| 摘 要： | 土壤是生态系统中不可或缺的组成部分,同时也是植物生长与发育的依托。土壤含水量直接影响土壤—植被生态系统中的水分和养分循环,从而决定植物的生长状态。因此,植被的生长状况与土壤含水量之间存在密切的关联。为了深入了解这种关系,本研究选取昭苏县3种优质牧草（冷蒿草、牛筋草和高羊茅）的地面实测高光谱数据作为研究对象,运用倒数、导数、对数等14种光谱变换方法,通过相关性分析找出与土壤含水量高度相关的特征波段,进行植被高光谱的土壤含水量建模预测,目的是要筛选敏感波长和最佳的反演模型。同时,利用CASA模型计算草地实际净初级生产力（ANPP）,以分析土壤含水量与植被生产力的关联程度。结果表明：（1）昭苏县3种优质牧草在可见光波段光谱反射特征相似,而近红外波段差异较大,并且除25%—30%土壤含水量区间外,随着土壤水分增加,植被光谱反射率呈现明显下降趋势。（2）经过14种光谱变换后,昭苏县3种优质牧草的光谱反射率与土壤含水量间的相关性得到提高,尤其在R″、（1/R）′、（log R）′、（log 1/R）′、(R1/2)″等光谱变换形式下,相关性较高,且特征波段数量较多。（3）在（1/R）′、（1/R）″、（log 1/R）″、(R1/2)″等8种高光谱变换形式中,(R1/2)″和（log 1/R）″变换下土壤含水量估算模型精度较好。（4）在过去20年间,昭苏县草地ANPP呈明显下降趋势,草地退化主要集中在平原地带,而植被生产力的减少是多因素作用的结果,土壤含水量只是一个微弱的影响因子。总之,本研究为土壤含水量反演及其与植被生产力关系研究中提供新思路,为土地可持续利用和管理策略的指定提供重要参考。
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