 g N·m^-2·a^-1）,应用单因素方差分析（One-way ANOVA）方法研究不同浓度梯度氮添加下不同草原类型区植被生物量、土壤碳氮差异及其影响因素。结果表明：1）氮添加并未对3种草原类型地下生物量产生显著影响（P>0.05）,但显著提高了草甸草原和荒漠草原地上生物量（P<0.05）,且本研究初步判断在N₃添加时接近饱和阈值, 整体上氮添加使内蒙古草原总生物量平均增加了29.66%,较干旱的荒漠草原对氮添加的响应较为明显。施氮肥使草甸草原的根冠比显著降低（P<0.05）,典型草原根冠比在N₃处理下显著增加（P<0.05）,但对荒漠草原影响不显著（P>0.05）。2）选择不同土层（0~10 cm、10~30 cm）分析氮添加对3种草地类型土壤有机碳、全氮含量的影响, 结果显示氮添加对草甸草原土壤碳氮含量没有显著影响（P>0.05）,对典型草原和荒漠草原土壤碳氮含量存在显著影响（P<0.05）,且0~10 cm土层对施氮的响应更明显。3）施氮条件下地上生物量与土壤C/N、年均降水显著相关（P<0.01）,地下生物量、总生物量均与土壤全氮含量、有机碳含量、土壤C/N、年均温、年均降水显著相关（P<0.01）。总的来说,不同类型的草地生态系统生物量及土壤碳氮含量对施肥的响应存在差异,这意味着草地恢复与管理过程中需要对养分的添加作用进行考虑。     

山西暖性草地碳密度分布特征及其区域差异

山西省草地是我国草地碳储量精确估测中不可忽视的部分。为探究山西省暖性草地生态系统碳密度的区域差异,本研究调查和测定了该省2个气候区（晋东南半湿润区,晋西北半干旱区）暖性草地群落特征和生态系统碳密度。结果表明：不同气候区的环境差异影响了草地植物物种多样性、生物量积累和土壤碳输入,造成2个气候区碳密度分异的主要环境因子为降水量和土壤有机碳含量;晋西北平均植物多样性指数略高于晋东南;晋西北和晋东南平均地上生物量分别为384.28 g·m^-2,522.83 g·m^-2,平均地下生物量分别为1 411.02 g·m^-2,1 643.81 g·m^-2,晋西北均低于晋东南;平均生态系统碳密度分别为7 911.48 g·m^-2,9 080.43 g·m^-2;其中植被地上部分、根系和土壤碳密度占比分别为1.4%~2.1%,12.3%~24.7%,73.6%~85.9%;晋东南地区暖性灌草丛类草地生态系统碳密度最大,为10 102.23 g·m^-2。     

青海高原草地净初级生产力和降水利用效率时空特征

为了探究青海高原草地净初级生产力（Net primary productivity,NPP）和降水利用效率（Precipitation use efficiency,PUE）的时空特征,基于遥感估算的NPP数据和降水空间插值数据,采用地理空间统计法分析了2001—2017年青海高原草地NPP和PUE的时空特征。结果表明：2001—2017年青海高原草地NPP均值为42.81 gC·m^-2,其中高值区域主要分布在青海高原的东部和南部,低值区域主要分布在青海高原的西北部。2001—2017年青海高原草地NPP年际变化总体较为平稳,以年均速率0.09 gC·m^-2呈微弱的波动上升。2001—2017年青海高原草地PUE均值为0.089 gC·m^-2·mm^-1,其中高值区域主要分布在青海高原的东部和南部,低值区域主要分布在青海高原的西部和西北部。2001—2017年青海高原草地PUE年际变化呈微弱的波动下降趋势,下降速率为年均0.0023 gC·m^-2·mm^-1。2001—2017年青海高原草地PUE年际变化整体上与降水年际变化为负相关。本研究为青海高原草地可持续利用提供了重要理论参考和数据支撑。     

基于Landsat 8 OLI影像的渭-库绿洲植被地上生物量估算

干旱区绿洲植被地上生物量估算研究可为绿洲生态系统稳定性评价与区域碳储量估算提供重要依据。以渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区，利用ENVI 5.3软件对Landsat 8 OLI 影像数据进行预处理，提取反映植被地上生物量信息的植被指数和波段因子，并结合样地实测数据，采用常规统计模型、多元逐步回归和偏最小二乘回归方法建立研究区植被地上生物量最优估测模型，从而揭示该绿洲植被地上生物量的空间分布特征。结果表明：1）所选的20个遥感因子与实测植被地上生物量呈极显著正相关关系，相关系数为0.5~0.7（P<0.01）。2）乔木与灌木地上生物量最优估测模型均为多元逐步回归模型，草本与农作物地上生物量的估测模型以偏最小二乘回归模型为最优，模型验证决定系数均在0.6以上，均方根误差和平均绝对误差均较小。3）研究区植被地上生物量主要在280~1450 g·m^-2 分布，面积约为6973.82 km²，低水平地上生物量（ABG<65 g·m^-2）分布区域约占研究区总面积的15.02%。地上生物量由高到低依次为：农作物>乔木>灌木>草本。根据不同的植被类型，基于地物光谱特征构建的遥感估测模型可准确估算干旱区绿洲植被地上生物量，并对其空间分布特征进行遥感定量反演。     

基于MODIS-NDVI的天山北坡中段草地动态估产模型研究

利用EOS/MODIS卫星遥感数据,以天山北坡中段山地草原带为典型研究区,进行草地生物量变化动态监测。运用植被指数最大合成法,分析了研究区草地植被指数的时空变化特征,以及植被指数NDVI与地上生物量的相关关系,建立了MODIS NDVI在山地草甸草原、山地草原和山地荒漠草原上不同季节的生物量动态估测模型。结果表明：3种草地类型的最优动态估产模型分别是一元线性回归模型、二次曲线回归模型、幂函数曲线模型,估产精度分别达到83.06%、90.85%、88.06%。     

天然草地与改良草地地上生物量空间分布及其群落结构特征

应用数理统计模型的解析方法,探讨退化天然草地和补播苜蓿的改良草地地上生物量的空间分布规律及其群落结构特征。结果表明,2种草地的主要植物种地上生物量的空间分布与γ分布模型具有很好的吻合性。改良草地的平均生物量极显著的高于天然草地（P〈0.001）,而平均物种数与平均物种多样性指数极显著的低于天然草地（P〈0.001）。2种草地的组成植物种的空间异质性指数与其平均生物量之间均存在着负相关。天然草地的生物量随着物种数的增加而增大,而改良草地随着物种数的增加,生物量逐渐减少。