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。     

草地地上生物量估算模型研究进展

草地地上生物量监测是合理利用草地资源,掌握草原生态演替过程的重要依据。但是,实时观测草地地上生物量信息需要耗费大量的人力物力,亟需借助遥感、数学等工具进行间接观测。本文系统阐述了国内外主流的草地地上生物量估算方法,包括遥感统计模型、草地生长模型、作物生长模型、光能利用率模型和生态过程模型等模型,以及遥感与机理模型耦合模型,概述了当前主流模型的特点及其适用条件,总结了相关的研究策略。结合草地估产的现实需求,梳理了现有的农业遥感数据同化研究进展,展望了基于遥感数据同化方法的草地地上生物量估算思路,为草地生长模拟的大区域、高精度研究提供了新的思路。     

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.     

2001-2008年甘南牧区草地地上生物量与载畜量遥感动态监测

草地地上生物量监测是草地资源空间格局动态研究的重要内容,也是草畜平衡综合分析的基础。利用2006-2008年甘南牧区草地调查资料和Terra/MODIS每日地表反射率产品MOD09GA,建立了草地地上生物量遥感反演模型,模拟分析了甘南州及各县市草地资源在2001-2008年期间的各旬、月和年的生物量及理论载畜量变化动态。研究结果表明, MODIS增强型植被指数EVI的乘幂函数可以较好地模拟甘南牧区草地地上的生物量鲜重,拟合模型平均估产精度为76.7%,可很好地模拟牧草生长状况较好时期(5-10月)的草地地上生物量变化动态。甘南牧区草地生长主要集中在5月上旬-10月下旬期间,草地旬最大地上生物量数字图像可以较客观地反映草地植被生长发育的总体规律。但是,个别旬生物量受大范围长时间阴雨多云天气状况及放牧家畜数量有较大变动情况的严重影响。2001-2008年不同草地类型的月最大生物量动态变化曲线均呈单峰抛物线形式,全州平均最大生物量均出现在7月,但不同年份产量达到最大值的月份有所变化,主要集中在7-8月。甘南州草地地上总生物量年度之间存在较大的差异。全州8年平均总地上生物量为109.31亿kg。2005年全州草地植被年总生物量最高,达129.1亿kg,其次为2006,2007和2002年,分别为113.2,110.7和109.0亿kg。由于气候条件和不同县市草地面积及生长状况等存在较大差异,其理论载畜量也存在显著差别。     

青藏高原草地地上生物量的ANNs模拟分析

草地地上生物量(Aboveground biomass, AGB)的估算有助于理论载畜量的确定。基于人工神经网络(Artificial neural networks, ANNs),利用遥感植被指数和气候变量与AGB观测值构建函数关系,进行了青藏高原草地AGB的模拟,并基于岭回归分析了每个气候因子对AGB变化的影响强弱。结果表明,在训练期(测试期),ANNs的模拟值与实测值之间的R²为0.92(0.88),RMSE为18.48(23.62)g·m^-2。草地类型从草丛到草甸再到草原,AGB依次减少。AGB随海拔的升高先增加后减少。海拔3 400～3 800 m的区域AGB最高。ANNs与5个机理模型对比,发现ANNs模拟值偏低和偏高的面积分别占总面积的1%和10%,主要原因是训练资料的均值与相应地区中机理模型模拟值的偏差所致。影响因子按重要性从高到低的排序分别为大气CO₂浓度、饱和水汽压差、前一年降雨量、平均风速和平均气温。     

内蒙古草地样带地上生物量变化

采用草地植被群落学调查方法,对内蒙古东北－西南草地样带典型区草地地上生物量变化进行了测量、计算和分析。研究表明,1）内蒙古东北―西南草地样带上草地背景点地上生物量在50～80 g·m-2;自东向西,随着区域植被类型由温性草甸草原向温性典型草原和温性荒漠草原演变,背景点草地地上生物量逐渐减小。2）受草地开垦、耕地撂荒、耕地退耕还林还草等土地利用活动的影响,包含全部物种的草地地上生物量与土地利用强度之间没有严格的对应关系;但是,可食牧草地上生物量以及可食牧草比率随土地利用强度的增加而逐步减少。3）在生态系统质量和功能评估中,单纯应用草地地上生物量指标存在很大的局限性,可食牧草地上生物量指标以及可食牧草比率指标在应用中更有意义。     

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数据的青海门源县天然草地生物量遥感反演研究

草地地上物生物量(AGB)是评价草地生产力的重要指标,精准反演天然草地的AGB,对草地长势监测和草畜平衡评估具有重要的意义。由于常用的遥感数据(如Landsat和MODIS等)受较低时间或空间分辨率引发的诸多问题的影响,因此探索具有更高时空分辨率及更多光谱波段的Sentinel-2卫星数据在县域尺度的草地植被监测状况具有极其重要的作用。利用Sentinel-2卫星遥感影像和青海门源县实测草地AGB数据,构建了基于随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)3种机器学习方法的草地生物量估算模型,研究了2019-2021年门源县天然草地生物量时空分布特征。结果表明：1)Sentinel-2卫星影像的3个原始波段(B2、B6、B11)和2种植被指数[反红边叶绿素指数(IRECI)和特定色素简单比值植被指数(PSSRa)],是草地AGB敏感的特征变量。其中,红边波段(B5、B6、B7)对天然草地AGB遥感反演具有重要作用。2)基于RF算法的草地AGB估测模型是门源县天然草地生物量估测的最优模型(验证集R2为0.72,RMSE为622.616 kg·hm-2),优于SVM模型(...     

基于MODIS数据的青海省草地地上生物量估算及影响因素研究

利用EOS/MODIS植被指数产品（NDVI）、实测草地地上生物量和气象监测资料,结合实测资料和NDVI之间的关系建立了青海省草地地上生物量卫星遥感估算模型,并通过研究青海省气温和降水量变化特征分析了影响草地地上生物量的主要因素。结果表明：在草地生长季,生态监测站草地地上生物量与NDVI之间具有较好的正相关关系（P<0.01）。利用模型估算的青海省草地地上生物量在2003-2017年表现出弱的增加态势,2003年平均草地地上生物量最低,仅为2622 kg·hm^-2,2010年最大,达3252 kg·hm^-2; 2003-2017年,青海省草地地上生物量变化表现出明显的空间分布特征,从东南向西北逐渐递减;其中,青海省果洛州东南部、玉树州南部、黄南州东南部和海北州东南部草地地上生物量最高;西北部的柴达木盆地最低;2003-2017年青海省绝大多数地区草地地上生物量均呈现保持不变或者趋好的变化特征,其中曲麻莱、都兰以及甘德等地区部分草地地上生物量明显减少。气温升高热量条件充足的背景下,青海省草地受降水量增多带来的水分条件趋好的有利影响,对高寒地区草地植被的生长发育起到了促进作用,最终导致草地NDVI升高,地上生物量增加。     

放牧绵羊对亚热带人工草地地上生物量的影响

本文在放牧和封育条件下研究了多年生黑麦草和白三叶人工草地地上部第一性生产力及其形成的规律。结果表明，黑麦草生物量和地上生物量的形成规律为双峰型，而白三叶则为单峰型。在放牧采食率为69、55、45％和不放牧条件下，人工草地地上净第一性生产力分别为1210．9、1076．4、987．9和555．2g／m2，其中多年生黑麦草的地上净第一性生产力分别为899.8、777．0、746．0和372．0g／m2。白三叶分别为311．1、299．4和207．2g／m2。放牧地较封育地获得较大的净第一性生产力。试验结果表明，本试验设计的70％采食率是该混播草地较适合的放牧强度。     

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。     

草地植被盖度的近距离遥感测定

盖度或者覆盖度是植物群落结构的一个重要数量指标。通常的目视估测植物群落盖度方法不仅精度低,而且因人而异。本研究采用近距离遥感方法测定草地植物群落盖度,该方法主要包括数据获取、图像处理、像元数量提取和盖度计算4个部分。精度评价表明,该方法测定的绿色植被盖度误差很小,与目视估测方法比较,它具有客观、一致和精度高的优点。     

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。     

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,...     

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.     

草地遥感估产的原理与方法

在介绍草地遥感估产的原理和方法的基础上,分析了单纯的遥感模型、遥感模型与地学模型相结合等不同估产方法及草地面积动态监测的特点和存在问题,并对草地遥感估产方法发展趋势做了总结。随着遥感技术的发展,草地遥感估产技术和方法也将继续发展,基于遥感数据和方法的草地估产模型更加趋于成熟,其应用也将向草原生态系统、草地退化监测、草地植被生长监测等领域扩展。     

草原产草量遥感估算方法发展趋势及影响因素

草原产草量估算是实行以草定畜、草畜平衡管理的前提条件。遥感模型方法是目前从宏观上用于估算产草量的有效方法。该研究对遥感估算方法进行了详细阐述,并针对国内外的研究现状,分别讨论了基于遥感的统计模型法、综合模型法和其它相关方法,分析了不同方法的优缺点,探讨了建模过程中的影响因素,最后对产草量遥感估算方法的发展趋势及前景进行了展望。遥感模型法中的统计模型仍是今后大面积估产中应用的重点,而遥感模型法中的综合模型在今后草地生物量估算中将有很大的发展潜力,新的数学方法的不断探索和多种相关模型的不断融合将实现从微观形成机制的研究到宏观产量形成模拟的一体化方面有着重要的前景。     

高光谱遥感在草原监测中的应用

阐述了高光谱遥感在植被研究中经常用到的重要处理方法,评价了近期有关高光谱遥感在植被应用方面的进展,总结了高光谱遥感在草地上各个方面的作用,重点介绍高光谱遥感在草地生物量估算、草地物种识别与分类、生物化学成分估测等方面的应用,并探讨了高光谱草地遥感的前景及发展趋势,随着各种新技术的不断引入,包括数字摄影技术、GPS的引入及各种数据处理方法运用等.利用高光谱遥感进行草原定量分析、动态监测的精度将进一步提高,高光谱遥感将发挥更大的作用.     

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。