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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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...     

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。     

和静草地覆盖度变化遥感监测及分析

选取2004年和2005年4-10月的MODIS 250 m×250 m 的遥感影像,在EOS/MODIS 资料接收处理系统、卫星遥感应用系统平台以及 MAPGIS6.5 的支持下,通过预处理、几何校正、归一化植被值指数(NDVI)提取以及最大值合成,主要对巴音郭楞蒙古自治州北部的和静县的植被盖度进行了计算,并按 NDVI 值的大小将地表植被分为3类:低植被覆盖,0.1～0.3;中植被覆盖,0.3～0.6;高植被覆盖,0.6～1.0.在C 环境下计算出了不同植被覆盖的面积,并结合2004年7月的实地的样方测量,在SPSS统计软件中将2004年的理论数据与实测数据进行了相关分析,结果表明:在选取的18块样地的54个样方中,在置信度为0.01的条件下,相关系数达到了0.695.说明在新疆利用MODIS数据进行大尺度的植被动态监测较为可行、可信.     

基于净初级生产力变化的草地退化监测研究

青海省玛多县是黄河源乃至整个三江源地区草地退化的典型区域。本研究利用2008年玛多县TM影像数据结合相关辅助数据,以光能利用率模型为基础,反演研究区草地净初级生产力（net primary productivity,NPP）。并以NPP减少的百分数D（由实际NPP和潜在NPP计算）作为指标,提取2008年玛多县草地退化信息。通过与玛多县1997年草地资源调查结果对比,至2008年玛多县重度退化草地面积减少了5 944 km2,且主要发生在北部。对监测结果进行分析发现,草地退化与草地类型有关系,表现为高寒草原类草地退化最为严重,高寒草甸其次,沼泽类草地情况较好。     

Remote sensing applications for monitoring rangeland vegetation

Remote sensing techniques hold considerable promise for the inventory and monitoring of natural resources on range‐lands. A significant lack of information concerning basic spectral characteristics of range vegetation and soils has resulted in a lack of rangeland applications. To use remote sensing technology for measuring vegetation and soil changes on rangelands, certain things must be accomplished. First, the spectral characteristics of scene components must be determined for the various vegetation types. Second, determinations must be made of the appropriate kinds of remotely sensed data that should be used for the task. And finally, procedures must be outlined for acquiring the remotely sensed data that will measure changes in the range vegetation and soils. The interpretation of the remotely sensed data for such monitoring purposes will depend upon the use of various vegetation indices, pixel modelling and appropriate statistical tests. The parameters of interest for range condition must be identified and a means of measuring them either directly or indirectly developed. The paper describes an approach to the use of remotely sensed data to accomplish rangeland monitoring.     

甘南草地地上生物量的高光谱遥感估算研究

为了促进高光谱分辨率遥感技术在草地畜牧业动态监测和遥感估产中的应用,选择甘南草原为研究区,通过野外观测,测量了天然牧草的冠层高光谱和地上生物量数据,分析了4种主要草地类型的冠层光谱曲线特征,并分析了地上鲜生物量与冠层反射光谱和一阶微分光谱之间的相关关系,构建了光谱特征参数作为变量,建立了甘南草原牧草地上鲜生物量的高光谱估算模型,并对模型进行检验,结果表明：特征参数D723的对数回归模型,不仅相关系数较高,而且均方根和相对误差都较小,因此,估算精度较高,可作为甘南草地地上鲜生物量的最佳高光谱估算模型。     

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.     

基于地上净初级生产力与地上生物量的若尔盖高原放牧强度遥感监测

若尔盖高原作为全国三大草原牧区之一,牧草资源丰富,但受放牧的影响,该地区的生态环境相继出现了湿地和草地的退化、土地沙化等现象.为准确、快速估测若尔盖区域尺度放牧情况,合理安排人类活动,为保护生态环境提供数据与理论支持,本研究利用MODIS-NDVI数据,结合地面实测数据及气象数据,分别模拟了地上生物量及净初级生产力(aboveground net primary productivity,ANPP),并在此基础上分析了2010?2019年若尔盖高原放牧强度.结果表明:模拟放牧强度的模型效果较好,R2值为0.7813,达到极显著相关水平(P<0.05),且均方根误差(root mean square error,RMSE)较小,精度可达到70％以上,能将不同放牧程度的区域区分开;若尔盖高原2019年平均放牧强度为1.87 AU·hm?2,处于过度放牧状态,且整体放牧强度呈现出东南部偏高、西北部偏低的分布态势.在时间变化上,若尔盖高原2010?2019年放牧强度整体呈增加趋势,在2010?2014、2014?2019年分别出现先增加后减少的变化过程;地上净初级生产力和地上生物量的分布态势与放牧强度的大小具有一定的关联性.     

基于地上净初级生产力与地上生物量的若尔盖高原放牧强度遥感监测

若尔盖高原作为全国三大草原牧区之一,牧草资源丰富,但受放牧的影响,该地区的生态环境相继出现了湿地和草地的退化、土地沙化等现象.为准确、快速估测若尔盖区域尺度放牧情况,合理安排人类活动,为保护生态环境提供数据与理论支持,本研究利用MODIS-NDVI数据,结合地面实测数据及气象数据,分别模拟了地上生物量及净初级生产力(a...     

天峻县牦牛繁殖现象的调查

本文对地处青海高原特定生态环境下牦牛的发情季节、发情期、发情周期、排卵时间、怀孕期、情期受胎率、总受胎率进行了调查。     

艾比湖流域草地生态系统环境健康遥感诊断

为了能更好地了解艾比湖流域草地生态系统的健康状况,本研究以MODIS与Landsat数据为本底,引入信息熵分析艾比湖流域2001-2017年草地生态系统健康变化趋势,选用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型评价2017年草地的健康现状,结合流域草地生态系统生态环境健康变化趋势和现状,完成草地生态系统环境健康诊断。结果表明:1)2001-2017年艾比湖流域草地生态系统环境健康变化趋势为变好、基本不变、变差的区域分别占总草地面积的29.5%,59.4%和11.1%,呈现“稳中向好”的特点。2)2017年草地生态系统生态环境健康指数的范围为0.1097~0.3892,整体健康水平不高,需要加强对草地资源的保护管理。3)根据艾比湖流域草地生态系统综合治理建议图,治理区占总草地面积的39.1%,主要分布在山前草地和荒漠草地;保护区占总草地面积的34.2%,分布在部分山前草地;预防区占总草地面积的26.7%,主要在城镇较为集中的区域。