植被生化组分光谱模型抗土壤背景能力分析

应用LOPEX'93(Leaf Optical Properties Experiment)数据,分析了统计回归模型在进行植被叶绿素和水分反演中抗土壤背景影响的能力,模型参数分别使用了:反射率及其变化形式、光谱位置变量、植被指数。在LOPEX'93数据库的植被波谱中分别加入10%-90%的实测土壤光谱信息,得到植被与土壤的混合光谱,并分析混合光谱对植被生化组分的响应。结果表明:应用反射率及其变化形式进行植被叶绿素反演时,以730nm和400nm组合的反射率和反射率倒数的对数为参数的模型具有最高的抗土壤背景能力,在土壤背景所占比例从低到高的变化过程中,以二者反射率组合为参数的模型与叶绿素的相关系数,始终保持在0.645附近,以二者反射率倒数的对数为参数的模型与植被叶绿素的相关系数保持在0.650附近;应用反射率及其变化形式进行植被含水量反演时,以1100,1170,1000,1040,1080nm组合的反射率为参数的模型以及以1170,960,1210,1090,1080,950,1220,1210nm反射率倒数的对数组合为参数的模型具有较高的稳定性,在土壤组分变化的过程中,以上模型与植被含水量的相关系数均稳定的高于0.99;对于光谱位置变量的分析中,以红边-绿峰-红谷组合的模型与植被叶绿素含量具有较高、而且稳定的相关系数,在土壤背景所占比例变化的情况下,相关系数稳定在0.53附近;在应用植被指数进行叶绿素的反演过程中,植被指数与叶绿素的相关系数在土壤背景所占比例变化的情况下变化较大,抗土壤背景的能力均较差;在应用植被指数进行植被水分含量的反演时,以水分指数Ratio975和Ratio1200相关系数最高,且在不同比例土壤背景变化下稳定,相关系数分别分布在0.980附近和0.960附近。该结果可用于指导不同植被覆盖条件下植被冠层参数的反演,提高反演的稳定性和准确性。     

典型龟裂碱土土壤水分光谱特征及预测

以不同含水量的宁夏典型龟裂碱土为研究对象,系统分析了土壤光谱与土壤含水量的相关性,并建立了含水量预测模型.结果表明:随着含水量的增加,土壤光谱反射率逐渐降低,当土壤含水量高于田间持水量时,土壤光谱反射率随着含水量的增加呈增加趋势.土壤光谱反射率原始数据(r)、平滑后的反射率(R)和反射率对数(lgR)与龟裂碱土水分含量呈极显著负相关关系,整个波段R与土壤水分含量的相关系数平均比r和lgR分别高0.0013和0.0397;反射率倒数(1/R)和反射率倒数的对数[lg(1/R)]2种变换形式与龟裂碱土水分含量呈正相关关系,在950~1000 nm的相关系数平均比400~950 nm高0.2350;3种一阶微分变换形式与土壤水分的相关性不稳定.基于r、lg(1/R)、反射率的一阶微分R’和反射率对数的一阶微分(lgR)’采用不同回归模式建立的龟裂碱土含水量预测模型平均决定系数分别为0.7610、0.8184、0.8524和0.8255,其中R’的幂函数模式决定系数高达0.9447,该模型预测的土壤含水量与室内实测值拟合度为0.8279,说明该模型预测精度最高,采用r建立的模型预测精度最低.研究结果可为龟裂碱土含水量预测和当地农田灌溉提供科学依据.     

利用PROSPECT+SAIL模型反演植物生化参数的植被指数优化模拟

分析3个植被生化参数(叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数)对冠层光谱反射率变化的敏感程度以及影响波段区间,选择3个植被指数作为代价函数的优化比较对象,然后运用微粒群算法和PROSPECT+SAIL模型分别反演叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数,结果表明:基于植被指数作为优化比较对象的模型反演效率较全波段方法有所提高;叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数反演值与实测值的复相关系数分别为90.8％、95.7％和99.7％,均方根误差分别为4.73μg·cm-2、0.001 g·cm-2和0.08.采用植被指数作为优化比较对象可有效地提高基于PROSPECT+SAIL模型反演植被生化参数的精度和效率.     

干旱条件下春玉米高光谱特征及土壤含水量反演

通过辽宁锦州地区春玉米不同生育时期的土壤水分控制试验,利用ASD Field Spec Pro FR分光辐射计观测不同生长状况的玉米冠层高光谱反射率,分析光谱反射率变化特征,建立光谱参数对土壤水分的反演模型。结果表明:玉米在七叶-拔节期受到干旱胁迫后,750~1400 nm波段冠层光谱反射率、红边幅值、红边面积均出现降低,350~750、1400~2300 nm反射率出现升高趋势;750~1400 nm、红边幅值、红边面积对土壤干旱胁迫的响应时间较短,且存在异于正常灌溉处理的光谱特征;反演方法中,逐步回归方法利用高光谱反射率反演土壤含水量的误差小于一阶导数光谱,反演10 cm土壤含水量的效果好于30 cm。     

基于分数阶微分优化光谱指数的土壤电导率高光谱估算

土壤电导率与含盐量具有高度相关性,精准的土壤电导率监测有助于了解区域土壤的盐渍化程度,对区域盐渍化防治与调控,农业可持续发展以及生态文明建设具有重要意义。为寻求预测土壤电导率的最佳高光谱参数,实现土壤盐分信息的高效监测,本研究对土壤样品进行室内高光谱和电导率测定,利用两波段优化算法对简化光谱指数(nitrogen planar domain index, NPDI)进行波段优化,筛选不同高光谱数据(原始高光谱反射率及其对应的5种数学变换)运算下的最敏感高光谱参数,从而建立土壤电导率高光谱估算模型。结果表明:1)NPDIs与土壤电导率之间的相关性显著,在原数据及其平方根、倒数、对数倒数、1.6阶微分变换形式下,优化光谱指数对土壤电导率的敏感程度更强,相关系数绝对值均超过0.80,且基于1.6阶微分变换的(R_(2020nm)+R_(1893 nm))/R_(1893 nm)波段组合相关系数绝对值最高,达到0.888。2)基于1.6阶微分波段优化的预测模型效果最佳,预测精度为R■=0.84,RMSE_(Pre)=2.07mS/cm,RPD=2.94,AIC=158.11。因此,对高光谱数据的适当数学变换有利于优化光谱指数更好地估算土壤电导率,进一步实现土壤盐渍化高精度动态监测。     

行道树叶绿素变化的高光谱神经网络模型

采样分析了城市行道树（长春市主要街道）与对比区（净月潭国家森林公园）相应树种的叶绿素变化,并对由叶绿索变化引起的光谱反射率以ASD光谱仪进行了测试,并对二者之间的关系进行了单波段回归分析、V1植被指数与叶绿素含量的模型分析以及神经网络模型分析。结果表明,1）城市环境对行道树叶绿素有重要影响,但是对针叶树种响应较小,而阔叶树种响应较大;2）光谱反射率与测试树种叶绿素含量关系密切,在740～760nm附近确定性系数达0．72以上;3）PSSR植被指数与测试树种的叶绿素含量关系密切,幂函数回归的决定系数R^2为0．82左右。3）神经网络模型能够提高光谱反射率模型反演植被叶绿素含量的水平,模型的决定系数R^2高达0．97。表明高光谱遥感可以用来监测因城市环境引起的植被叶绿素变化。     

影响黄土高原地物光谱反射率的非均匀因子及反照率参数化研究

通过应用高光谱反射仪进行各种植被覆盖度地物的同期观测,分析不同地物光谱反射率和宽波段反照率的差异,得出:除太阳高度角的影响外,植被的不同生育期及生长状况决定的叶绿素、细胞构造和含水量等要素都会影响植物光谱反射率;基于归一化植被指数( NDVI)、归一化植被水分指数(NDWI)、土壤体积含水量以及参考对象的光谱曲线建立了植物光谱反射率的估算模型,能较好地反映地物光谱反射率特征;基于地物波谱反射率估算得到的全波段反照率误差在0.02范围内,可以作为反照率遥感反演和转换的依据;该方法也为高光谱遥感在反照率等陆面过程参数尺度耦合和转换过程中应用奠定了基础.     

植被叶片及冠层层次含水量估算模型的建立

利用LOPEX'93数据库中7个鲜叶片含水量(Cw)和光谱反射率实测数据,基于光谱指数法,在叶片层次,用47个随机样本建立Cw与不同光谱指数的统计模型,并用另外20个样本验证.结果表明,Cw的两种表征形式相对含水量FMC和等价水深EWT在提取叶片Cw时差异较大,EWT与各光谱指数的相关性较FMC高,但FMC对叶片Cw的反演精度高于EWT.而反演精度更高的是基于最优子集回归建立的光谱指数线性模型.Ratio₉₇₅是叶片层次提取Cw的普适光谱指数.冠层层次,利用PROSPECT+SAILH耦合模型,模拟在不同叶面积指数LAI和Cw下的冠层光谱.为了剔除背景影响,更好地提取冠层Cw,提出用近红外和短波红外波段反射率构造土壤可调节水分指数(SAWI),该指数与其他光谱指数的比值能明显地剔除土壤背景影响,更准确地提取冠层Cw.Ratio₉₇₅的改进型光谱指数(Ratio₉₇₅-0.9)/(SAWI+0.2)能用来提取叶面积指数LAI从0.3到8.0,Cw从0.0001cm到0.07cm的冠层Cw,研究表明精度较高.     

基于光谱指数的植物叶片叶绿素含量的估算模型

叶绿素是光合作用能力和植被发育阶段的指示器,是监测湿地植被生长健康状况的重要指标之一;高光谱遥感技术可以为植物叶绿素含量的定量化诊断提供简便有效、非破坏性的数据采集和处理方法。为保证被探测叶片面积相同,消除背景反射、叶片表面弯曲造成的光谱波动及叶片内部变异造成的影响,研究采用Field Spec 3光谱仪加载手持叶夹式叶片光谱探测器,测定野鸭湖湿地典型植物的叶片高光谱反射率数据,同时通过分光光度计室内测定相应叶片的叶绿素含量。采用相关性及单变量线性拟合分析技术,建立二者的关系模型,包括叶绿素含量与"三边"参数的相关模型以及比值光谱指数(SR)模型和归一化差值光谱指数(ND)模型,并采用交叉检验中的3K-CV方法对估算模型进行模型精度检验。结果表明:植物叶片叶绿素含量与"三边"参数大多都呈极显著相关,相关系数最大达到0.867;计算光谱反射率组成的比值(SR)和归一化(ND)光谱指数与叶绿素含量的决定系数,总体相关性比较高,较好的波段组合均为550—700nm与700—1400nm以及550—700nm与1600—1900nm,与叶绿素含量相关性最好的指数分别是SR(565nm,740nm)和ND(565nm,735nm)。并通过选取相关性最佳的光谱特征参数,分别基于"三边"参数和ND模型指数构建了植物叶片叶绿素含量的估算模型。其中,基于红边位置(WP_r)光谱特征参数和ND(565nm,735nm)光谱指数建立的叶绿素含量估算模型,取得了较好的测试效果,检验拟合方程的决定系数(R2)都达到0.8以上,估算模型分别为y=0.113x-78.74,y=5.5762x+4.4828。通过3K-CV方法进行测试和检验,植物叶绿素含量估算模型均取得了较为理想的预测精度,预测精度的分别为93.9%及90.7%。高光谱遥感技术对植被进行微弱光谱差异的定量分析,在植被遥感研究与应用中表现出强大优势,为植物叶绿素含量诊断中的实际应用提供了重要的理论依据和技术支持。     

不同干旱条件下夏玉米全生育期冠层吸收光合有效辐射比的高光谱遥感反演

冠层吸收光合有效辐射比(fAPAR)是植被生产力遥感模型的重要参数.但关于不同干旱条件下作物全生育期的fAPAR遥感反演研究仍未见报道.本研究利用2015年夏玉米5个灌水处理模拟试验的高光谱反射率和fAPAR观测资料,分析了不同干旱条件下夏玉米关键生育期fAPAR和高光谱反射率变化特征,探讨了fAPAR与反射率、一阶导数光谱反射率和植被指数的关系.结果表明: 轻度水分胁迫和充分供水条件下,fAPAR较高;重度水分胁迫和重度持续干旱条件下,fAPAR较低.冠层可见光、近红外光和短波红外光区的反射率与fAPAR分别呈负相关、正相关和负相关关系.fAPAR与可见光和短波红外光区的383、680和1980 nm附近的反射率的相关性最强,相关系数均达-0.87.一阶导数光谱反射率与fAPAR相关性强且稳定的波段为580、720和1546 nm,相关系数分别为-0.91、0.89和0.88. 9个常用植被指数与fAPAR呈线性或对数关系,其中,增强型植被指数、复归一化植被指数、土壤调节植被指数和修正的土壤调节植被指数与fAPAR的关系模型最好,决定系数(R²)均在0.88以上,平均相对误差分别为16.6%、16.6%、16.7%和16.2%;基于一阶导数光谱反射率与fAPAR的对数关系在(720±5) nm波段处的模拟效果较好,R²达0.86;直接选择反射率数据估算fAPAR的效果较差,R²最高为0.81.研究结果可为fAPAR的准确反演及评估作物干旱状况提供支撑.     

辐射传输模型多尺度反演植被理化参数研究进展

植被是生态系统最重要的组成成分之一,许多与植被有关的物质能量交换过程都与植被的理化参数密切相关,因此定量估算植被的理化参数含量对监测植被生长状况、森林火灾预警以及研究全球碳氮循环过程等都具有重要意义.在众多定量反演植被理化参数的方法中,基于数学、物理学以及生物学的基本理论建立起来的辐射传输模型受到越来越多的关注.辐射传输模型描述了植被与入射辐射之间的相互作用过程和特征,相对于传统的经验/半经验方法,辐射传输模型物理意义明确,具有稳定性和可移植性强的特点.在分析国内外最新相关研究的基础上,首先从植被叶片、冠层和像元3个不同的尺度阐述反演植被理化参数的辐射传输模型.叶片尺度上主要介绍PROSPECT模型和LIBERTY模型;冠层尺度上主要介绍SAIL冠层辐射传输模型以及PROSPECT与SAIL耦合的PROSAIL叶片-冠层辐射传输模型;像元尺度的植被理化参数反演目前主要采用冠层尺度的辐射传输模型.其次,分析尺度变化下植被理化参数遥感反演所面临的主要问题,如不同尺度下模型参数敏感性的变化、辐射传输模型的选取以及混合像元的影响等.最后,总结展望植被理化参数反演多模型与多种数据源相互结合的研究趋势,以及将来具有高空间分辨率的高光谱遥感卫星升空后所带来的发展前景.     

Pyrolysis-molecular beam mass spectrometry to characterize soil organic matter composition in chemically isolated fractions from differing land uses

Today’s questions concerning the role of soil organic matter (SOM) in soil fertility, ecosystem functioning and global change can only be addressed through knowledge of the controls on SOM stabilization and their interactions. Pyrolysis molecular beam mass spectrometry (py-MBMS) provides a powerful and rapid means of assessing the biochemical composition of SOM. However, characterization of SOM composition alone is insufficient to predict its dynamic behavior. Chemical fractionation is frequently used to isolate more homogeneous SOM components, but the composition of fractions is frequently unknown. We characterized biochemical SOM composition in two previously studied soils from the USA, under contrasting land uses: cultivated agriculture and native vegetation. Bulk soils, as well as chemically isolated SOM fractions (humic acid, humin and non-acid hydrolysable), were analyzed using py-MBMS. Principal components analysis (PCA) showed distinct differences in the SOM composition of isolated fractions. Py-MBMS spectra and PCA loadings were dominated by low molecular weight fragments associated with peptides and other N-containing compounds. The py-MBMS spectra were similar for native whole-soil samples under different vegetation, while cultivation increased heterogeneity. An approach based on previously published data on marker signals also suggests the importance of peptides in distinguishing samples. While the approach described here represents significant progress in the characterization of changing SOM composition, a truly quantitative analysis will only be achieved using multiple internal standards and by correcting for inorganic interference during py-MBMS analysis. Overall, we have provided proof of principle that py-MBMS can be a powerful tool to understand the controls on SOM dynamics, and further method development is underway.     

沈阳市区植物区系与植被类型的研究

探讨了沈阳市区植物区系特点和城市植被类型的分类及其特征,沈阳市处于长白植物区系、蒙古植物区系和华北植物区系交汇地带,植物种类较丰富,约有种子植物98科371属779种,最大科是菊科。共有植物85种,超过20种的科还有莎草科、蔷薇科、豆科、蓼科、唇形科、百合科及毛茛科等,这些科共有植物384种,占沈阳市区种子植物总数的49．3％。此区系有23个地理成分类型,其中以温带性质占优势。占沈阳市区地理成分的89．3％,根据植被发生和功能以及建群种的作用,将沈阳市区城市植被划分三大植被类14个植被组和57个植被型,并对3个植被类中的典型代表性类型进行了群落(种群)的组成、结构、动态和功能分析。     

基于辐射传输模型的高光谱植被指数与叶绿素浓度及叶面积指数的线性关系改进

高光谱植被指数以其特有的精细光谱特征, 能够获得非常细微的植被生理状况和环境胁迫差异, 因而使遥感技术在精细农业中的应用, 尤其是在叶绿素浓度和叶面积指数的反演上面有着广阔的应用前景。然而, 现有的植被指数往往和这2个参数呈非线性关系, 且只对某一区间的数值敏感, 无法适用于其它植被覆盖程度的研究。为了寻找合适的波段位置以改善植被指数与叶绿素浓度和叶面积指数的线性关系, 去除饱和区域, 进而提高这2个参数的实际估算精度, 该文选取了叶绿素浓度和叶面积指数, 以辐射传输模型PROSPECT和SAIL为基础, 模拟了这2个参数变化对3类高光谱植被指数(归一化植被指数(NDVI)、 优化的简单比值指数(MSR)和优化的叶绿素吸收率指数(MCARI))的影响。叶绿素浓度变化敏感性分析结果表明, 对这3类植被指数而言, 750 nm 和705 nm 的叶片反射率更适合实际的叶绿素浓度反演。以750 nm 和705 nm代替 800 nm/700 nm 和670 nm成功地提高了3类植被指数与叶绿素浓度的线性相关程度, 其中MCARI705 和叶绿素浓度基本呈线性关系。叶面积指数变化敏感性分析同样显示, 以750 nm 和705 nm 组成的植被指数能够获取更可靠的叶面积指数信息, 尤其对于高植被覆盖区域。其中MCARI705 能较好地降低随叶面积指数变化的饱和程度, 相比其它植被指数, 当叶面积指数大于8时, MCARI705 才出现明显的饱和。由于冠层的尺度效应, 波段位置的选择对植被指数与叶面积指数线性关系的改善不及对叶绿素浓度明显。     

Topsoil organic matter properties in contrasted hedgerow vegetation types

Background and aims

Hedges, semi-natural landscape components, have the ability to integrate both agronomic and environmental functions and to provide several ecosystem services. The aim of this study was to test whether hedgerow vegetation is a determinant of soil organic matter properties in ancient agricultural lands.

Methods

We complemented cluster analysis and ordination to determine the extent to which two types of hedges that were distinct in character-plant species also differed between each other in concentration and composition of two major constituents of soil organic matter, namely humic substances and dissolved organic matter.

Results

The two types of hedges were associated with significant differences in humic carbon content, hormone-like activity and molecular size of humic substances, which, in general, were more similar to those typical of forest than of agricultural soils. Moreover, we detected between-group differences in several phenolic acids.

Conclusions

Variation of the topsoil biochemical properties of hedges may be explained by variation in their vegetation characteristics, similar to other ecosystems. Spontaneous vegetation in hedges perform an important role in controlling the variability of surface soil properties that influence the evolution of soil organic matter and nutrient availability in agricultural lands.     

应用遥感技术评价植被生化物质含量的研究进展

植物叶片中的各种生化物质 (包括叶绿素、叶黄素、类胡萝卜素等色素 ,N、P、K等营养物质 ,纤维素、半纤维素、木质素、蛋白质、淀粉、糖和油等 )都直接或间接地参与生物地球化学循环。为进一步理解生态系统功能 ,必须对不同时间、不同空间的这些参数进行调查。遥感技术为获取多时相、大范围数据提供了极大的方便 ,在地表植被生化特征测定方面发挥着重要的作用。 2 0世纪 80年代以来 ,世界各国相继推出了机载和星载高光谱传感器 ,高光谱遥感技术为植被生化物质的遥感开辟了新局面。本文从植被光谱特征出发 ,总结了目前生化参数遥感中的植被指数、导数光谱、红边位移分析和连续统去除等基本光谱处理方法 ,重点介绍了统计回归模型和光学 -几何模型在植被生化物质含量遥测中的应用。对现有利用遥感技术研究植被生化物质含量的研究进行了综合评述 ,并讨论了其局限性及未来的发展趋势     

高山林线形成机理研究进展

高山林线是郁闭森林与高山植被之间的分布界限,作为重要的生态过渡带,对全球和区域性气候变化的反应极为敏感,被认为是气候变化的理想监测器.高山林线研究从最初的形态描述到林线成因假说都是为了寻找高山林线形成的原因.迄今出现的高山林线成因假说都能够在局地尺度解释高山林线成因,但仍然缺乏可以普遍解释全球高山林线现象的假说.温度是林线分布的限制因子,低温限制了林线树种的生存及生长,但是低温影响了哪一个生化过程仍不明确,其影响机理还需进一步探讨.本文对高山林线形成机理,特别是对低温对高山林线植物光合特性、养分特征、非结构性碳水化合物和抗氧化系统的影响等研究进展进行综述,并提出了未来林线研究应该关注的问题.     

Flow and sediment transport in vegetated waterways: a review

One of the most important waterway components is vegetation, which play a pivotal role in the flow and sediment transport. Vegetation environment and characteristics, including vegetation porosity or density, shape, flexibility and vegetation height, are significantly affected in vegetated channels. Various vegetation positions and arrangements such as patches significantly affect the sediment deposition rate and flow turbulence. This paper reviews recent works conducted on vegetated open channels, which include the effect of different vegetation arrangements and vegetation characteristics on mass transport and turbulence structure. Studies based on laboratory, field works, and modeling, have been reviewed based on previous methods used by different researchers. Methods used in vegetation porosity evaluation, rate of flow and sediment transport properties are presented. In short, flow and transport depend on the vegetation properties and flow structure conditions.     

Managing vegetation in surface-flow wastewater-treatment wetlands for optimal treatment performance

Constructed wetlands that mimic natural marshes have been used as low-cost alternatives to conventional secondary or tertiary wastewater treatment in the U.S. for at least 30 years. However, the general level of understanding of internal treatment processes and their relation to vegetation and habitat quality has not grown in proportion to the popularity of these systems. We have studied internal processes in surface-flow constructed wastewater-treatment wetlands throughout the southwestern U.S. since 1990. At any given time, the water quality, hydraulics, water temperature, soil chemistry, available oxygen, microbial communities, macroinvertebrates, and vegetation each greatly affect the treatment capabilities of the wetland. Inside the wetland, each of these components plays a functional role and the treatment outcome depends upon how the various components interact. Vegetation plays a uniquely important role in water treatment due to the large number of functions it supports, particularly with regard to nitrogen transformations. However, it has been our experience that vegetation management is critical for achieving and sustaining optimal treatment function. Effective water treatment function and good wildlife quality within a surface-flow constructed wetland depend upon the health and sustainability of the vegetation. We suggest that an effective tool to manage and sustain healthy vegetation is the use of hummocks, which are shallow emergent plant beds within the wetland, positioned perpendicular to the water flow path and surrounded by water sufficiently deep to limit further emergent vegetation expansion. In this paper, we describe the use of a hummock configuration, in conjunction with seasonal water level fluctuations, to manage the vegetation and maintain the treatment function of wastewater-treatment wetlands on a sustainable basis.