基于Sentinel-2的绿洲-荒漠过渡带植被地上生物量估算

开展绿洲-荒漠过渡带植被地上生物量监测是植被生长状况评价与荒漠化监测的重要手段。文中利用Sentinel-2影像数据构建了地上生物量估算模型,比较了统计模型和两种机器学习算法模型的性能,并对渭干河-库车河绿洲的绿洲-荒漠过渡带的植被地上生物量进行了估算。结果显示,在统计模型中,红边三角植被指数(RTVI)与地上生物量的非线性模型拟合效果最好,且相关最显著。在机器学习算法中,随机森林模型优于支持向量机回归模型。通过验证发现,RTVI非线性估测模型和随机森林模型具有较好的外推能力。在绿洲-荒漠过渡带植被地上生物量的反演中,随机森林模型表现出较高的精度,验证集R²为0.65,RMSE和MAE分别为255.08g·m^-2和192.93g·m^-2。相较其他模型,随机森林模型可以在小样本情况下更精确,对科学监测绿洲-荒漠过渡带植被地上生物量和维护绿洲的稳定发展提供依据。     

基于无人机遥感的棉花主要生育时期地上生物量估算及验证

利用棉花主要生育时期的无人机近红外影像数据,提取4种不同的植被指数,通过与棉花地上生物量的实测值建立拟合关系,分析了不同植被指数在棉花各生育时期的估算效果并对其进行了验证。结果表明,随棉花生长,归一化植被指数（NDVI）、宽动态植被指数（WDRVI）、比值植被指数（RVI）和差值植被指数（DVI）均从苗期开始显著增加,其后则表现为基本稳定的“饱和”现象,但棉花实测生物量在不同生育期均有显著差异。植被指数与棉花实测生物量的拟合结果显示：NDVI和DVI的二元线性拟合模型对苗期生物量拟合效果最佳（R²=0.84,RMSE=0.13 kg·m^-2）;WDRVI和DVI的二元线性拟合模型对花蕾期生物量拟合效果最佳（R²=0.87,RMSE=0.52 kg·m^-2）;RVI的非线性拟合模型对花铃期生物量拟合效果最佳（R²=0.79,RMSE=0.95 kg·m^-2）;WDRVI和RVI的二元线性拟合模型对盛铃期生物量的拟合效果最佳（R²=0.86,RMSE=0.96 kg·m^-2）。     

基于5种植被指数的荒漠区植被生物量提取研究

荒漠区植被地上生物量是土地荒漠化监测和荒漠植被遥感信息提取的重要指标。本研究以甘肃民勤县为试验区,以哨兵2号(Sentinel-2)影像为数据源,构建了比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI、差值植被指数DVI、土壤调节植被指数SAVI及优化型土壤调节植被指数OSAVI 5种植被指数与植被实测地上生物量的估算模型(一元线性、指数、对数和二项式模型),并利用所选的最优模型,估算了研究区的地上生物量。结果表明:SAVI相较于RVI、NDVI、DVI和OSAVI指数同地上生物量之间的相关性最高(r=0.79),基于SAVI指数的二项式模型是研究区地上生物量估算的最优模型(R²=0.76),且精度较高(R²=0.73,RMSE=0.12)。民勤县的植被相对密集区主要分布于四大灌区(红崖山、环河、昌宁、南湖)、青土湖周边以及红沙岗镇西北区域,其他地域植被较为稀疏,无植被区[<0.005 kg·(100m²)^-1]、低植被区[0.005～0.2 kg·(100m²)^-1...     

应用MODIS数据估算草地生物量

利用新一代EOS/MODIS卫星遥感数据,针对MODIS的应用特点,借鉴国内外基于遥感手段监测植被的方法以及植被指数的研究进展.以天山北坡乌鲁木齐南郊的草地为研究区,通过野外实地采样得到与MODIS影像资料时相一致的草地地上生物量数据.并利用ENVI软件,提取典型区各样点的植被指数,分析遥感植被指数与植被生物量的相关关系,从而建立植被指数在不同季节草甸和草原的生物量估测模型.     

天山南坡高寒草地物种多样性及地上生物量研究

在新疆天山巴音布鲁克草原对高寒草甸、高寒草原和高寒草甸化草原的物种多样性进行了研究,结果表明:盖度+高度指标测度群落物种多样性指数要优于盖度和株数指标,更适于测度高寒草地的物种多样性指数。丰富度指数、Margalef指数与Shannon-wiener指数相关性显著,在小的空间研究尺度内,草地植物群落物种多样性指数受丰富度指数的影响较大。地上生物量与丰富度指数、Margalef指数和Shannon-wiener指数呈负相关关系。     

呼伦贝尔草原生物量估算的光谱模型

采用美国ASD公司Fieldspec3光谱仪,在内蒙古呼伦贝尔草原区进行了高光谱遥感地面观测与地上干物质量测定,并获取与试验同期的Terra/MODIS遥感数据。运用回归分析方法,构建实测归一化植被指数(ASD NDVI)与地上干物质量(ANPP)之间的地面光谱模型,分析ASD NDVI与Modis NDVI相关关系,建立基于Modis NDVI预测地上干物质量的Modis光谱模型。研究表明:呼伦贝尔草原的区域最优地面光谱模型为指数函数(n=49,R2=0.7496,P<0.001),ASD NDVI与Modis NDVI为线性相关关系(n=49,R2=0.7939,P<0.001),所建立Modis光谱模型的标准误差SE=62g/m2,平均预测精度为68.86%,该模型为呼伦贝尔草原区区域产草量测定提供了新方法。     

乌梁素海芦苇湿地遥感生物量估算研究

以定量遥感的手段实现对内蒙古乌梁素海湿地生物量的估算。在定点监测芦苇生长周期内的生物量基础上,分析了各监测点生物量(鲜重和干重)实测数据与同期4种植被指数NDVI、DVI、PVI、RVI的相关关系。建立一元线性估算模型及多种非线性估算模型并进行对比分析。结果表明:对于乌梁素海而言,芦苇地上生物量(鲜重与干重)与所选4种植被指数均存在显著正相关关系,鲜重、干重的最优模型均是基于NDVI的三次多项式估算模型。精度检验结果显示:用NDVI三次多项式估算模型计算出的鲜重和干重的预测值与实测值较接近,鲜重的平均误差为19.90%,拟合精度达到80.10%;干重的平均误差为18.71%,拟合精度达到81.29%,可以满足乌梁素海地区芦苇生物量宏观估测的需要。通过分析2013年7月研究区芦苇总生物量干鲜重的空间分布图可得,乌梁素海地区芦苇干重在1 000~1 500 g·m~(-2),鲜重在3 000~4 500 g·m~(-2),且高生物量和低生物量相对较少。     

高寒草地主要类型土壤因子特征及对地上生物量的影响

以新疆巴音布鲁克高寒草地五种主要草地类型的实测数据为依据,探讨了土壤因子随环境变化的特点及其对地上生物量之间的影响。结果表明:沼泽高寒草甸土壤含水量最大,有机质和速效N、P、K的含量都最高。高寒草原土壤含水量最小,有机质和速效养分的含量最低。土壤含水量与速N存在显著正相关,速P与速N和速K之间分别存在显著正相关,速K和有机质存在显著正相关。土壤含水量和速N含量是影响地上生物量的主要土壤因子,回归方程分别为Y=379.954X+28.238(F=12.562,P<0.05)和Y=0.864X-122.874(F=21.352,P<0.05)。     

草甸草原土壤含水量对地上生物量的影响

天然草地土壤贮存的水分与降水的多少密切相关,本文通过分析内蒙古草甸草原的土壤水分与地上生物量之间的相互关系发现,土壤水分含量在整个生长季节中表现出“U”形曲线的变化特点,表层土壤的水分含量波动剧烈,对降水反应迅速,下层土壤水分含量波动幅度较小,30-40层土壤水分对植物的生长具有重要意义。     

基于神经网络的玛纳斯河流域植被地上生物量反演

植被生物量反映了生态系统获取能量的能力,分析其分布特征对了解生态系统结构和功能具有十分重要的意义。传统的反演植被地上生物量的方法往往由于样本的缺少,以及影响因子的不确定性而导致预估精度不高。本文选用ELM对105块实测样本的遥感因子(TM影像灰度值和植被因子等10个因子)进行训练,用余下34块样地进行验证,结果表明:ELM反演植被地上生物量,可以获得较高的精度,模型预测结果与实测结果的曲线拟合决定系数R^2达0. 89。此外,对2010-2015年玛纳斯河流域的植被地上生物量进行反演,认为流域内上游山区生物量大部分较为稳定,中游平原区生物量呈现增加趋势,下游荒漠区生物量则呈现退化趋势。     

葡萄地上干物质量确定研究

葡萄地上干物质量包括地上部枝条干物质量和地上部果实生长量,地上部果实生长量可通过实测产量得到,而地上部枝条干物质量则较难测得。本研究用模型模拟来获得葡萄枝条干物质量,通过使用Logistic修正模型、Richards模型、Hoerl模型、蒸汽压模型和高斯模型来模拟葡萄地上枝条干物质量累积过程,并利用实测资料对各模型模拟结果进行验证,优选出Logistic修正模型来描述葡萄地上枝条干物质量生长过程。在此基础上,以地上干物质生长量最大为目标,在不包含埋墩水的情况下,得到葡萄的适宜灌溉定额为430～490 m3·667m-2。     

Estimating aboveground biomass in Mu Us Sandy Land using Landsat spectral derived vegetation indices over the past 30 years

Remote sensing is a valuable and effective tool for monitoring and estimating aboveground biomass （AGB） in large areas.The current international research on biomass estimation by remote sensing technique mainly focused on forests,grasslands and crops,with relatively few applications for desert ecosystems.In this paper,Landsat Thematic Mapper （TM）/Enhanced Thematic Mapper Plus （ETM＋） images from 1988 to 2007 and the data of 283 AGB samples in August 2007 were used to estimate the AGB for Mu Us Sandy Land over the past 30 years.Moreover,temporal and spatial distribution characteristics of AGB and influencing factors of climate and underlying surface were also studied.Results show that：（1） Differences of correlations exist in the fitted equations between AGB and different vegetation indices in desert areas.The modified soil adjusted vegetation index （MSAVI） and soil adjusted vegetation index （SAVI） show relatively higher correlations with AGB,while the correlation between normalized difference vegetation index （NDVI） and AGB is relatively lower.Error testing shows that the AGB-MSAVI model established can be used to accurately estimate AGB of Mu Us Sandy Land in August.（2） AGB in Mu Us Sandy Land shows the fluctuant characteristics over the past 30 years,which decreased from the 1980s to the 1990s,and increased from the 1990s to 2007.AGB in 2007 had the highest value,with a total AGB of 3.352×106 t.Moreover,in the 1990s,AGB had the lowest value with a total AGB of 2.328×106 t.（3） AGB with relatively higher values was mainly located in the middle and southern parts of Mu Us Sandy Land in the 1980s.AGB was low in the whole area in the1990s,and relatively higher AGB values were mainly located in the southern parts of Uxin.In 2007,AGB in the whole area was relatively higher than those of the last twenty years,and higher AGB values were mainly located in the northern,western and middle parts of Mu Us Sandy Land.     

基于同化叶面积指数和条件植被温度指数的冬小麦单产估测

应用数据同化方法将遥感信息与作物生长模型融合,是估测区域作物产量的重要方法之一。以2008—2014年越冬后的冬小麦为研究对象,选择与作物长势、产量及水分胁迫信息密切相关的叶面积指数(LAI)和条件植被温度指数(VTCI),采用粒子滤波算法对CERES-Wheat模型模拟和遥感数据观测的LAI和VTCI实施同化,分别基于观测LAI和VTCI、同化LAI和VTCI构建冬小麦单产估测模型。结果表明,同化LAI变化趋势更加符合关中平原冬小麦的实际生长状况,同化VTCI能更好地反映冬小麦的水分胁迫程度。应用观测LAI和VTCI构建的估产模型决定系数为0.402,而单独应用LAI或VTCI单变量构建的估产模型决定系数分别为0.279和0.339,说明应用LAI和VTCI双变量构建的估产模型的精度优于单独应用LAI或VTCI单变量的精度。相比于观测LAI和VTCI构建的估产模型,基于同化LAI和VTCI构建的估产模型的决定系数从0.402提高到0.547。表明基于同化LAI和VTCI构建的估产模型的精度明显提高。     

PAM保水剂及纳米蒙脱土对果园生草地上部生物量的影响

为了实现果园生草节水效果,采用田间试验方法,研究了半量和常规灌溉条件下,不同用量的PAM保水剂(0,4,8,12 g/m2)和不同用量纳米蒙脱土(0,150,300,450 g/m2)对不同草(紫花苜蓿,黑麦草,白三叶)地上部总生物量的影响.结果表明,半量灌溉条件下,施用PAM保水剂可显著增加3种草的地上部总生物量,适宜剂量为8g/m2,而常规灌溉条件下,不宜施用PAM保水剂.施用纳米蒙脱土可增加3种草的地上部总生物量,半量灌溉条件下,适宜剂量为150 g/m2,常规灌溉条件下,对于紫花苜蓿和黑麦草,适宜剂量为450 g/m2,对于白三叶,适宜剂量为300 g/m2.     

基于NDVI的锡盟苏尼特左旗地表植被生物量的趋势分析和空间格局

掌握草原植被生物量的变化趋势和空间分布特征,是制定合理畜牧政策和策略的前提。分别利用Mann-Kendall方法和ENVI软件对苏尼特左旗1982-2003年的NDVI数据进行了趋势分析和空间比较。结果显示:1982至2003年,苏尼特左旗地表植被生物量呈上升趋势,并通过95%的显著性检验。大部分区域生物量呈现较大年际波动,波动程度由东北向西南递増,其中旗东南部波动较小;从多年平均来看,生物量的空间分布呈东北向西南的递减梯度;生物量的空间差异相对80年代而言,在90年代维持在较低水平,2000年左右显著回升。     

基于TM影像的草原沙漠化植被盖度分析研究

植被盖度是草原沙漠化评价的重要指标,以TM影像为数据源,结合地面调查数据和对应点的NDVI值,建立了植被指数与植被盖度间的回归模型,利用该模型生成植被盖度分布图;同时利用前人的植被盖度计算经验公式,生成同一区域的植被盖度分布图,并分别对其植被盖度数据进行分级。对比分级结果,发现:通过大量的地面调查数据建立的盖度分析模型分类精度较高,总精度达到85.42%,而通过经验公式计算,效果相对较差,其分类精度仅有75.00%。     

施氮对关中地区冬小麦农田土壤呼吸的影响及基于植被指数的估算模型

为探寻不同施氮量对农田土壤呼吸（R_S）的影响并快速准确估算R_S,以关中地区冬小麦为研究对象,观测了5种施氮量下冬小麦农田R_S的变化,研究了环境因子（土壤温度、土壤湿度）及作物因素（叶面积指数、地上部生物量、SPAD值）对于R_S的影响,建立了适用于关中地区土壤温度与植被指数下的农田土壤呼吸估算模型。设置秸秆还田下的5种施氮量处理,分别为传统施氮量SN200（200 kg·hm^-2）、优化施氮量SN150（150 kg·hm^-2）、60%优化施氮量SN120（120 kg·hm^-2）、50%优化施氮量SN100（100 kg·hm^-2）以及不施氮肥SN0（0 kg·hm^-2）。结果表明：不同施氮量下R_S随生育期推进均表现为先升高再降低的趋势,同时添加氮肥促进了R_S排放。各处理观测期内R_S的均值为：SN200（3.68 μmol·m^-2·s^-1）>SN150（3.40 μmol·m^-2·s^-1）>SN120（3.06 μmol·m^-2·s^-1）>SN100（2.70 μmol·m^-2·s^-1）>SN0（2.21 μmol·m^-2·s^-1）。不同施氮量下冬小麦冠层近红外波段反射率在拔节期和抽穗期差异明显,反射率从高到低依次为SN200>SN150>SN120>SN100>SN0,而在灌浆期和成熟期差异不大。土壤温度显著影响了R_S（P<0.01）,土壤湿度与R_S没有显著相关关系（P0.05）。叶面积指数、地上部生物量、SPAD值和植被指数均与R_S呈显著相关关系（P<0.05）。通过多种模型评估,建立基于植被指数和土壤温度的最佳农田土壤呼吸估算模型,显著高于基于土壤温度的单因子模型,模型精度可达到0.6以上（n=120）。     

温性荒漠草地蒿类半灌木合理需水量探讨

文中对新疆伊犁河流域温性荒漠草地蒿类半灌木生物量随水分条件的变化规律进行了研究。结果显示:随着灌溉水量的增加,单位面积蒿类生物量明显表现出先增加然后下降的变化规律。据灵敏度(Sk)计算,灌溉水量在433kg/(m2.a)时,Sk存在最大值,表明此时地表生物量对灌溉水量变化的响应最为灵敏。根据灵敏度变化曲线将不同灌溉水量下地表生物量变化分为3个区间。灌溉水量在(226kg/(m2.a)—778kg/(m2.a))区间,蒿类生物量增加的幅度超过灌溉水量变化的幅度,实施此灌溉水量可得到最优恢复效果。因此恢复当地草地的合理水量范围确定在(226kg/(m2.a)—778kg/(m2.a))。从水资源利用的效率看,选择228kg/(m2.a)作为蒿类荒漠草地恢复的最小需水量更为合理。     

应用粒子滤波同化条件植被温度指数的土壤水分估测

为了准确地获取2013—2015年关中平原冬小麦主要生育期土壤含水量(0~20 cm)的时空信息,基于Landsat-8遥感数据反演条件植被温度指数(CVTI),并结合CVTI和实测土壤水分间的线性相关性构建土壤水分反演模型。应用粒子滤波(PF)算法同化基于CVTI反演的和CERES-Wheat模型模拟的土壤水分,得到以天为步长的土壤水分同化值,利用土壤水分实测值分别检验土壤水分模拟值、反演值和同化值的精度。结果表明,CVTI和实测土壤水分间的线性相关性显著,尤其在小麦拔节期和抽穗~灌浆期,其相关性达到极显著水平(P0.01);土壤水分同化值和实测值间的线性相关性(r=0.96,P0.001)大于土壤水分模拟值和实测值间的相关性(r=0.71,P0.01)以及土壤水分反演值和实测值间的相关性(r=0.89,P0.001);土壤水分同化值的均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MRE)比土壤水分模拟值的RMSE和MRE分别降低了0.025 cm~3·cm~(-3)和2.70%,比土壤水分反演值的RMSE和MRE分别降低了0.016 cm~3·cm~(-3)和4.15%,同化过程提高了时间序列土壤含水量的估测精度。因此,基于CVTI和PF算法能够较为准确估测关中平原小麦主要生育期的土壤含水量。     

Effects of spring fire and slope on the aboveground biomass,and organic C and N dynamics in a semi-arid grassland of northern China

The aboveground primary production is a major source of carbon(C) and nitrogen(N) pool and plays an important role in regulating the response of ecosystem and nutrient cycling to natural and anthropogenic disturbances. To explore the mechanisms underlying the effect of spring fire and topography on the aboveground biomass(AGB) and the soil C and N pool, we conducted a field experiment between April 2014 and August 2016 in a semi-arid grassland of northern China to examine the effects of slope and spring fire, and their potential interactions on the AGB and organic C and total N contents in different plant functional groups(C_3 grasses, C_4 grasses, forbs, Artemisia frigida plants, total grasses and total plants).The dynamics of AGB and the contents of organic C and N in the plants were examined in the burned and unburned plots on different slope positions(upper and lower). There were differences in the total AGB of all plants between the two slope positions. The AGB of grasses was higher on the lower slope than on the upper slope in July. On the lower slope, spring fire marginally or significantly increased the AGB of C_3 grasses, forbs, total grasses and total plants in June and August, but decreased the AGB of C_4 grasses and A.frigida plants from June to August. On the upper slope, however, spring fire significantly increased the AGB of forbs in June, the AGB of C_3 grasses and total grasses in July, and the AGB of forbs and C_4 grasses in August. Spring fire exhibited no significant effect on the total AGB of all plants on the lower and upper slopes in 2014 and 2015. In 2016, the total AGB in the burned plots showed a decreasing trend after fire burning compared with the unburned plots. The different plant functional groups had different responses to slope positions in terms of organic C and N contents in the plants. The lower and upper slopes differed with respect to the organic C and N contents of C_3 grasses, C_4 grasses, total grasses, forbs, A. frigida plants and total plants in different growing months. Slope position and spring fire significantly interacted to affect the AGB and organic C and N contents of C_4 grasses and A. frigida plants. We observed the AGB and organic C and N contents in the plants in a temporal synchronized pattern. Spring fire affected the functional AGB on different slope positions, likely by altering the organic C and N contents and, therefore,it is an important process for C and N cycling in the semi-arid natural grasslands. The findings of this study would facilitate the simulation of ecosystem C and N cycling in the semi-arid grasslands in northern China.