不同地形条件下植被盖度信息提取技术研究

为系统地研究特定区域的植被盖度信息提取技术, 在不同的地形条件下, 比较了目前流行的多种高光谱遥感植被盖度提取方法。结果表明: 最优高光谱归一化植被指数(NDVI₁)的建模和验证精度均高于其他两种归一化植被指数(NDVI), 直接采用NDVI建立的回归模型对研究区植被盖度的估测能力低于像元二分模型; 阴坡的最佳模型为基于一阶微分的偏最小二乘回归模型(PLSR模型), 其建模决定系数(R²)为0.810, 均方根误差(RMSE)为6.29, 验证R²为0.773, RMSE为8.85; 阳坡的最佳模型为基于二阶微分的PLSR模型, 其建模R²为0.823, RMSE为6.04, 验证R²为0.801, RMSE为7.35; 平原的最佳模型为全受限的线性光谱混合分解模型(FCLS), 其验证R²为0.852, RMSE为5.86。     

基于遥感估算方法的干旱区植被覆盖度适应性评价

与浓密植被覆盖区相比,半干旱、干旱地区因植被覆盖较少、空间分布零散的特点,致使利用遥感手段提取植被覆盖度(vegetation fractional coverage,VFC)的精度较低。针对上述问题,本文首先分别讨论了回归模型法、像元二分法和混合像元分解法3种典型的VFC提取方法在干旱区VFC反演应用中的适应性及限制性因素;然后通过分析干旱区纯土壤端元植被指数值(NDVIs)对植被覆盖度的敏感性,将基于地面光谱测量的NDVIs应用于传统方法进行改进,以新疆大黄山典型干旱区为例,使用Landsat-8 OLI数据,进行植被覆盖度反演实验,最后使用实测VFC数据对反演结果进行精度验证。验证结果表明:基于混合像元分解理论的全约束最小二乘法在干旱区植被覆盖度的反演精度最高,反演值与实测值间的相关性(R~2)达到0.989,其次为改进的像元二分法(R~2=0.848)和回归模型法(R~2=0.827)。     

干旱区荒漠稀疏植被覆盖度提取及尺度扩展效应

选择线性混合像元分解模型、亚像元模型、最大三波段梯度差法模型以及修正的三波段梯度差法的2个变异模型来提取植被覆盖度,结合地面实测数据,探讨了提取干旱区荒漠稀疏植被覆盖度信息的适宜模型,并以简单平均法模拟了不同尺度的覆盖度影像,通过尺度上推检验了模型在MODIS尺度上的反演效应.结果表明：线性混合像元分解模型反演覆盖度的精度高于其他模型,适于稀疏植被地区,但端元的正确选取较难,从而影响其运用;亚像元分解模型是一个通用模型,植被分类图越精细,通过亚像元分解模型得到的覆盖度精度越高,但这也同时意味着该模型需要测定大量的输入参数;最大三波段梯度差法的算法简单、易于操作,其在农田等中高植被覆盖区及裸土区的预测值与实测值接近,但对干旱区稀疏植被的估计精度偏低;修正后的三波段最大梯度差法模型在稀疏植被覆盖区的预测值与实测值基本一致,在不同尺度上反演的覆盖度信息与实测值的一致性较好.该方法可有效提取干旱区低覆盖度植被信息.     

基于几何光学模型的毛竹林郁闭度无人机遥感定量反演

基于几何光学模型,探讨无人机遥感数据在毛竹林郁闭度定量反演中的应用,并分析了无约束和全约束两种混合像元分解对反演结果的影响.结果表明:利用无人机遥感数据与几何光学模型在一定程度上能够实现毛竹林郁闭度的估算,但不同混合像元分解方法反演精度差异较大;相对于无约束混合像元分解而言,全约束混合像元分解反演得到的郁闭度精度高,其反演郁闭度与野外实测数据的相关系数达显著水平,决定系数R2为0.63,且均方根误差也很小,为0.04左右,能够较真实地反映毛竹林的实际情况.     

极端干旱区多枝柽柳叶片气孔导度的环境响应模拟

气孔通过调节植物体水分散失和CO₂吸收在植物适应环境变化和环境胁迫中发挥重要作用。该文在对极端干旱区多枝柽柳(Tamarix ramosissma)叶片气体交换参数观测的基础上, 引入诊断函数f(H)对BWB模型和BBL模型提出的气孔导度(g_s)模型中的空气湿度(h_s或D_s)进行了评价, 并将评价结果引入叶子飘和于强推导出的g_s机理模型。结果表明: (1) BWB和BBL模型对h_s (或D_s)的模拟效果存在很大差异: BWB模型拟合效果较好(R² = 0.5354), BBL模型的结果显著但效果较差(R² = 0.1103)。试验结果显示: 随h_s(或D_s)的增大, g_s呈先增大后减小的趋势, 可用Gauss模型进行拟合, R²分别为0.593和0.258, 说明g_s与h_s的关系要比D_s更密切; (2)叶子飘和于强给出的简化模型(Simple模型)和该文给出的指数模型(Gauss-h模型)均具有较好的模拟效果(R²分别为0.8707和0.8286), η值分别为0.1245和0.0171, 其值均介于0-1之间; (3)模型验证中Gauss-h模型较Simple模型明显低估了观测值, 当观测条件无限趋近于Simple模型的假设时, Simple模型的拟合效果可得到显著提高(R² = 0.9606)。     

植被光合呼吸模型在千烟洲亚热带常绿针叶林的优化及验证

碳循环模型参数的确定和优化对生态系统净CO₂交换(NEE)的模型计算至关重要。该文利用2010-2012年ChinaFLUX千烟洲站点的通量观测资料, 对植被光合呼吸模型(VPRM)的参数进行了优化。通过比较两种不同的拟合方案, 发现利用传统光响应方程得到的参数不适用于VPRM, 而利用模型自身反演方案拟合得到的参数最大光量子效率(λ)达0.203, 大于C₃植物平均值, 但与其他相关研究结果吻合。采用VPRM模型反演方案优化得到的参数后, VPRM能较准确地模拟千烟洲站不同季节的NEE。其对全年半小时NEE模拟的平均误差为-0.86 μmol·m^-2·s^-1, 相关系数为0.72。模型可准确地模拟生长旺季NEE平均日变化, 但低估了非生长旺季白天吸收峰值约52%。通过个例分析发现, VPRM模型可以准确模拟晴天条件下NEE的时间变化, 但对阴雨天条件下NEE的模拟还存在较大的不确定性。该研究将有助于进一步改进CO₂通量及浓度的区域数值模拟。     

基于植被指数的典型草原区生物量模型——以内蒙古锡林浩特市为例

利用遥感估测地上生物量是国内外生态学与地理学的研究热点。但基于植被指数的生物量回归模型结果差异较大,究竟哪种植被指数与哪种模型更适合典型草原的生物量反演,是现代草地遥感急需解决的问题之一。该文基于TM影像数据的不同植被指数(VI)差异性,分别选取了RVI(比值植被指数)、NDVI(归一化差异植被指数)、SAVI(土壤调节植被指数)、MASVI(修改型土壤调整植被指数)和RSR(简化比率植被指数)5种植被指数,与同期的内蒙古典型草原区地面实测地上生物量做相关分析,分别建立了5种植被指数与地上生物量的线性及3种非线性(对数、二次多项式、三次多项式)回归模型。研究结果表明:对于中国北方典型草原区而言,地上生物量与5种植被指数(RVI、NDVI、SAVI、MSAVI和RSR)均呈现出显著相关,但地上生物量与后4种植被指数是正相关,与RVI为负相关;利用5种植被指数(RVI、NDVI、SAVI、MSAVI和RSR)监测草地植被生物量的复相关系数均大于0.6,充分说明利用植被指数检测典型草原生物量是一种简单可行的方法;NDVI建立的生物量回归模型,其复相关系数大于其它4类植被指数(RVI、SAVI、MSAVI和RSR),说明NDVI-生物量模型优于植被指数RVI、SAVI、MSAVI和RSR 模型,其模拟地表生物量的效果好;对于TM影像来说,植被生物量的线性模型与3种非线性模型(三次多项式生物量模型、二次多项式生物量模型、对数模型)都表现出较好的模拟效果,都通过了0.01的显著性检验,而且该研究的结果显示出三次多项式生物量回归模型最优,其次是二次多项式生物量模型,再次是线性模型,相对较差的是对数模型。通过NDVI-生物量三次多项式回归模型模拟锡林浩特草原的生物量,可以看出整个研究区的地上生物量基本上是东高西低、东南高西北低的趋势,这与研究区的地形、气候及土地利用等多种因素有关。     

7种木本植物的分支指数与代谢指数

West、Brown和Enquist提出的植物分形网络模型(简称WBE模型)认为: 植物的分支指数(1/a, 1/b)决定植物的代谢指数, 当分支指数1/a、1/b分别为理论值2.0、3.0时, 代谢速率与个体大小的3/4次幂成正比, 但是恒定的3/4代谢指数并不能全面地反映植物的代谢情况。基于分支指数的协同变化, Price、Enquist和Savage对WBE模型进行扩展, 提出植物分支参数协同变化模型(简称PES模型)。该文借助于PES模型分析了7种木本植物的分支指数和代谢指数。结果表明: 物种间叶面积与叶生物量呈异速生长关系, 基于叶面积得到的分支指数1/a和代谢指数θ在物种间无显著差异, 基于叶生物量得到的分支指数1/a、1/b和代谢指数θ在物种间均存在显著差异, 但基于叶面积和叶生物量分别拟合出的整体分支指数1/a、1/b和代谢指数θ与理论值均无显著差异, 且用叶面积作为代谢速率的替代指标比用叶生物量分析得出的代谢指数与理论值更接近。今后研究应当关注植物叶面积与叶生物量的异速生长关系对植物代谢速率及相关功能特性的影响。     

长白山不同演替阶段针阔混交林群落物种多度分布格局

为解释长白山温带森林群落构建和物种多度格局的形成过程, 该文以不同演替阶段的针阔混交林监测样地数据为基础, 采用中性理论模型、生物统计模型(对数正态分布模型)和生态位模型(Zifp模型、分割线段模型、生态位优先模型)拟合森林群落物种多度分布, 并用χ ²检验、Kolmogorov-Smirnov (K-S)检验和赤池信息准则(AIC)选择最佳拟合模型。结果显示: 中性模型能很好地预测长白山温带森林不同演替阶段植物群落的物种多度分布。在10 m × 10 m尺度上, 5种模型均可被χ ²检验和K-S检验接受, 但中性模型拟合效果不如对数正态分布模型、Zifp模型、分割线段模型和生态位优先模型, 表明小尺度上中性过程和生态位过程均能解释群落物种多度分布, 但生态位过程的解释能力相对较大。而在中大尺度上(30 m × 30 m、60 m × 60 m和90 m × 90 m), 中性模型为最优拟合模型, 并且随着研究尺度增加, 生态位模型和生物统计模型逐渐被χ ²检验拒绝, 表明中性过程在长白山针阔混交林群落物种多度分布格局形成中的作用随着研究尺度增加而逐渐增大。该文证实了中性过程在长白山温带针阔混交林群落结构形成中具有重要作用, 但未否认生态位机制在群落构建中的贡献。因此, 温带森林群落构建过程中中性理论和生态位理论并非相互矛盾, 而是相互融合的。在研究森林群落物种多度分布时, 应重视取样尺度和演替阶段的影响, 并采用多种模型进行拟合。     

基于数字相机、ASTER和MODIS影像综合测量植被盖度

选择我国北方温带典型草原作为研究对象,基于Bottom-up方法,采用地表实测和多尺度遥感综合测量的方法,建立基于地表实测与多尺度遥感数据综合测量的两阶段植被盖度经验模型。此外,还将该模型与常用的亚像元分解模型相比较,结果表明:1)两阶段经验模型可以较好地实现将地面数据扩展到中尺度空间范围,从而完成数据空间尺度的转换,提高大区域草地植被盖度的测量精度;2)MODIS遥感影像数据,结合地面数据和ASTER遥感影像数据可以较好地在区域范围内对北方典型草原的植被盖度进行估测;3)目前常用的亚像元分解模型,应用于中空间分辨率的MODIS影像,估测北方温度典型草原植被盖度的精度不够理想。     

蒙古高原草原火行为的时空格局与影响因子

采用GIS空间分析方法和L3JRC遥感卫星数据,研究了2000-2007年间蒙古高原草原火行为的时空分布规律,比较了中国内蒙古自治区和蒙古人民共和国草原火行为的差异,分析了植被、气候与人文因素等对草原火行为的影响.结果表明：不同植被类型间的过火率存在极显著差异（P<0.001）,为草甸草原>典型草原>荒漠草原,蒙古人民共和国草原过火率显著高于中国内蒙古自治区(P<0.001),过火频次的分布格局与过火迹地相一致.草原火行为存在明显的年际变化特征,草甸草原(r²=-0.54,P<0.05)和典型草原（r²=-0.61,P<0.05）的年过火率与年降雨量呈负相关关系;草原火集中在降水较少、风速较大的春、秋两季.中国内蒙古自治区的人口密度和载畜密度远高于蒙古人民共和国,而过火率则相反,表明人文因素,尤其是过度放牧是导致中国内蒙古自治区和蒙古人民共和国火行为差异的主要原因.     

内蒙古植被降水利用效率的时空格局及其驱动因素

植被降水利用效率(precipitation-use efficiency, PUE)是评价干旱、半干旱地区植被生产力对降水量时空动态响应特征的重要指标。该研究利用光能利用率CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算了2001-2010年内蒙古地区植被净初级生产力(net primary productivity, NPP), 结合降水量的空间插值数据, 分析了近10年内蒙古地区植被PUE的空间分布、主要植被类型的PUE,及其时空格局的驱动因素。结果表明: 2001-2010年内蒙古地区所有植被的平均PUE为0.94 g C·m^-2·mm^-1, 且在105-120° E地带性规律明显,PUE上升速率为每10° 0.55 g C·m^-2·mm^-1。各植被类型间PUE差别较大, 其中灌丛PUE最高, 荒漠PUE最低。在不同的降水量区域, 植被PUE的空间分布与气候因子的关系有较大差别, 0-75 mm降水量区间内, PUE随降水量、气温的升高显著下降(R² = 0.226, p < 0.05); 175-300 mm降水量区间内, 植被 PUE的空间变化与降水量和气温呈极显著相关关系(R² = 0.878, p < 0.001), 且随降水量的增加显著上升( R² = 0.94, p < 0.001), 变化速率约为每100 mm降水0.57 g C·m ^-2·mm^-1; 在降水量大于475 mm的区域, 植被PUE的空间分布与降水量、气温的相关性显著(R² = 0.19, p < 0.05), 且随着气温的上升、降水量的下降而增加, 其中气温的贡献是降水量的8.61倍。在不同的降水量区域, 植被 PUE的年际波动与气候因子的关系也有较大差别, 对于年降水量0-220 mm的地区, PUE的年际波动与降水量呈正相关性、与气温呈负相关性; 在年降水量为220-310 mm的地区, PUE的年际波动主要受降水量的控制, 受气温影响较小; 在年降水量>310 mm的地区,PUE的年际波动与降水量、气温均呈正相关关系, 但在降水量越高的地区, PUE的年际波动与降水量的相关性越弱, 与气温的相关性越强。植被覆盖度与PUE的空间分布极显著相关(R² = 0.73, p < 0.001), 且与 PUE的年际波动也存在线性相关关系(R² = 0.11, p < 0.001); 叶面积指数( LAI)与PUE的年际波动呈线性相关关系(R² = 0.42, p < 0.001), 而当 LAI < 3.15时, PUE的空间分布随LAI增加而呈线性增加。     

气候变化与人类活动对内蒙古东部草地净初级生产力的影响

内蒙古东部草地是该区域的主体生态系统类型,属于脆弱的生态系统,对气候和人类活动反应敏感。基于土地覆被数据和改进CACS模型,估算得到的草地NPP,分析2000-2015年内蒙古东部草地和NPP时空格局与年际动态。进而,定义相对退化指数（RDI）,确定草地生产力变化过程中人类活动因素的贡献率,分析内蒙古东部地区2000-2015年RDI空间格局与年际动态。同时,分析16年间NPP和气候因子相关关系。结果表明：1）2000-2015年间,损失草地面积4743.80 km²,新增草地面积2705.57 km²。2）2000-2015年内蒙古东部地区草地植被平均NPP位于166.56-248.14 gC m^-2 a^-1之间,NPP在波动中呈现明显的上升趋势（3.65 gC m^-2 a^-1/a,R²=0.47）。3）2000-2015年RDI在16.64%-30.54%之间波动,RDI值呈缓慢下降趋势,表明人类活动对草地植被净初级生产力的干扰程度在下降。4）草地NPP变化主要是因为草地本身生产力下降。整体来看相关草地保护工作取得了阶段性进展,草地生境质量得到有效缓解,草地生态环境得到转变。     

1961-2010年内蒙古草原植被分布和生产力变化——基于MaxEnt模型和综合模型的模拟分析

定量评估气候变化对内蒙古草原植被分布及其净第一性生产力的影响有助于理解干旱区域生态系统结构和功能对气候变化的响应。基于最大熵模型（MaxEnt）评价了气候因子的重要性,进而模拟了1961-2010年内蒙古草原植被的地理分布,同时应用综合模型模拟了净第一性生产力变化。研究表明,湿润指数（MI）、年降水量（P）、最暖月平均温度（T_w）和最冷月平均温度（T_c）是决定草原植被分布的主导气候因子。1961-2010年内蒙古草甸草原、典型草原和荒漠草原分布面积分别减少了5%、1%和62%,草原面积整体减少了11%,预示着草原向着荒漠化的方向发展。降水是决定内蒙古草原净第一性生产力变化的最重要因素。     

内蒙古不同类型草地叶面积指数遥感估算

叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是重要的植被结构参数,反演LAI是植被遥感的重要研究内容之一。根据在内蒙古呼伦贝尔和锡林浩特草原利用LAI 2000观测的草地LAI,比较了不同植被指数(SR、RSR、EVI、NDVI、SAVI和ARVI)估算不同类型草地LAI的能力,建立了基于Landsat-5 TM遥感数据的LAI估算模型,并利用LAI观测数据对模型进行了检验,生成了研究区内草地LAI分布图,据此对MODIS LAI产品一致性进行了评价。结果表明,在呼伦贝尔和锡林浩特两个研究区,RSR与LAI的相关性最高(R²分别为0.628、0.728,RMSE分别为0.512、0.490),在低密度草地,RSR的优势更为明显;验证表明,根据RSR建立的LAI估算模型的精度可达70%;利用TM数据生成的两个地区的LAI(TM LAI)空间变化明显,锡林浩特草地的LAI值整体上低于呼伦贝尔草地;在呼伦贝尔和锡林浩特,MODIS LAI产品与TM LAI一致性分别为0.566,0.323,MODIS LAI产品高估了呼伦贝尔草地LAI值,而在锡林浩特研究区则存在低估现象。     

SIMULATING SEASONAL AND INTERANNUAL VARIATIONS OF ECOSYSTEM EVAPOTRANSPIRATION AND ITS COMPONENTS IN INNER MONGOLIA STEPPE WITH VIP MODEL

 利用内蒙古羊草草原(Leymus chinensis)生态系统通量观测站的气象数据、野外实测和MODIS叶面积指数(Leaf area index, LAI), 应用基于生态系统过程的VIP(Vegetation interface process)模型, 以半小时为步长, 模拟分析了羊草草原生态系统2003～2005年(分别为平水年、平水年和干旱年)蒸散及其分量的变化过程。通过与通量数据对比, VIP模型能够很好地模拟羊草草原生态系统的蒸散过程(R² = 0.80), 在峰值大小和变化趋势上, 模拟值与实测值有较好的一致性。模拟结果显示: 3年蒸散量分别为337、338和223 mm; 在降水相对充沛的2003和2004年, 蒸腾量为192和171 mm, 而降水相对较少的2005年, 蒸腾量仅为96 mm; 年平均蒸腾和蒸发对蒸散的贡献基本持平; 生长季蒸散占全年的83%, 6月开始, 蒸腾大于蒸发, 蒸散和蒸腾的月总值均在7、8月达到最大值,两月蒸散占全年的43%。LAI是影响蒸散的主要因素, 其次是降水, 而净辐射对蒸散的影响较小。在生长季, 蒸发的季节变化平缓, 蒸散的差异主要体现在蒸腾的差异。     

中国西北部草地植被降水利用效率的时空格局

植被降水利用效率(PUE)是评价干旱、半干旱地区植被生产力对降水量时空动态响应特征的重要指标。利用光能利用率CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算了2001—2010年中国西北七省草地植被净初级生产力(NPP),结合降水量的空间插值数据,分析了近十年草地植被PUE的空间分布、主要植被类型的PUE,及其时空格局的驱动因素。结果表明:(1)2001—2010年西北七省草地植被的平均PUE为0.68 g C m~(-2)mm~(-1)。在温带草地各类型中,PUE的大小顺序为草甸草原灌丛典型草原荒漠草原荒漠,各类型草地PUE之间差异显著;对于高寒草地而言,高寒草原的PUE显著高于高寒草甸;(2)温带草地PUE的空间分布与年降水量的关系呈抛物线形状(R~2=0.65,P0.001),PUE峰值出现在年降水量P=472.9 mm的地区;荒漠地区植被PUE的空间分布与年降水量的关系同样呈抛物线形状(R~2=0.63,P0.001),PUE峰值出现在年降水量P=263.2mm的地区;对于高寒草地而言,年降水量100 mm以下地区植被PUE变异较大,年降水量大于100 mm的地区植被PUE的空间分布随降水量的变化呈抛物线形状(R~2=0.47,P0.001),PUE峰值出现在P=559.2 mm的地区;(3)不同降水量区域,植被PUE的年际波动与气候因子的关系也有较大差别。在年降水量为200—1000 mm的地区,草地PUE的年际波动与年降水量的变化呈正相关;在年降水量高于1050 mm的地区,草地PUE的年际波动与年均温的相关性较强,相关系数最高可达到0.4。     

内蒙古草原典型植物对土壤微生物群落的影响

为了分析内蒙古草原不同植物物种对土壤微生物群落的影响, 采用实时荧光定量PCR (real-time PCR)以及末端限制性片段长度多态性分析(terminal restriction fragment length polymorphism, T-RFLP)等分子生物学技术, 测定了退化-恢复样地上几种典型植物的根际土壤和非根际土壤中细菌和真菌的数量及群落结构。结果表明, 不同植物物种对根际和非根际细菌及根际真菌数量均有显著影响。根际土壤中的细菌和真菌数量普遍高于非根际土壤, 尤其以真菌更为明显。对T-RFLP数据进行多响应置换过程(multi-response permutation procedures, MRPP)分析和主成分分析(principal component analysis, PCA), 结果表明, 大多数物种的根际细菌及真菌的群落结构与非根际有明显差异, 并且所有物种的真菌群落可以按根际和非根际明显分为两大类群。此外, 细菌和真菌群落结构在一定程度上存在按物种聚类的现象, 以细菌较为明显。这些结果揭示了不同植物对土壤微生物群落的影响特征, 对理解内蒙古草原地区退化及恢复过程中植被演替引起的土壤性质和功能的变化有一定的帮助。     

基于C值和>5℃积温的内蒙古自治区植被-气候分类

C值是崔启武(1981)提出的一个水热联系方程的参数,代表了一个地区的干湿状况。本研究根据150个气象站点资料,计算了内蒙古自治区1961—1990年30年平均C值和>5℃积温,并生成空间分布图。结合内蒙古自治区植被地带分布图,绘制了内蒙古10个植被地带的C值和>5℃积温的散点图,较好地表现了内蒙古各植被带与气候指标的关系,并确定了内蒙古各植被带的C值和>5℃积温的界限。根据确定的各个植被带的C值和>5℃积温的界限,模拟了内蒙古自治区植被带的空间分布。通过Kappa一致性检验结果表明,C值与>5℃积温结合可以较好地反映内蒙古植被地带的空间分布状况。作为一个综合气候指标,C值为模拟内蒙古植被带分布提供了重要信息。