植被碳同化估测与遥感信息的关系研究

简析了估测植被碳同化遥感-光合机理模型的重要性,阐述了遥感信息反演的参数与植被碳同化的关系,其中包括归一化差值光谱植被指数(NDVI)、叶面积指数(LAI)、吸收光合有效辐射(APAR)、热红外辐射(TIR)等与植被碳同化之间关系,为建立全遥感-光合机理碳同化模型,应用遥感信息估测植被碳同化提供依据。     

北京郊区植被覆盖变化动态遥感监测——以怀柔区为例

植被覆盖度是一个十分重要的生态学参数,对于全球变化和监测研究具有重要意义。本文基于像元二分模型,利用归一化植被指数NDVI,对怀柔区1992年和2004年植被覆盖度进行了监测,并对十几年来的植被覆盖变化情况进行了统计分析。结果表明,全区植被覆盖整体呈上升趋势,但存在区域间的不平衡现象。     

Sentinel-2多光谱卫星遥感反演植被覆盖下的土壤盐分变化

为克服植被覆盖条件下土壤盐分含量与光谱反射率之间相关性较差所带来反演精度较低的问题,该研究以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区域,利用Sentinel-2卫星同步获取光谱数据,通过构建以归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）为分支标准的盐分深度决策树确定反演土壤盐分含量的最佳深度,然后构建以NDVI和表层土壤含水率为分支标准的类别决策树,将土壤样本划分为不同类别,以此分别构建土壤盐分反演模型,并评估反演效果。研究结果表明,决策树能增强光谱反射率对土壤盐分含量的敏感性,基于随机森林（Random Forest,RF）的盐分反演模型可取得理想的反演效果,决定系数为0.70,均方根误差为0.25%,相对分布误差为0.35,相对分析误差为1.67。土壤盐分含量反演模型能较好地反演表层（<20 cm）和深层（>40～60 cm）土壤盐分含量,在反演中层（20～40 cm）土壤盐分含量上存在一定局限。当地表有植被覆盖时,利用决策树可有效地提高土壤盐分含量的反演精度（与未考虑决策树相比,决定系数和相对分析误差分别提高0.32和0.80）。研究结果可为监测灌区内作物生育期间土壤盐分含量的动态变化提供方法参考。     

基于遥感影像的桂西北喀斯特区植被碳储量及密度时空分异

本研究基于1990年、2000年和2005年遥感影像数据, 结合高程、气象与样地调查等数据, 运用地理信息系统技术, 对桂西北喀斯特区植被碳储量及密度进行了分析。研究结果表明: 从1990年到2005年, 研究区域植被碳储量与密度呈增加趋势, 1990年、2000年和2005年植被碳储量分别为1.03×10⁸ t、1.41×10⁸ t和1.63×10⁸ t, 植被碳密度分别为14.82 t·hm^-2、20.38 t·hm^-2和23.49 t·hm^-2, 基本与四川省(18.47 t·hm^-2)、江西省(25.38 t·hm^-2)植被碳密度值一致; 在空间分布上, 区域植被储量与碳密度大致呈现西高东低、中低山(海拔>500 m)高而峰丛洼地(海拔<500 m)低的分布格局, 1990年西部大部分县市的植被碳密度为15~22 t·hm^-2, 而中东部大部分县市的植被碳密度为8~15 t·hm^-2; 而时间上的变化在空间上表现为, 植被碳储量与密度不同程度地表现为低值区的东部增加, 高值区的西部减少或轻微增加, 典型喀斯特区植被碳密度增加明显(1990年和2005年植被碳储量比例分别为45.54%和51.99%)。研究结果表明, 峰丛洼地植被碳储量与密度显著增加, 生态环境移民、退耕还林等石漠化治理措施效果显著, 有利于增强区域植被碳汇。     

基于无人机遥感的夏玉米水分胁迫指数改进方法

冠层温度（canopy temperature,Tc）是作物水分胁迫计算的基础。准确地剔除热红外图像中的土壤背景,可以提高作物水分的监测精度。该研究以4种水分处理的拔节期夏玉米为研究对象,借助无人机可见光和热红外图像,采用红绿比值指数（red-green ratio index,RGRI）法提取研究区域的面状玉米冠层温度的空间分布信息,并分析每幅热红外图像上冠层温度的累积频率。该并提出了两种改进作物水分胁迫指数（crop water stress index,CWSI）性能的方法,一是使用基于正态分布的不同统计分位数分割冠层温度,并基于不同统计分位数上的平均冠层温度计算CWSI（记为CWSITcF%）。二是基于冠层温度方差（canopy temperature variance,Var）,将玉米冠层数据分为4个区间：区间Ⅰ,Tc≤40,Var≤10;区间Ⅱ,Tc≤40,10< Var≤20;区间Ⅲ,35< Tc<45,Var>20;区间Ⅳ,40< Tc<50,0< Var≤20,并在各自区间上选择最敏感的统计分位数计算CWSI（记为CWSIn）。研究结果表明：1）利用2020年和2021年两年数据计算的CWSIn与作物生理指标（气孔导度Gs、净光合速率Pn、蒸腾速率Tr）间的决定系数R2分别为0.72、0.52、0.62 ,nRMSE分别为23.96%、24.06%、25.60%,模型拟合精度高于原始CWSI（R2分别为0.73、0.34、0.46,nRMSE分别为23.69%、28.27%、30.21%）,但与CWSITcF%差别不大（R2分别为0.74、0.54、0.61,nRMSE分别为22.87%、23.74%、25.61%）;2）虽然CWSITcF%能提高诊断作物水分胁迫的精度,但最敏感的冠层温度区间在年际间相差较大（2020,61.17%;2021,49.38%;两年数据,83.51%）,而CWSIn稳定性更高（与生理指标间的nRMSE分别为：2020年16.60%、27.37%、28.49%;2021年21.60%、18.95%、22.64%）。因此,综合来看 CWSIn可以更加精确地监测作物水分胁迫,利用该改进方法可为无人机遥感精准监测作物水分胁迫状况提供参考。     

水稻镉污染胁迫遥感诊断方法与试验

农田重金属污染是当今世界面临的重大生态环境问题,是普遍关注的重要课题之一。该文通过研究受镉污染胁迫水稻生理生态参数变化的高光谱响应特征来揭示作物污染胁迫遥感信息机理,从而选择水稻镉污染胁迫诊断光谱指数。采用水稻生长季节多个时相的ASD实测高光谱数据和同步获取的作物参数与农田土壤镉含量数据,分析镉污染胁迫水稻生理生态参数如叶片色素含量、水分含量、细胞结构和叶面积指数等与潜在敏感光谱遥感指数的响应关系,确定MCARI、NDWI、RVSI 和RVI为相应的诊断光谱指数。在此基础上建立多级诊断光谱指数空间,用于表达和判别水稻镉胁迫程度。试验结果表明,该方法能有效地诊断水稻镉污染胁迫,但定量估算精度还有待提高。     

红外遥感估算春小麦农田土壤含水率的试验研究

根据水分亏缺条件下作物蒸发蒸腾量计算公式及作物水分胁迫指标CWSI(Crop Water Stress Index)的定义,提出了基于遥感作物冠层温度和土壤水分修正系数的春小麦田土壤含水率估算公式,其中土壤水分修正系数采用了幂函数形式。用该公式对春小麦田土壤含水率在分蘖后-拔节抽穗期、抽穗开花-灌浆期和乳熟-黄熟期3个生育阶段进行了估算,并对估算值和实测值进行对比和误差分析,结果表明该模型估算春小麦根层土壤含水率误差保持在18%以内。     

棉花生长初期灌溉信息遥感提取与校正

为提高生长初期低覆盖度作物长势的遥感监测精度,需要消除灌溉引起的土壤水分背景变化对归一化差值植被指数(NDVI)的影响。为了实现棉花生长初期灌溉信息提取与校正,提高棉花作物长势监测与产量预判精度,本文以美国加利福尼亚州San Joaquin Valley的2个棉花地块为研究区,选取棉花生长初期灌溉过程中的遥感影像,构建两种灌溉信息提取方法(分阶段阈值法和灌溉线提取法),确定最优灌溉像元提取方法;比较分析灌溉与未灌溉情况下棉花的NDVI与归一化差值水分指数(NDWI)以及土壤调节植被指数的关系,提取含有灌溉信息的像元,并对NDVI进行校正,消除灌溉对NDVI的影响。研究结果表明:在棉花生长初期,灌溉与未灌溉像元NDVI变化率达12%,差异较显著;灌溉与否的棉花NDVI与NDWI间均存在极显著的线性关系,决定系数在0.80以上;利用灌溉线方法提取灌溉信息与分阶段阈值相比精度更高,精度达88%以上;校正后线性回归模型精度达0.95,灌溉校正效果明显,灌溉与未灌溉像元的NDVI差异减小至2%。本研究通过对含有灌溉信息像元NDVI值的校正,去除灌溉对NDVI造成的影响,反映了真实的植被信息,可实现对作物生长初期长势的准确遥感监测,为遥感定量监测提供便利。     

水稻苗期耐低磷基因型差异研究

采用难溶性磷酸盐Ca3 (PO4) 2 液相控释方法试验研究不同水稻品种 (系 )苗期耐低P基因型差异结果表明 ,各水稻基因型耐低P胁迫能力存在极显著差异 ,其中“汕优 6 3”、“IR74”、“汕优 16 1”、“IR70 6 17 4B B19 2”、“IR6 4”5个品种 (组合 )耐低P能力最强 ;“IR70 6 5 1 3B 3 2 2 2”、“IR71331 2B 2 1”、“南川”、“IR71379 2B 10 2 3 1”和“IR72 4 13 3R 2 6 2”5个品种 (系 )对低P胁迫较敏感 ;而“IR73384 11 7 8 3 2 3 3 3”、“IR73382 111 9 19 19 2 3 1 2”、“IR72 4 17 3R 6 2”、“IR36”、“IR72 4 17 3R 8 3”和“IR72 4 12 3R 11 3”6个品种 (系 )P效率则属中间型。     

基于遥感的黄土高原植被物候监测及其对气候变化的响应

为了分析黄土高原地区植被物候特征,该文基于AVHRR传感器获取的陆地长期数据记录(land long term data record,LTDR)V4 NDVI数据,对黄土高原1982-2011年间植被物候的时空变化进行分析,并借助偏相关分析方法对物候与气温和降雨的关系进行量化分析。结果表明:黄土高原近30 a间春季物候提前显著(0.54 d/a,P0.001),主要集中在北部草地和灌木植被;秋季物候推迟显著(0.74 d/a,P0.001),主要分布在甘肃、陕北、内蒙古和山西北部等地。不同植被的春秋物候稍有差异,稀疏灌木林春季物候提前趋势最多(1.31 d/a),常绿针叶林最小(0.19 d/a);秋季物候推迟最多的为乔木园地(1.18 d/a),最少的是水田(0.17 d/a)。黄土高原植被物候主要受气温影响,降雨的变化也会对物候产生一定影响。冬季和前年秋季气温上升是春季物候提前的主要驱动因子;夏季和秋季降雨则对秋季物候休眠期延迟起着重要作用。该研究可为黄土高原生态环境评价及气候变化预测模型提供一定依据。     

基于无人机遥感影像的玉米冠层温度提取及作物水分胁迫监测

针对当前无人机热红外遥感提取冠层温度不准确、监测作物水分胁迫状况精度不高的问题,该研究以不同水分处理的拔节期夏玉米为研究对象,利用无人机获取试验区域热红外和可见光图像资料,分别采用Otsu算法、EXG-Kmeans算法和Otsu-EXG-Kmeans算法获取冠层区域图像,并对提取结果进行精度评价,而后采用最优算法求得对...     

基于遥感温度植被干旱指数的宁夏2000-2010年旱情变化特征

为了探讨近10 a来宁夏的旱情变化特征及演变趋势,利用MODIS的地表昼夜温度数据计算昼夜温差,结合归一化植被指数产品计算温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI),对2000-2010年的逐月干旱进行了监测,并分析其与气象干旱和农业受旱灾情况的关系。研究结果表明,从空间上来看,宁夏干旱发生频率和强度最高的是中部干旱带,次之是南部丘陵山区,而较少发生干旱的是北部引黄灌区,其中南部六盘山和北部贺兰山林区也很少受干旱影响;在2000-2010年间有3次明显的极端干旱过程,分别是2000、2005和2009年;从旱情变化趋势来看,近10 a来宁夏平均干旱强度在减弱,但极端干旱事件有增强的趋势,且春、夏季显著增强,而秋、冬季显著减弱;宁夏TVDI的变化主要取决于降水量,年平均TVDI、年最大TVDI与降水量、标准化降水指数和标准化降水蒸散指数均呈负相关关系,除年平均TVDI与降水量(P=0.08)和标准化降水指数(P=0.06)的相关性未通过显著性检验外,其他均通过了P0.05的显著性检验,但TVDI与气温关系不大,这与当地的土地利用格局及植被类型有关;农业受旱灾面积与年平均TVDI有关,二者相关关系为0.69(P0.05),而与年内单次极端干旱强度关系不大;从不同季节来看,夏季干旱最容易导致宁夏农业减产,次之是春季和秋季干旱,而冬季干旱几乎对农业生产没有影响。该研究可为地方政府制定抗旱救灾和农业生产政策提供一定参考。     

基于温度植被干旱指数的兖州煤田煤炭开采影响边界遥感提取

为识别植被覆盖区煤炭开采的生态影响边界,该文以兖州煤田为研究区域,应用温度植被干旱指数TVDI(temperature vegetation drought index)反演沉陷积水区外围的土壤湿度空间分布特征,利用MATLAB拟合TVDI变化趋势并依据其趋于稳定的渐近线,反解煤炭开采活动对矿区生态的影响边界,将其与采用MSCS(mining subsidence prediction system,MSCS)软件预计获得的下沉10 mm沉陷边界进行对比。结果表明:不同距离的TVDI中位数随距积水区边缘距离的变化表现为先增加后趋于平稳、呈指数变化特征;基于TVDI分析得到的煤炭开采的非积水影响范围,仅相当于沉陷积水面积的2.07倍,预计沉陷非积水面积与预计沉陷积水面积之比为4.63倍。通过模型拟合遥感指数随距离的变化特征,能够获得煤炭开采的影响边界;兖州煤田基于TVDI获取的煤炭开采影响面积,相对小于预计的开采沉陷面积。该研究可为确定煤炭开采对生态影响的边界提供参考。     

Arbuscular Mycorrhizal Fungi Contribute to Resistance of Upland Rice to Combined Metal Contamination of Soil

A greenhouse pot experiment was conducted to investigate heavy metal [copper (Cu), zinc (Zn), lead (Pb), and cadmium (Cd)] uptake by two upland rice cultivars, ‘91B3’ and ‘277’, grown in a sterilized field soil contaminated by a mixture of Cu, Zn, Pb, and Cd. Rice plants were inoculated with each of three arbuscular mycorrhizal fungi (AMF), Glomus versiforme (GV), Glomus mosseae (GM), and Glomus diaphanum (GD), or remained noninoculated (NM). Both rice cultivars could be colonized by the three AMF used in this experiment. The percentage of mycorrhizal colonization by the three AMFs on the two rice cultivars ranged from 30% to 70%. Mycorrhizal colonization of both upland rice cultivars had a large influence on plant growth by increasing the shoot and root biomass compared with non-inoculated (NM) plants. The results indicate that mycorrhiza exert some protective effects against the combined toxicity of Cu, Zn, Pb, and Cd in the contaminated soil. This conclusion is supported by the partitioning of heavy metals (HMs) in the two cultivars. In the two cultivars, colonization by AMF reduced the translocation of HMs from root to shoot (except that the colonization of AMF increased the Cu translocation of HMs in cultivar ‘277’). Immobilization of the HMs in roots can alleviate the potential toxicity to shoots induced by the mixture of Cu, Zn, Pb, and Cd. The two rice cultivars showed significant differences in uptake of Cu, Zn, Pb, and Cd when uninoculated. GM inoculation gave the most protective effects on the two cultivars under the combined soil contamination.     

Relating soil electrical conductivity to remote sensing and other soil properties for assessing soil salinity in northeast Thailand

Mapping and monitoring of soil salinity is required to establish its areal extent and also to keep track of changes in salinity in order to formulate appropriate and timely management strategies for reclamation and rehabilitation of such soils. Remote sensing data have been increasingly used in soil‐salinity studies as they are not only quicker but are also useful for making realistic predictions. A study was conducted in northeast Thailand to understand the relationship of spectral reflectance and physico‐chemical soil properties to electrical conductivity (EC) by using remote sensing data (Landsat® ETM+) and laboratory analysis of soil sample data. Multiple regression analysis was used to examine the relationships between EC and spectral/soil properties and to generate several models. In the case of spectral properties, mid‐infrared band (Landsat® band 7) and near‐infrared (band 4) were found to be most correlated with the observed EC values of the surface layer of the soil. For the soil properties, chloride (Cl), sodium (Na), phosphorus (P), and sodium adsorption ratio (SAR) were found to be most correlated with observed EC values. Similarly, for the subsurface layer, Cl and P were found to be significant predictors of observed EC values. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

Chemometric Methods to Predict of Pb in Urban Soil from Port Pirie,South Australia,using Spectrally Active of Soil Carbon

A total of 73 soil samples were initially analyzed for lead (Pb) concentration as an indicator of the environment impact of smelter activity in the Port Pirie, South Australia. Chemometric techniques were used to assess the ability of near-infrared (NIR) reflectance spectroscopy to predict soil Pb using spectrally active soil characteristics such as soil carbon (C). The result indicated a strong linear relationship between log-transformed data of soil Pb and spectral reflectance in the range between 500 and 612 nm with R² = 0.54 and a low root-mean-square error (RMSE_v = 0.38) for the validation mode with an acceptable ratio of performance to deviation and ratio of error range (1.6 and 7.7, respectively). This study suggested that NIR spectroscopy based on auxiliary spectrally active components is a rapid and noninvasive assessment technique and has the ability to determine Pb contamination in urban soil to be useful in environmental health risk assessment.     

遥感与地统计方法在表层土壤有机碳空间格局 研究中的应用比较

土壤有机碳为土壤肥力的核心指标之一,精确、及时、低耗的土壤有机碳空间格局估测对促进精准农业的发展和科学施肥具有重要意义,分别利用地统计方法和遥感技术测定法分析了海伦市表层土壤有机碳的空间分布格局,发现： 1）表层土壤有机碳与遥感影像的TM1波段之间存在着极显著的相关性（p＜0.01）,而与TM2、TM3和NDSVI显著相关（p＜0.05）; 2）通过对两种方法所得结果比较得出在精度基本一致的前提下,遥感技术测定法所需样本量低于地统计法所需样本量,且前者所得结果与当地实际情况更为相符,是一种潜在、高效的表层土壤有机碳空间格局研究方法。     

四川省水稻高温热害风险及灾损评估

高温热害是四川省最主要的农业气象灾害之一,研究高温热害对水稻的影响对于四川省农业可持续发展、保障水稻的安全生产具有重要意义。本文以1981—2015年四川省84个气象台站的逐日气象资料、农业气象观测站水稻生育期资料和县级水稻产量资料为基础,利用水稻高温热害指数,构建四川省水稻关键生育期和全生育期综合高温热害风险模型;分离水稻气象产量,建立高温热害影响下水稻气象产量与高温热害指数间的统计模型,开展1981—2015年四川省水稻高温热害风险和灾损评估。研究结果表明：四川省水稻抽穗扬花期,高温热害较高风险区和高风险区主要集中在盆地东北大部和盆地南部的个别地区,其中达州、广安和泸州的部分地区为高风险区。而低风险区主要分布在盆地西部、南部和川西南的大部地区。灌浆结实期,水稻高温热害较高风险区和高风险区主要集中在盆地东北和盆地南部的大部分地区,其中泸州大部、南充和宜宾的个别地区为高风险区。而低风险区主要分布在盆地北部、西部和川西南的大部地区。水稻全生育阶段高温热害较高风险区和高风险区主要集中在盆地东北和盆地南部的大部分地区,其中泸州、南充和达州的部分地区为高风险区。而低风险区主要分布在盆地北部、西部和川西南的大部地区。构建的水稻高温热害灾损评估模型简单实用,验证结果表明高温热害年水稻统计产量与模拟产量间的相对误差绝对值都小于1.5%,建立的模型能反映四川省高温热害对水稻产量的影响,同时能够较好地评估高温热害下四川省水稻的产量损失。进一步的灾损评估结果表明,高温热害危害下代表站点水稻的减产率为5.6%~10.2%。     

黄土丘陵区土壤基础呼吸对草地植被恢复的响应及其影响因素

为探讨黄土丘陵区草地植被自然恢复过程中土壤微生物活性的变化特征及其影响因素, 采用"时空互代"法采集宁夏云雾山自然保护区8个不同植被恢复年限的春、夏两季0～20 cm和20～40 cm的土样, 用室内密闭静态培养-碱液吸收法测定了新鲜和风干土样的基础呼吸.结果表明: 土壤基础呼吸随植被恢复年限增加呈增加趋势, 土壤呼吸强度和累积呼吸量都表现为植被恢复73年和78年较高, 而耕地和植被恢复3年最低.采样季节对呼吸强度测定有较大影响, 春季土样能更好地反映土壤微生物活性的变化.风干土样可以通过预培养后测定土壤的呼吸作用, 且能更加稳定地反映不同土壤之间的差异.在测定土壤基础呼吸时, 利用 1 d或3 d的培养平均值能更稳定地表现不同土壤的特性.累积呼吸量可较呼吸强度更直观地反映不同土壤的微生物活性.土壤有机质和全氮含量与土壤呼吸强度密切相关.     

基于遥感的中国植被蒸散比时空分布及其对气候因素的响应

为研究中国植被生态系统蒸散比(evaporative fraction,EF)的时空分布及其与气候因素之间的关系,该文利用遥感数据、气象数据以及地面涡度相关站点观测数据,通过植被指数-地表温度所围成的特征空间,估算且验证了了2003-2009年间中国植被生态系统逐月EF,并对月均EF的时空分布及其对气候因素的响应进行了分析。结果发现:中国植被生态系统月均EF呈现出明显的季节变化特征,四季中,华南地区月均EF普遍高于中国其他地区。春季开始后,长江以南以及四川盆地月均EF开始升高,进入夏季后月均EF高值区向北扩张至华北、东北等地。中国植被生态系统月均EF与气候因素之间的关系存在季节差异。春、秋两季,月均EF与太阳辐射月总量、月均温及月降水量均有显著关系(P0.01);冬季,温度则成为植被月均EF空间分布的主要影响因子(P0.01);夏季,气候因素则与植被月均EF空间分布无显著关系(P0.05)。中国植被生态系统月均EF的季节变化与气候因素之间的关系也有明显的地区差异。中国北方、内陆地区月均EF季节变化对降水量更为敏感;而中国南方、沿海地区月均EF则对温度和太阳辐射更为敏感。中国各典型植被中,农田月均EF对降水量、温度及太阳辐射的敏感度高于其他植被类型(P0.05);多数森林植被EF的季节变化受到降水量的影响小于农田、草地和灌木(P0.05);森林植被中,太阳辐射则较易影响阔叶植被月均EF的季节变化,而相较于针叶林,阔叶林月均EF对温度的敏感度较高(P0.05)。该研究结果为中国地表水分状况评估提供科学依据。