利用郁闭度与H J-1多光谱数据估算马尾松林叶面积指数

以福建中部的三明市、沙县和将乐县以及福建西部的长汀县为研究区,利用郁闭度(CD)与H J-1多光谱数据(B1、B2、B3和B4)并结合实地踏查数据,对马尾松(Pinus massoniana Lamb.)林叶面积指数(LAI)进行估算.结果显示:利用多光谱波段及归一化差值植被指数(NDVI),得到三明市、沙县和将乐县马尾松林郁闭度估算模型为CD=-0.008B1+0.031B2 +0.016B3-0.037B4 +0.012NDVI-O.815,平均检验精度为87.76％;长汀县马尾松林的郁闭度估算模型为CD=-0.024B1 +0.130B3-0.083B4 +0.026NDVI-2.355,平均检验精度为86.78％.采用线性、对数、二次、幂和指数模型构建了2个研究区马尾松林的LAI-CD模型,经检验分析,均以指数模型综合预测效果最佳;综合分析后获得研究区马尾松林LAI-CD模型LAI=0.193e3.259CD,检验精度达0.898.研究结果说明:利用国产HJ-1多光谱数据可较精确地估算马尾松林郁闭度,所构建的LAI-CD数学模型预测效果较好,具有较强的适用性.     

福建省马尾松叶面积指数对气候的响应

掌握马尾松叶面积指数（LAI）的时空分布规律是实现马尾松毛虫害空间监测与预警的基础要求。以福建省38个气候台站测定的2010年平均气温、平均气温距平、降雨量、降雨量距平、日照时数及日照时数距平等6个气候要素及实地测定的90个马尾松LAI数据为基础,分别从省域、地市两个尺度分析了福建省马尾松LAI对气候的响应规律。结果表明：（1）除日照时数距平外,其他5个气候要素对马尾松LAI均有显著影响,相关系数排序为：平均气温〉降雨量〉日照时数〉平均气温距平〉降雨量距平;（2）从省域尺度上看,马尾松LAI对平均气温的响应呈开口向下的抛物线,对平均气温距平的响应可以用三次曲线较好地予以说明;LAI对降雨量的响应是负向的,降雨量距平对LAI的影响与平均温度相似;对日照时数的响应则呈开头向上的抛物线;（3）从地市尺度上看,马尾松主产区南平、三明、龙岩3市的LAI普遍低于沿海非主产区,尤以南平最低,一方面是由于马尾松LAI对气候要素的直接响应,另一方面则是通过气候对松毛虫分布的影响,使LAI呈现沿海高、内陆低的空间特征。     

南方红壤典型水土流失区马尾松林地上林木碳储量的遥感监测——以长汀县河田镇为例

森林碳储量动态变化对揭示区域水土流失治理成效具有重要指示意义。以长汀县河田镇为例,2017年随机设置34个马尾松林样本作为建模集,分别与同期Landsat影像的原始波段、植被指数及主成分因子进行回归分析,构建马尾松（（Pinus massoniana））林地上林木碳储量的最佳反演模型,基于伪不变特征原理的线性归一化法实现该模型在2003、2010年影像上的适用性校正转换,实现研究区2003、2010、2017年马尾松林地上林木碳储量的反演及时空分异特征的研究。结果表明：研究区2017年马尾松林地上林木碳储量最佳遥感反演模型是以绿色植被指数（GNDVI）为自变量构建的指数模型：C₂₀₁₇=0.006e^{14.357GNDVI₂₀₁₇},该模型拟合的决定系数为0.57,平均相对精度为82.19%;2003年、2010年马尾松林地上林木碳储量遥感估测模型为：C₂₀₀₃=0.006e^{（16.4086GNDVI₂₀₀₃+1.1428）}、C₂₀₁₀=0.006e^{（15.1677GNDVI₂₀₁₀+1.5821）},两期校正模型的决定系数均在0.85以上;2003、2010及2017年碳储量分别为8.24 t/hm²、11.34t/hm²、16.14 t/hm²,整体呈上升趋势;地上林木碳储量随海拔、坡度的升高而增加,向阳坡地上林木碳储量高于背阴坡;碳储量增长率随海拔、坡度的升高而降低,背阴坡碳储量增长率高于向阳坡。     

福建省马尾松叶面积指数对气候的响应北大核心CSCD

掌握马尾松叶面积指数(LAI)的时空分布规律是实现马尾松毛虫害空间监测与预警的基础要求。以福建省38个气候台站测定的2010年平均气温、平均气温距平、降雨量、降雨量距平、日照时数及日照时数距平等6个气候要素及实地测定的90个马尾松LAI数据为基础,分别从省域、地市两个尺度分析了福建省马尾松LAI对气候的响应规律。结果表明:(1)除日照时数距平外,其他5个气候要素对马尾松LAI均有显著影响,相关系数排序为:平均气温>降雨量>日照时数>平均气温距平>降雨量距平;(2)从省域尺度上看,马尾松LAI对平均气温的响应呈开口向下的抛物线,对平均气温距平的响应可以用三次曲线较好地予以说明;LAI对降雨量的响应是负向的,降雨量距平对LAI的影响与平均温度相似;对日照时数的响应则呈开头向上的抛物线;(3)从地市尺度上看,马尾松主产区南平、三明、龙岩3市的LAI普遍低于沿海非主产区,尤以南平最低,一方面是由于马尾松LAI对气候要素的直接响应,另一方面则是通过气候对松毛虫分布的影响,使LAI呈现沿海高、内陆低的空间特征。     

基于PROSAIL辐射传输模型的毛竹林分冠层反射率模拟研究

冠层光谱反射率直接关系到毛竹（Phyllostachys pubescens Mazel）林冠层参数的反演,对毛竹林地土壤肥力间接估测具有重要意义。以PROSPECT5、PROSAIL模型为基础,从叶片尺度和冠层尺度分析模型参数对叶片和冠层反射率的影响,构建毛竹冠层叶面积指数（LAI）-冠层反射率查找表并通过代价函数选取最优冠层反射率,从而实现毛竹林分冠层反射率的准确模拟。结果表明,在叶片尺度,PROSPECT模型参数敏感性从高到低依次为叶肉结构参数（N） > 叶绿素含量（C_ab） > 等效水厚度（EWT） > 干物质含量（C_m） > 类胡萝卜素含量（C_ar）;在冠层尺度,PROSAIL模型参数敏感性从高到低依次为LAI > C_ab > EWT > C_m > N > C_ar > ALA（平均叶倾角）;叶片尺度反射率整体大于冠层尺度反射率;在400~900 nm波长范围内,PROSAIL模型模拟的冠层光谱反射率与实测光谱反射率拟合效果较好,相对误差为6.71%。     

南方水土流失严重区的生态脆弱性时空演变

生态环境脆弱性评价研究,对生态环境保护与修复具有重要意义.以福建省长汀县为研究区,选择坡度、土壤类型、多年平均降雨量、地形起伏度、归一化植被指数、人口密度、土地利用类型7个指标,通过多重共线性诊断分析,构建生态脆弱性评价指标体系,采用熵权法及综合指数法对1999、2006和2014年长汀县生态脆弱性进行定量评价,分析生态脆弱性时空分布及变化.结果表明: 1999—2014年,研究区生态脆弱性等级指数总体减小,局部增大.研究区1999、2006和2014年生态脆弱性指数平均值分别为0.4533±0.1216、0.4160±0.1110和0.3916±0.1139,整体处于中等脆弱水平;生态脆弱性等级指数从1999年的2.92下降到2006年的2.38,再下降到2014年的2.13.生态脆弱性的空间格局呈内高外低的分布特征,高脆弱等级区主要分布在坡度<15°、海拔<500 m的河田镇及汀州镇一带.研究期间,生态脆弱性等级指数降幅最大的是三洲乡,最小的是汀州镇.     

基于多角度植被指数的马尾松林LAI反演方法

CHRIS/PROBA是目前具有最高空间分辨率（17 m×17 m）的星载多角度高光谱数据,该款数据在反演植被垂直结构参数,如树高、叶面积指数（leaf area index,LAI）等方面具有重要的应用前景。基于四尺度几何光学模型得到马尾松（Pinus massoniana Lamb.）冠层的归一化差分植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）各向异性分布规律,利用CHRIS红光特征波段和近红外特征波段构建一种新型多角度植被指数（normalized hotspot-dark-spot difference vegetation index,NHDVI）,并将其应用于CHRIS数据对马尾松林的LAI遥感估算上。结果显示：（1）相比归一化差分植被指数（NDVI）与土壤调节植被指数（soil adjusted vegetation index,SAVI）而言,NHDVI能很好地融合光谱信息与角度信息,与地面实测LAI的决定系数达到0.7278;（2）利用NHDVI-LAI统计回归模型方法来反演LAI值,将得到的LAI值与地面实测值进行相关性分析,结果拟合优度达到0.8272,均方根误差RMSE为0.1232。与传统植被指数相比,包含角度信息的多角度植被指数对LAI的反演在精度上有较大提升,同时比基于辐射传输模型的反演方法更简易、实用。     

风电项目对潜在生态廊道的影响——基于MSPA-MCR模型

风电作为构建新型电力系统的主体，能够有效助力电力系统脱碳，是实现“双碳”目标的主力军。但风电规模化建设与生态环境保护之间的矛盾日益突出，风电项目对生态环境，尤其是对区域生态廊道及生态安全格局的影响急需厘清。以福建平潭陆上风电项目所在区域为研究单元，运用形态学空间格局分析法和最小累积阻力模型、重力模型等判别重要生态源地及潜在生态廊道，评估风电项目对潜在生态廊道连通性、重要性和结构性等影响。研究表明：(1)研究区生态源地主要位于生态价值高的森林公园及风景名胜区内。受风电项目影响，源地呈现破碎化趋势，核心区占景观要素百分比由79.53%下降至76.64%。(2)风电项目导致生态廊道畅通性降低，生态廊道的走向及长度发生显著变化，大大增加了生物迁徙的空间阻力。(3)风电项目弱化了生态源地之间关联性。核心廊道和次级廊道均减少了6条，且重要性强的生态廊道完全避开风电项目所在位置。风电项目建设之后生态网络流通性变差，网络更为单一、整体生态效能降低。本研究不仅从生态环境敏感脆弱区域的生态安全角度给风电项目建成区周边生态修复提供科学参考，也为未来风电项目选址及环境质量评估提供了重要的方法支撑。