封育条件下草地光谱反射特征及地上生物量估测*

 2005年7月至2006年4月,对云南省马龙县封育草地和过牧草地的光谱反射率、草层高度、覆盖度和地上生物量进行了测定,分析了归一化植被指数（NDVI）及比值植被指数（RVI）与地上生物量之间的相关性。结果表明:过牧草地封育1年之后,其草层高度、覆盖度和地上生物量显著增加,光谱反射特征也相应地发生明显变化。450~850 nm范围内,两种草地不同季相条件下在各波段的光谱反射率差异均达到极显著水平（P＜0.01）,覆盖度及季节变化对近红外波段的影响明显大于可见光波段。旺盛生长期（7月）和枯黄期（11月）,封育草地具有植被反射型特征,而自由放牧草地表现为植被-土壤型;返青期（4月）两种草地均表现为土壤型。过牧草地地上生物量与两种植被指数之间无显著相关性。封育草地地上生物量与NDVI,RVI之间存在显著的（P＜0.05）非线性相关,旺盛生长期和返青期NDVI与地上生物量的相关性强于RVI,枯黄期RVI与地上生物量相关性强于NDVI。     

南方3种类型草地地上生物量的光谱估测模型

基于地面光谱实测数据计算的光谱归一化植被指数(ASD-NDVI),结合同期的地上生物量数据,利用回归分析的方法构建南方草地地上鲜生物量的地面光谱估算模型。结果表明:南方草地地上生物量与ASD-NDVI之间呈正相关,可以用线性方程、对数方程、多项式方程、乘幂方程以及指数方程进行拟合,拟合结果均达到极显著相关水平,其中多项式方程的拟合效果最好(n=56,R2=0.931 1,P<0.01),因此利用多项式构建基于地面实测ASD-NDVI预测地上生物量的最优地面光谱模型。通过不同年份地面实测数据对模型进行验证,模拟值和实测值之间相关性很好,R2为0.907 5**(P<0.01),达到了极显著水平。说明在南方草地生长旺季利用光谱参数ASD-NDVI估算地上生物量可行。     

基于无人机高光谱数据的小麦生物量估测

高光谱因其通道多、数据量大、信息丰富等特点,在小麦农学参数估测方面被广泛应用。对小麦生物量和植被指数进行相关性分析,结果表明17种植被指数中在拔节期、孕穗期和全生育期与生物量达到显著相关水平的植被指数各有16种;拔节期DVI和RDVI指数相关性最高,r均为0.784;孕穗期GNDVI指数相关性最高,r为0.766;全生育期WI指数相关性最高,r为-0.799;与开花期生物量达到显著相关的植被指数有8种,WBI指数相关性最高,r为-0.642。分别利用各时期与生物量达到显著相关的植被指数构建生物量PLSR估测模型,模型的验证R²和建模R²均是全生育期最高,分别为0.85和0.93,其次是孕穗期、拔节期、开花期。建模RMSE最低的是孕穗期,为461.74 kg/hm²,验证RMSE最低的是拔节期为354.92 kg/hm²。建模和验证R²提升最大的是全生育期,提升了0.11;RMSE下降最多的同样是全生育期,下降了298.93 kg/hm²。总体来看,利用全生...     

草地植被指数及生物量的遥感估测*

 简要回顾了我国草地遥感技术的发展过程以及各阶段的主要特点,并对草地植物的反射光谱特征做了介绍。在阐述植被指数在草地科学领域的运用的同时,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上的运用做了初步的探讨。其结果表明,在目前草地生物量的估测领域植被指数NDVI运用较RVI广泛。     

围栏封育对绥化地区羊草草地生物量的影响

选择绥化地区现存羊草草地为研究对象,比较围栏内外枯落物生物量、地上总生物量的动态变化。结果表明,枯落物生物量在围栏内外均呈现高—低—高的季节动态变化,且围栏内枯落物生物量积累明显大于围栏外。围栏内地上总生物量包括禾草类、杂类草和豆类草生物量均大于围栏外各组分生物量,且地上总生物量包括禾草类、杂类草和豆类草生物量在围栏内外均呈现明显单峰型增长曲线,这与该地区雨热同季的气象规律吻合,表现在围栏内外,地上总生物量的月增长率与月均气温和降雨量呈显著正相关关系,其他相关关系微弱等特点。     

高光谱遥感技术及其在草地及植被中的应用

随着高光谱遥感技术的发展及其自身的优点,其在植被中的应用备受关注。概括高光谱遥感技术的原理及相关植被指数,着重介绍高光谱技术在植被生长信息检测、产量预测、养分诊断等方面的应用,明确其在草地碳储量研究中的必要性以及相关研究进展,并提出今后的研究方向和应用前景。     

森林地上生物量估测方法研究综述

根据所采用数据源的不同,介绍了当前国内外森林地上生物量测算中所用的主要方法,即基于森林资源清查的方法和基于遥感估测的方法。根据国内外前期研究成果,概括了这两种方法的特点及其存在的一些不足,初步探讨了结合多源数据联合估测森林地上生物量的方法。结合当前森林地上生物量研究中存在的问题,讨论了估测方法的尺度、模型与参数化以及精...     

高寒草甸光谱反射特性与估产

通过对高寒草甸草地光谱反射率的测定，分析其不同生育期、不同长势条件下的光谱特性。结果表明，长势越好，在近红外波段（CH2）中的反射率越高，而在可见光波段（CH1）中反射率越低；NDVI在牧草生长早、中期阶段相关较好，而在生长旺盛期相关较差，RVI在整个生长季里与牧草产量的相关关系较好。     

连续多年围栏封育高寒草甸的形态特征及生物量

为高寒草甸建植保护提供参考,在青海省玉树市土日乡高寒草甸围栏封育(2013～2018年)监测点选择固定样地,分析连续多年围栏封育对高寒草甸形态特征与生物量的影响。结果表明:围栏封育后高寒草甸植被盖度随时间延长呈增加趋势,株高、物种数间差异不显著。生物量表现出增加-降低-增加-降低的趋势,其中,2017年的牧草鲜重、牧草干重、可食牧草鲜重、可食牧草干重分别为440.40克/平方米、158.43克/平方米、391.1克/平方米和140.57克/平方米,较2013年分别显著(P≤0.05)增加53.29%、41.46%、45.54%和32.90%。     

县域尺度森林地上生物量遥感估测方法研究

以河南西峡县2013年Landsat 8影像及同期217块森林资源连续清查固定样地数据为信息源,以9个植被指数、3个地形指数为自变量,建立多元线性回归、决策与回归树、装袋算法、随机森林4种遥感估测模型;采用十折交叉验证,及相关系数、绝对误差、均方根误差、相对误差、相对均方根误差5个指标,对遥感估测模型进行精度评价,在此基础上,对研究区域2013年的森林地上部分生物量进行遥感估测和空间分析。结果表明：在4种遥感估测模型中,随机森林综合性能最高,装袋法次之,多元线性回归最低;在12个自变量中,地形（海拔、坡度）、土壤（亮度指数、湿度指数）、植被生长状况（垂直植被指数、有效叶面积指数） 6个因子是影响研究区域森林地上部分生物量的重要环境变量;2013年,研究区域单位面积森林生物量为3856t/hm2,其中低（<40t/hm2）、中（40~60t/hm2）、高（>60t/hm2）的面积分别占5992%、2430%、1578%;研究区域森林地上部分生物量较高的区域,主要分布在交通不便、森林茂密、人类干扰活动较少的北部石质山区,而较低的区域,主要分布在交通发达,人口密度大,坡度较为平缓的南部鹳河谷地。     

基于不同光谱变换的剑湖茭草鲜生物量估测研究

通过实地采集剑湖湿地茭草反射光谱和现场测量鲜生物量,基于24种光谱变换对茭草反射光谱特征进行分析,选取16种光谱变换筛选全波段（350～2 350 nm）中对茭草鲜生物量敏感的特征波段,构建其鲜生物量估测模型。结果表明：不同形式的光谱变换更容易分析光谱特征,对数倒数和倒数的变换增强了可见光波段的特征。对数倒数一阶微分变换增强了近红外波段的特征,倒数二阶微分和对数倒数二阶微分增强了短波红外的特征,4～5尺度的连续小波变换适合分析原始光谱特征。连续小波变换后最大相关系数为0.734;其次为二阶微分变换,最大相关系数为−0.730。基于立方根二阶微分变换构建的多元回归模型对茭草鲜生物量估测效果最佳,R²、RMSE、P和RPD分别为0.88、1 044.90 g/m²、83.95%、2.64。     

智能手机原位牧草生物量估算

[目的]生物量是草地生态系统物质和能量基础,是最基本的生态参量.以往基于卫星和航空遥感定量反演草地生物量过于专业化,难以在牧民间推广.因此,本文提出一种用手机近距离拍摄的真彩色图像估算牧草生物量方法,构建牧草生物量估算模型,为牧民方便、快捷、无损地掌握牧场牧草长势提供理论依据和技术支撑.[方法]首先,利用手机超高分辨率...     

利用冠层和叶片水平的反射光谱研究模拟酸雨对小麦的影响

通过光谱分析技术,研究了模拟酸雨(SO<,4><'-2>:NO<,3><'-1>=5:1)对小麦产量和生理特性的影响.结果表明,模拟酸雨伤害了小麦叶片的结构和功能,降低了叶绿素含量和光合速率,从而显著降低了小麦的产量,经过pH为2的酸雨处理后的小麦产量降幅达19.1%.通过对植被指数的分析可以看出,小麦冠层叶绿素含量在开花期以后逐渐降低,而旗叶的叶绿素含量则在灌浆期以后开始下降,两者的下降幅度都随着酸雨pH的下降而增大.光合速率表现出与叶绿素含量相同的变化.另外,对小麦产量与不同生育期冠层和叶片水平的植被指数的相关分析表明.灌浆期的小麦冠层水平的NDVI、mVD705和WI与酸雨处理后小麦的产量显著相关.总之,利用光谱分析技术可以快速、无损伤地监测不同酸雨处理对小麦的生长和营养状况的影响.     

关于光谱反射率和小麦叶面指数之间关系的研究

根据理论分析作出了小麦叶片7种角度分布情况下的光谱植被指数和吸收的光合辐射曲线以及叶面指数和吸收的光合辐射曲线。由实测的小麦光谱反射率数据计算出光谱植被指数,再使用这二套理论曲线可求出小麦的叶面指数。还作出了叶片7种角度分布下,小麦叶面指数计算值和测量值之间的线性回归方程,得出小麦叶片倾角为70°的分布和使用 ND 光谱指数具有最好的结果。     

由光谱反射率估算玉米植冠的APAR

在玉米生长期中,作了11次野外地物反射光谱的测试,测量了玉米植冠的叶面积指数。引用玉米植冠叶面积指数和它截取光合有效辐射系数(APAR)之间的理论公式和经验公式,用实测的玉米植冠的叶面积指数,计算出它吸收光合有效辐射系数,再分别求出玉米植冠的 RVI、ND、PVI、GN 光谱指数和玉米植冠吸收光合有效辐射系数间的抛物线回归方程。得出的结论是,在20个回归方程中,利用 GN 光谱指数,并使用回归方程 APAR=0.2792+6.187GN-13.38GN~2来估算玉米植冠吸收光合有效辐射系数 APAR 是最可靠的。     

基于参数化和非参数化法的棉花生物量高光谱遥感估算

【目的】利用高光谱遥感数据快速、无损地估算棉花生物量,评估参数化与非参数化方法在棉花上的表现差异。【方法】本研究以4个棉花品种在2个年份(2004和2005年)的试验资料为基础,将2年数据分别进行建模和验证,采用参数化算法(植被指数法、连续小波变换)与非参数化算法(偏最小二乘回归、随机森林、人工神经网络、回归树、袋装树和增强树、支持向量机和高斯过程回归)分别构建吐絮前和吐絮后的生物量估算模型。【结果】近红外与红边波段仍然是棉花生物量遥感监测中最有效的波段区间。参数化方法运算简单,效率高,其中,CI_{red edge}证明是棉花生物量估算上表现最好的植被指数,具有较高的独立验证结果(吐絮前:RMSE=27.23 g·m^-2;吐絮后:RMSE=48.81 g·m^-2)。基于连续小波变换的方法缓解了植被指数的低估现象,尤其是吐絮后(吐絮前:RMSE=31.54 g·m^-2;吐絮后:RMSE=37.57 g·m^-2);在非参数化法中,随机森林是棉花生物量估算的最优算法(吐絮前:RMSE=2...     

棉花高光谱植被指数与LAI和地上鲜生物量的相关关系研究

通过测试棉花关键生育阶段350～2 500 nm波段的冠层高光谱数据,用近红外波段760～850 nm及红光波段650～670 nm的2个范围内的波段,组成了高光谱归一化植被指数(NDVI)和800和670 nm两个波段组成修改型二次土壤调节植被指数(MSAVI2),分别与棉花叶面积指数(LAI)和地上鲜生物量进行相关分析,结果表明,棉花NDVI和MSAVI2与LAI和地上鲜生物量两个参数均以幂指数相关关系为最佳(RNDVI-LAI=0.729 1·,RMSAVI2-LAI=0.743 6·,n=81;RNDVI-鲜生物量=0.742 6·,RMSAVI2-鲜生物量=0.791 1·,n=59), MSAVI2与LAI和地上鲜生物量的相关性均高于NDVI与LAI和地上鲜生物量的相关性,说明MSAVI2较NDVI能更好的消除土壤背景对反射光谱造成的影响,能较精确的提取反映棉花生长状况的叶面积指数和生物量信息.     

运用林分密度和平均高估测思茅松人工林地上生物量

以65块云南省普洱地区思茅松人工林圆形样地数据和sentinel-2多光谱影像数据为研究对象,利用林分平均高与林分密度(每公顷株数、林分疏密度、植被覆盖度、叶面积指数)估测思茅松人工林林分地上生物量。分析思茅松人工林林分地上生物量与林分密度指标的相关性;采用参数模型(不变参数模型和可变参数模型)和非参数模型(包括支持向量机、随机森林和BP神经网络)探索平均高和林分密度等变量估测林分思茅松人工林地上生物量。结果表明:思茅松人工林林分地上生物量与每公顷株树、林分疏密度、植被覆盖度、叶面积指数呈显著正相关(r>0.5);在构建思茅松人工林地上生物量的所有模型中,每公顷株数-林分平均高构建的可变参数模型(R2=0.966 0,RMSE=10.05 t·hm^-2)效果最优,林分平均高-林分疏密度构建的RF模型(R2=0.901 7,RMSE=19.37 t·hm^-2)次之,林分平均高-植被覆盖度构建的RF模型(R2=0.748 4,RMSE=33.36 t·hm^-2)最差;林分密度-平均高的地上生物量模型与实测地上生物量的相关性较高(R2=0.966 0),反演误差值较低(RMSE=10.05 t·hm^-2);叶面积指数比植被覆盖度对林分地上生物量变动有更好的解释能力,每公顷株数对林分地上生物量变动的解释能力好于林分疏密度。