东北地区农业土地资源潜力评价模型及其应用

对一个地区的农业土地生产潜力进行估算,可以反映该地区的气候生产力水平和农业资源协调的程度及其地区差异.选择应用目前通用的土地潜力分析评价模型进行参数调整,在此基础上形成东北地区农业土地资源潜力评价模型,并在GIS的支持下,计算了东北地区主要作物-玉米和大豆的农业气候生产潜力,并分析了各地农业自然资源利用率的空间差异.结果表明,东北地区各地光合潜力差异不大;由于南北跨度大,各地光温潜力差异非常大,且从北到南呈带状增加趋势;由于各地作物生育期降水呈地带性分布,使得各地气候生产潜力具有较大差异,由西向东逐渐增加.各地主要作物农业自然资源利用率差别较大,东北西部地区资源利用率较低,增产潜力巨大.     

1982-2003年东北林区森林植被NDVI与水热条件的相关分析

以气象站点为研究单元,将1982—2003年东北林区森林植被月平均、季平均和年平均NDVI数据与其对应的水热条件(温度和降水)进行相关、偏相关和复相关分析。结果表明:温度是影响东北林区森林植被NDVI的最主要气候因子。春季、秋季不同森林植被平均NDVI与温度和降水呈极显著相关(P<0.01),其与温度的相关性高于其与降水的相关性。寒温带针叶林NDVI在生长季与温度和降水呈极显著相关(P<0.01),其与降水的相关性略高于其与温度的相关性,而全年温度对寒温带针叶林生长的影响高于降水。寒温带针叶林NDVI在4月份与降水的时滞偏相关性高于其他月份,相关系数达-0.385。温带针阔叶混交林NDVI在4—7月与温度的时滞偏相关性较高,相关系数分别为0.581,0.490,-0.266和-0.297。暖温带落叶阔叶林NDVI在4月份与温度的时滞偏相关性高于其他月份,相关系数为0.571;在7月份与降水时滞偏相关性高于其他月份,相关系数为-0.367。森林植被生长增长阶段NDVI受综合水热条件(温度和降水)的滞后影响显著。     

基于小波分析的大豆叶面积高光谱反演

实测了不同水肥耦合、经营制度及有效营养面积条件下的大豆(Glycinemax)冠层高光谱反射率与叶面积指数(LAI),并对光谱反射率、微分光谱与LAI的关系进行了分析;采用比值植被指数(RVI)与归一化植被指数(NDVI)建立了大豆LAI反演模型;采用小波分析对采集的光谱反射率数据进行了能量系数提取,并以小波能量系数作为自变量进行了单变量与多变量回归分析,对大豆LAI进行估算。结果表明:大豆LAI与光谱反射率在可见光波段呈负相关;在近红外波段呈正相关;微分光谱在红边处与大豆LAI密切相关(R2=0.92);RVI与NDVI可以提高大豆LAI的估算精度(R2分别达0.79、0.84);各植被指数各有优缺点,应根据需要进行选择;小波能量系数回归模型可以进一步提高大豆叶面积的估算水平,以一个特定小波能量系数作为自变量的回归模型,大豆LAI回归确定系数R2高达0.884;以4个和6个小波能量系数建立LAI回归分析模型(R2分别达0.92、0.93),2个模型LAI预测值与大豆LAI实测值线性回归确定性系数R2分别为0.90、0.92。比较可知,小波分析可以对高光谱进行特征变量提取,进而反演大豆生理参数,并且反演的LAI精度较光谱反射率、微分光谱及植被指数都有明显提高,小波分析在植被生理参数的高光谱提取方面有着广阔的应用前景。     

1982～2003年中国东北地区不同类型植被NDVI与气候因子的关系研究

利用1982～2003年GIMMS NDVI遥感数据集和气象数据,运用GIS技术提取气象站点周围的NDVI值,结合统计分析方法对东北地区不同类型植被NDVI与气候因子的关系进行研究.结果显示:(1)东北地区不同区域植被NDVI与气温和降水均极显著相关(P<0.01),而且与气温的相关性普遍高于降水,说明气温对植被生长影响更明显.(2)不同类型植被受气温(或降水)影响差异不大,同一植被受气温影响强于降水.过去22年,不同植被NDVI受同期气温影响由高到低的顺序为:灌丛>沼泽>森林>草地>农田;降水对同期植被NDVI的影响按:灌丛>森林>草地>农田>沼泽的顺序依次降低.(3)过去22年中,东北地区不同植被夏季NDVI变化趋势不明显,针叶林、草丛和草原NDVI呈上升趋势,沼泽、灌丛、阔叶林、草甸和农田NDVI则表现为下降趋势,其中针叶林NDVI变化幅度最大(R2=0.114 2).(4)夏季气温变化对同期各植被夏季生长状况影响不大,同期降水除灌丛和沼泽外则主要表现为促进作用.研究表明,气候变化和人为保护共同导致东北地区草地NDVI增加;降水是促进针叶林和农作物生长的决定性因素,但却是灌丛和沼泽夏季生长的抑制因子,人类活动是过去22年东北地区沼泽退化的主要原因.     

1982～2003年东北地区植被覆盖变化特征分析

利用1982~2003年GIMMS-NDVI数据集和GIS技术,结合多种统计分析方法,定量分析了东北地区植被覆盖时空变化规律。结果显示:(1)1982~2003年东北地区森林、草地和农田植被年内变化曲线均为单峰型,峰值都出现在夏季,森林植被年内NDVI变化曲线峰值最高,农田次之,草地最低。(2)22年期间,森林植被覆盖呈下降趋势;草地和农田植被覆盖总体亦呈下降趋势,但西辽河平原草地和松嫩平原农田植被覆盖呈上升趋势;相同植被类型比较,长白山东北部林地、西辽河平原草地、松嫩平原农田植被覆盖均比较稳定。(3)1982~2003年,东北地区植被覆盖总体呈缓慢下降趋势,其中1982~1992年,东北地区植被覆盖呈增加趋势,植被覆盖增加的面积为545 435 km2,占东北地区总面积的43.91%;植被覆盖减少面积为96 491 km2,占总面积的7.77%;1993~2003年,东北地区植被覆盖呈减少趋势,植被覆盖减少的面积为626 839 km2,占东北地区总面积的50.45%,植被覆盖增加的面积较少,仅为27 025 km2,占总面积的2.18%,且呈零星分布。研究表明,人类活动和自然因素的变化是东北地区植被覆盖下降的主要原因。     

湿地小叶章叶绿素含量的高光谱遥感估算模型

通过实测不同覆盖度和水深状况下小叶章(Calamagroestis angustifolia)的冠层高光谱反射率与叶绿素a(Chl-a)浓度,采用高光谱可见光-近红外波段及其微分光谱波段(350～1050 nm)逐波段构建FNDVI、FRVI、FDVI、FDNDVI、FDRVI和FDDVI植被指数,分别找出与Chl-a具有最佳相关性波段组合的植被指数,建立小叶章Chl-a含量的最佳估算模型,并对比分析了最佳模型与线性模型的预测精度.结果显示:微分光谱植被指数与Chl-a的最佳预测模型(FDNDVI、FDRVI和FDDVI)比反射率植被指数最佳模型(FNDVI、FRVI和FDVI)的预测精度分别提高了6.86%、4.82%和10.10%;植被指数(FNDVI、FD-VI、FDNDVI和FDRVI)与Chl-a含量具有较好的线性关系,而最佳模型比线性模型预测精度仅仅提高了0.60%、1.40%、1.02%和0.93%,可以用简单的线性模型反演湿地小叶章的Chl-a含量.     

三江平原湿地植被叶面积指数遥感估算模型

利用中巴资源卫星CBERS-02影像提取的归一化植被指数(NDVI)和同期野外实测的叶面积指数(LAI)数据,分析了三江平原洪河自然保护区草甸、沼泽植被、灌丛和岛状林4种湿地植被及样本总体的NDVI与LAI之间的相关关系,建立了NDVI与不同湿地植被类型叶面积指数间的线性和非线性回归模型,并制作完成洪河自然保护区LAI空间分布图.结果表明,整个研究区样本总体的LAI估算效果不太理想,其NDVI与LAI的相关性仅为0.523;将研究区分为草甸、沼泽、灌丛和岛状林4种湿地植被类型,NDVI与各植被型LAI的相关性和估算效果均有很大程度的提高,所建立的LAI遥感反演模型以三次曲线回归方程拟合精度最高,R2分别达到0.723、0.588、0.837、0.720.以上结果表明,结合地面实测数据并基于遥感植被分类的基础上,CBERS-02遥感影像可用于较大区域内湿地植被生理参数的反演研究.     

基于空间分析的东北地区湿地优先恢复

以GIS/RS为技术手段,从景观结构因子、河流及道路密度、湿度指数、地貌条件、耕地生产力5方面对东北地区湿地恢复潜力进行空间分析,确定了东北地区湿地恢复的优先、次优先区域,并利用农作物生产与湿地协调发展指数、景观指数验证恢复效果.结果表明： 东北地区湿地优先恢复面积为1.78×10⁶ hm²,其中,耕地和草地为主要的恢复类型,占优先恢复面积的96.7%,主要位于东北部的三江平原和中部的松嫩平原;次优先湿地恢复面积为1.03×10⁶ hm².经过优先、次优先湿地恢复,东北地区湿地面积将在现有湿地面积的基础上提高37.4%.湿地恢复后,研究区农作物生产与湿地协调发展水平值从恢复前的0.539增加到恢复后的0.733,湿地景观格局更有利于沼泽湿地生态功能的发挥.说明基于空间分析制定的东北地区湿地恢复方案是可行的,可为东北地区湿地恢复的实施和生态环境的改善提供数据支持.     

基于环境星与MODIS时序数据的面向对象森林植被分类

林区地形复杂、植被分布无序,且森林植被光谱信息相近,因而森林二级类型边界的确定成为土地覆盖遥感分类的难点。选择吉林省东部山区为研究区,以环境星影像(HJ-1 CCD)和中等分辨率成像光谱仪(MODIS)时序数据为基础,采用面向对象的分类方法进行森林植被类型的提取。分类特征参数主要选取了HJ-1 CCD的光谱和纹理特征,以及MODIS时序数据的物候特征。研究区总体分类精度为91.5%,Kappa系数为0.88,森林二级类型的分类精度均较高,其中落叶阔叶林的制图精度达到了97.1%。所用的面向对象分类方法与未加入物候特征的面向对象分类方法相比,森林二级类型的分类精度得到大幅度提高。     

三江平原自然湿地与人工湿地双向演替动态过程研究

基于遥感和GIS技术,分析1986～2005年三江平原自然湿地(湖泊、河流、沼泽湿地)与人工湿地(水田)的双向演替过程,统计分析自然地理环境背景(土壤类型、海拔高度、坡度和地貌类型)对此过程的影响。研究结果表明,1986～2005年间三江平原湿地双向演替过程以沼泽湿地与水田之间的相互转化为主。1986～1995年、1995～2000年和2000～2005年三时段内沼泽湿地转化为水田的面积占同期沼泽湿地转出总面积的比例分别为7.61%、37.99%和28.81%,相反,水田转化为沼泽湿地的面积占同期水田转出总面积的4.83%、13.69%和4.84%。三江平原发生沼泽湿地与水田双向演替过程的主要自然地理环境背景为土壤类型为草甸土和沼泽土,海拔高度为0～100 m,坡度为0～1°,地貌类型为低河漫滩、高河漫滩、洼地和一级阶地。