利用高光谱技术进行草地地上生物量估测

简要介绍了高光谱遥感的概念及其特点,并阐述了高光谱遥感技术估测牧草地上生物量原理.在阐述植被指数在草地科学领域运用的同时,介绍了植被指数NDVI和RVI的特点,就NDVI和RVI在草地地上生物量估测中的运用做了初步的探讨,并分析了不同草地类型对植被指数及草地地上生物量的影响.其结果表明,不同草地类型中使用的植被指数及估产模型各异.     

基于红光和近红外反射光谱特征参数反演草地地上生物量

2013年6~10月测定东非狼尾草+白三叶混播草地冠层反射光谱和地上生物量;分析红光波段和近红外波段反射光谱特征参数与牧草鲜重及干物质之间的相关关系;构建并检验基于红光单波段和植被指数(NDVI、RVI、DVI)反演草地地上生物量回归模型。结果表明:红光波段反射率与草地地上生物量之间存在显著相关性;地上生物量的增加能够显著降低"红谷"反射率,显著升高近红外850.0nm处反射率;选用红光单波段反射率、红光波段构建的植被指数RVI或红光与近红外波段构建的植被指数NDVI,均能够精确反演草地鲜草产量和干物质产量;适宜估产的植被指数因季节和草地生物量的差异而不同,在6月11日,植被指数RVI反演模型估测的草地生物量与实测值的模拟效果最好,10月12日,植被指数NDVI反演模型估测的草地生物量与实测值的模拟效果最好。     

光谱分析在草地地上生物量估测中的研究与应用

简要介绍了草地地上生物量估测的不同方法及其各自特点,阐述了反射光谱特征参数、植被指数与草地地上生物量之间的关系,分析了草地类型、季相条件以及植被覆盖度对植被指数、草地地上生物量估产模型的影响.     

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%。     

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,R     

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%。     

天峻县草地地上生物量遥感监测模型

【目的】快速、准确和大范围地对天峻县草地地上生物量（Above-Ground Biomass，AGB ）进行监测。【方法】利用天峻县 Landsat 8 OLI 遥感图像数据和同期 43 处样点实测生物量数据，分别建立了归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、土壤调节植被指数（Soil-Adjusted Vegetation Index，SAVI）、修改型土壤调节植被指数（Modified Soil - Adjusted Vegetation - Index， MSAVI）、比值植被指数（Ratio Vegetation Index，RVI）与草地地上生物量的遥感统计模型，分析遥感植被指数与草地地上生物量之间的相关性。【结果】天峻县遥感植被指数与草地地上生物量之间存在较好的相关性，但不同的统计模型的拟合效果不同；由 4 个自变量建立的多元线性回归模型的比一元线性回归模型有更好的拟合效果；遥感植被指数与草地地上生物量建立的三次项回归模型在拟合精度上较一元线性和多元线性高，为 y=116. 12x³ –898. 48x² +1 672. 1x–1 003. 4。【结论】 RVI 与草地地上生物量三次项模型适用于监测天峻县地区的草地地上生物量。     

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。     

内蒙古不同利用方式温性草原植被光谱特征分析

人类对草地资源的利用方式和利用程度影响着草地的生长发育,进而影响草地的光谱特征.采集不同利用方式下内蒙古锡林郭勒盟温性草原地面高光谱数据并分析其光谱特征,可为温性草原植被类型遥感分类和草地退化遥感监测提供基础数据.结果表明:750～950 nm处反射率、730 nm处反射率的一阶导数、红边斜率、NDVI和EVI等特征值的组合可以将粟(Setaria italica)、大针茅(Stipa grandis)及羊草(Leymus chinensis)植被类型加以区分;且红边斜率、NDVI和EVI等特征值分别能对内蒙古温性草原围封和天然放牧2种利用方式下大针茅植被,以及打草前和打草后的羊草打草地进行区分.在内蒙古温性草原,NDVI与植被覆盖度和地上生物量的相关性较好,线性拟合R2分别为0.601和0.818,优于EVI的0.281和0.675,因此在估算该地区草地生物量和植被盖度时,应选择植被指数NDVI而非EVI,且用NDVI来估算地上生物量的可信度远高于植被盖度.     

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。     

内蒙古草原荒漠化遥感监测分析

利用1988年以来的遥感资料,计算了不同时期的NDVI,同时基于遥感影像和光谱特征直接提取了土地退化指标,分析了内蒙古自治区植被覆盖宏观变化和荒漠化的情况.结果表明:历史上水草丰美的锡林郭勒、呼伦贝尔草原的植被指数呈下降趋势,尤其是呼伦贝尔沙地植被指数下降幅度明显;近年来一些大的沙尘源地如浑善达克沙地、毛乌素沙地的植被呈持续好转状态;对内蒙古生态环境的保护任重而道远,在加紧治理一些风沙源地的同时,要加强对草原的保护与管理,在稳定生态的同时逐步提高农牧民的生产生活水平.     

基于不同下垫面的农业干旱遥感监测方法与发展前景

干旱是我国农业面临的主要自然灾害之一。利用遥感手段监测农业干旱,针对作物生长发育过程中不同下垫面状况选取适用的监测指标,可以及时、有效地评估干旱对作物生长的影响,从而为各级政府部门制定防灾减灾政策提供重要的依据。本文总结了目前广泛应用的基于不同下垫面状况的农业干旱遥感监测方法,并将这些方法分为适用于裸露地表与低植被覆盖条件的监测方法、适用于中高植被覆盖条件的监测方法及适用于各种下垫面状况的综合监测方法。在此基础上,对未来农业干旱遥感监测发展方向进行了研究与探讨:1)监测数据源由单一数据源向多源数据转变;2)监测指标由单一的气象监测指标向气象、卫星遥感与作物生理物理特征相结合的综合监测指标转变;3)逐步实现"3S"技术集成与数据共享。     

典型草原植被生物量遥感监测模型——以锡林郭勒盟为例

以锡林郭勒盟典型草原为研究区域,将遥感技术用于草地牧草产量测量,分析了遥感植被指数与牧草产量之间的相关关系,比较和分析了3种植被指数的应用范围,研究了草地牧草产量遥感监测的方法,并利用遥感植被指数建立了草地牧草产量估产模型y=368.273x 2.973(R=0.908,R2=0.824),该模型通过2005年预测值与实测值的误差统计分析,2005年估产精度达到97%,研究还表明,锡林郭勒草地牧草产量估产的植被指数是归一化植被指数(NDVI).研究结果为今后开展大面积草地牧草产量估产和动态监测提供了有效途径.     

锡林郭勒盟草地植被生物量遥感监测模型的研究

以锡林郭勒盟为研究区域,将遥感技术用于草地地上生物量估算,分析了遥感植被指数与草地地上生物量之间的相关关系,比较和分析了三种植被指数的应用范围,研究了草地地上生物量遥感监测的方法,并利用遥感植被指数建立了草地地上生物量估算模型.研究表明:锡林郭勒草地地上生物量估产的植被指数是NDVI,其估产模型是"S"曲线,回归模型Y=e5.983-0.479/x(R=0.828, R2=0.685).     

高分一号卫星影像特征及其在草地监测中的应用

为评价高分一号卫星数据的草地监测能力,在分析传感器波段设置、辐射分辨率和光谱响应系数等特征的基础上,以草地为研究对象,提取草地分布信息,计算不同植被指数,结合地面同步观测的草地光谱、地上生物量、覆盖度和叶面积指数等实测数据,通过R²和均方根误差筛选并建立最优估算模型。结果表明:波段设置与部分常用传感器保持了较好的一致性;空间分辨率的提高,增强了地物类型的识别能力,辐射分辨率的提高,增强了数据的层次性;光谱响应系数较好的涵盖了不同草地类型的光谱曲线特征;叶面积指数和生物量的最佳估算模型均为基于比值植被指数的三次多项式模型,覆盖度最佳估算模型为基于归一化植被指数的幂函数模型,并得到了较好的制图效果。     

基于NDVI的植被覆盖度的变化分析——以甘肃省张掖市甘州区为例

为了分析张掖市甘州区自1987-2006年19年间的植被覆盖的变化,以归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖度遥感定量模型为基础,以1987年、2006年2期的TM影像和张掖市1∶10万地形图为数据基础,提取两期的植被覆盖等级图,定量的分析该地区植被覆盖度的变化情况。结果表明：近19年来,该区的植被盖度总体略呈下降趋势,荒漠化草地等植被覆盖状况较差的地区植被退化较为严重,绿洲地区的植被覆盖较为稳定,部分地区植被盖度呈上升趋势。     

基于高分卫星遥感的天然草地牧草营养含量季节动态反演的研究

本试验选取了青海省海北地区的海晏县作为研究区域，按照返青期（4-6月）、盛草期（7-9月）、枯黄期（10-12月）和枯草期（1-3月）4个阶段，试图通过实地测量、实验室分析与高分遥感影像相结合，分别筛选与草地各营养指标含量相关性最优的植被指数，建立草地营养含量月际动态估测模型，旨在将高分卫星影像与地面高光谱数据相结合，初步探寻天然草地各营养指标含量的月际动态规律，对指导冷季补饲及实现草地资源最优配置具有重要意义。结果表明：结合高分遥感数据，针对不同月份分别筛选最佳反演模型，对各营养指标含量进行反演，以此分析草场各营养含量月际动态变化规律是可行的；牧草干物质、粗蛋白、钙和磷含量随着返青期-盛草期-枯黄期-枯草期的变化趋势，基本呈现先增后减型变化。4个阶段中，草场干物质和磷含量最大相差约6倍，粗蛋白含量最大相差约7倍，钙含量最大相差约17倍。     

民勤10种典型荒漠植物冠层光谱与含水率的特征分析

植物体内水分是影响植物光合作用、呼吸作用、生物量及其他生理生化指标的主要因素之一,植物含水率的调查是植被研究的重要内容,利用高光谱进行典型荒漠植物含水率与冠层光谱的关系研究对荒漠区植被遥感监测具有重要意义。本研究借助ASD便携地物光谱仪实地测定了10种典型荒漠植物的冠层光谱曲线,并采用相关系数法和植被指数法,分析了不同荒漠植物光谱特征及其与冠层含水率的关系,结果显示:1)荒漠植物反射光谱曲线具有绿色植物在可见光-近红外波段的普遍特征,有明显的"绿峰"特征和"红边效应"。2)在954-973,1 184-1 198和1 440-1462 nm三个波段,荒漠植物存在明显的水分吸收谷。其中,1 440-1 462 nm波段的光谱反射率与含水率相关系数大于0.8,二者具有很强的线性相关性。3)WBI(Water Band Index)、NDWI(Normalized Difference Water Index)、NDII(Normalized Difference Infrared Infrared Index)、MSI(Moisture Stress Index)与植物含水率显著相关(P<0.05),冠层水分含量指数与植被水分实测值具有较高的一致性,可以反映荒漠植被含水率变化。     

基于草地退化指示植物大狼毒的植被指数研究

为建立基于指示植物的滇西北地区草地退化遥感评价技术体系,将有毒植物大狼毒（Euphorbia jolkinii）作为草地退化的指示植物,筛选并构建了反映草地群落中大狼毒组分信息的植被指数。结果表明：部分特殊样地有可能放大GPS定位偏差对植被指数与地面调查指标相关性研究的不利影响,最好予以剔除。现有的植被指数与大狼毒调查指标的相关性略低于其与总体调查指标的相关性,不适合作为大狼毒的遥感监测指标。采用Landsat 5卫星第5波段影像校正后的植被指数与大狼毒调查指标的相关性增加,而与总体调查指标的相关性降低,在弱化样地总体群落信息、突出大狼毒组分信息方面GNDVIc表现最佳,较适用于草地群落中大狼毒组分的遥感监测。     

甘肃省高寒草甸植被覆盖度反演及其时空变化研究

本研究以甘肃省高寒草甸为研究区,基于2000—2019年遥感数据和2014年实测数据,采用经验回归模型法构建植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)估算模型,并研究了过去20年高寒草甸FVC时空变化规律、稳定性及变化原因,以期为FVC动态监测提供科学依据。结果表明：在6种植被指数(vegetation index,VI)中除比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)外,其余VI与FVC相关系数均大于0.65(P<0.01);模型精度检验发现高寒草甸FVC最佳反演模型为归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)二项式模型：y=-0.65x²+1.97x—0.23(R²=0.81,RMSE=7.33);甘肃省高寒草甸FVC呈现南高北低的格局,20年FVC均值处于较高水平,年均FVC呈现波动上升趋势,平均增速0.15%·a^-1,其中FVC增加的面积占52.76%,稳定的面积占27.58%,下降的面积占19.66%,FVC变异系数小于0.15的面积占86.57%。综上所述,2000—2019年甘肃省高寒草甸FVC整体上呈现增加趋势,并且稳定性较高。