基于Sentinel-2数据的草地植物功能多样性遥感反演及其与生产力的关系

生物多样性与生态系统功能的关系是当前生态学研究的焦点和难点。植物功能多样性是影响生态系统功能的重要指标, 开展植物功能多样性的研究对了解生物多样性与生态系统功能之间的关系有着重要意义。传统的草地植物功能多样性研究多以实地调查为主, 不仅费时费力, 而且由于受到时空的限制, 很难拓展到大尺度的研究中。遥感技术的发展为评估草地功能多样性提供了一种经济、有效的手段。该研究选取内蒙古自治区锡林郭勒盟乌拉盖管理区草甸草原为研究区, 利用Sentinel-2卫星影像和野外实测数据, 选取了波段及植被指数等46个特征变量, 探讨了逐步回归、偏最小二乘法(PLSR)和随机森林(RFR)等3种不同方法对草地植物功能丰富度(FRic)、功能均匀度(FEve)和功能离散度(FDiv)的反演精度, 并基于PLSR反演草地地上生物量, 进一步分析了研究区功能多样性与生产力的关系。研究结果表明: (1)波段B11、优化型土壤调节植被指数(OSAVI)、水波段指数(WBI)对FRic解释度最高; 波段B6、B10、B12、类胡萝卜素反射指数1 (CRI1)、双峰光学指数(D)、归一化差值指数45 (NDI45)等6个特征变量对FEve解释度最高; 波段B5、B9、B10、B11、加权差分植被指数(WDVI)、凸包面积等对FDiv解释度最高; (2)基于十折重复交叉验证, 利用逐步回归估算的FRic和FEve反演精度远高于其他两种回归方法, R²分别为0.52和0.44; 而利用PLSR方法估算的FDiv反演精度最高(R² = 0.61); (3)群落地上生物量反演精度为R² = 0.61; FRic与地上生产力的关系最好(R² = 0.40), 其次为FDiv (R² = 0.28)和FEve (R² = 0.27)。研究发现, 基于Sentinel-2卫星影像能较好地反演草地功能多样性和生产力, 为下一步能在大尺度上进行草地功能多样性估算及其与生产力关系研究提供了参考和依据。     

气孔导度模型在北方农牧交错带的适用性评价——以马铃薯和油葵为例

基于北方农牧交错带主要作物马铃薯和油葵的叶片气孔导度、净光合速率和气象因子的平行观测数据,对常用气孔导度模型(Jarvis模型、Ball-Berry模型、Leuning模型和Medlyn模型)进行了适用性评价.结果表明:马铃薯的气孔导度与净光合速率呈现较强的线性关系,而油葵气孔导度与净光合速率的线性关系较弱.对于马铃薯气孔导度,Ball-Berry模型模拟效果最佳,Leuning模型和Medlyn模型次之,Jarvis模型模拟效果最差;各模型的模拟值与观测值的均方根误差(RMSE)分别为0.0331、0.0371、0.0456和0.0794 mol·m^-2·s^-1,归一化均方根误差(NRMSE)分别为26.8%、30.0%、36.9%和64.3%,拟合度(R²)分别为0.96、0.61、0.91和0.88.对于油葵的气孔导度,Jarvis模型模拟效果略好于Ball-Berry模型、Medlyn模型和Leuning模型,其RMSE分别为0.2221、0.2534、0.2547和0.2758 mol·m^-2·s^-1,NRMSE分别为40.3%、46.0%、46.2%和50.1%,R²分别为0.38、0.22、0.23和0.20.气象因子对气孔导度作用的通径分析表明,北方农牧交错带马铃薯和油葵气孔导度日变化主要受饱和水汽压差影响.模型评价结果表明用于油葵的气孔导度模型需要进一步改进.     

不同参考温度取值对三温模型反演植被蒸腾精度的影响

参考温度的参数化过程一直是三温模型反演蒸散发及其蒸发、蒸腾组分的关键和难点。该研究基于典型城市草坪的波文比与热红外观测数据, 对三温模型植被蒸腾子模型中涉及的输入变量进行敏感性分析和误差分析, 确定对三温模型反演植被蒸腾精度最为关键的变量, 而后量化和对比输入变量参数化方法对三温模型计算草坪蒸腾的影响, 由此确定最佳的参考温度取值。结果表明: 1)参考叶片温度选择为整个纸片温度的最大值时反演效果最好(R² = 0.91, 均方根误差(RMSE) = 0.078 mm·h^-1); 2)采用植被冠层温度的最大值为参考温度时, 直接假定了植被最高温度冠层蒸腾为0 (实际存在一定的蒸腾速率), 所以容易低估实际蒸腾量, 造成三温模型反演精度略低于取值参考叶片温度最大值的方法, 但反演效果仍然较好(R² = 0.87, RMSE = 0.080 mm·h^-1)。因此, 考虑到参考叶片设置的局限性, 如果在实际应用中无法或者没有实际测量参考叶片温度时, 使用植被最大温度为参考温度也可达到较好的反演效果。     

水文气候影响下黄河三角洲土壤盐分时空动态

近年来,黄河三角洲在水文气候和人类活动影响下的土壤盐渍化问题日益突出。本研究以东营市河口区、垦利区、东营区和利津县为研究区,选取1985—2018年间20期Landsat系列影像,利用数值回归校正法进行影像光谱一致性转换,在此基础上运用偏最小二乘回归法构建土壤盐分定量反演模型;根据最佳盐分预测模型反演的研究区土壤盐分含量数据,分析土壤盐分(SC)时空变化特征,并探讨水文气候因素的影响。结果表明: 选用10个敏感光谱指数构建的土壤盐分反演模型的预测精度较高,其建模决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)为0.769、1.125,验证R²、RMSE和相对分析误差(RPD)分别为0.752、1.203、2.08。利用2016年土壤盐分数据进行反演精度检验,实测值与反演值的R²为0.7279。该模型对1985—2018年20期影像进行土壤盐分反演的结果异常值在10%以内。研究期间,区域平均盐分含量总体呈先上升后下降的趋势,最低的年份为1985年(3.14 g·kg^-1),最高的年份为1995年(5.86 g·kg^-1)。空间变化上,研究区重度盐渍土和盐土面积减少,轻、中度盐渍土面积显著增加(66.6%),盐渍土总面积呈扩大趋势。水文气候条件对土壤盐分的影响具有一定滞后性。气温对土壤盐分积累有促进作用,前半年和前1年的平均气温与含盐量均显著相关,R分别为0.507和0.538;土壤含盐量与区域降水量的相关性不显著,受前季黄河径流量的影响最大,R达-0.543。     

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。     

双集合卡尔曼滤波LAI同化结合BEPS模型的竹林生态系统碳通量模拟

叶面积指数(LAI)是森林生态系统碳循环研究的重要观测数据,也是驱动森林生态系统模型模拟碳循环的重要参数.本文以毛竹林和雷竹林为研究对象,首先利用双集合卡尔曼滤波,同化两种竹林生态系统观测站点2014—2015年MODIS LAI时间序列数据,然后将同化的高质量毛竹LAI和雷竹LAI作为输入数据驱动BEPS模型,模拟两种竹林生态系统总初级生产力(GPP)、净生态系统碳交换量(NEE)和总生态系统呼吸(TER)等碳循环数据,并用通量站实际观测值评价模拟结果;另外,还对比不同质量LAI对碳循环模拟的影响.结果表明: 双集合卡尔曼滤波同化得到的毛竹林和雷竹林LAI与实测LAI之间的相关关系极为显著,R²分别为0.81和0.91,且均方根误差和绝对偏差均较小,极大地提高了MODIS LAI的产品精度;在同化得到的LAI驱动下,BEPS模型模拟的毛竹林GPP、NEE和TER与实际观测值之间的R²分别为0.66、0.47和0.64,雷竹林分别为0.66、0.45和0.73,模拟结果均好于三次样条帽盖算法平滑LAI模拟得到的GPP、NEE和TER,其中,毛竹林、雷竹林NEE的模拟精度提高幅度最大,分别为11.2%和11.8%.     

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)。     

基于无人机的冬小麦拔节期表层土壤有机质含量遥感反演

快速监测大面积分布的盐渍化麦田土壤有机质含量,可为推进盐渍土改良和促进碳循环研究提供数据支撑。通过野外采样与获取无人机遥感影像,分别基于裸土和植被情况,采用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机回归(SVR)3种方法,建立区域有机质含量遥感模型,并进行检验和对比,确定最优的土壤有机质含量反演模型;最后基于最优模型进行研究区表层土壤有机质的反演,并与插值结果进行比较。结果表明: 经5×5的中值滤波处理后的光谱与土壤表层有机质对应最优;3种模型中,SVR模型的预测精度最高,PLSR次之,MLR效果最差。对比两种变量的建模效果,基于植被的SVR建模效果最好,其建模决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)分别为0.89、0.20,验证R²、RMSE分别为0.82、0.24;基于裸土的建模效果不理想,最优的也是SVR模型,其建模R²、RMSE分别为0.63、0.26,验证R²、RMSE分别为0.61、0.25。根据最优模型反演得到该区域有机质含量为17.51～22.53 g·kg^-1,平均值为19.51 g·kg^-1,与实地调查结果较为一致;插值结果与反演结果相比,精度受到限制。综上,基于无人机多光谱可以对盐渍土冬小麦拔节期土壤有机质含量进行快速、大范围精准估测。     

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.     

流域水碳过程耦合模拟——WaSSI-C模型的率定与检验

在复杂的气候变化条件下, 利用水碳耦合模型进行生态水文学研究成为主要的研究手段和途径。该文以杂谷脑河上游流域为例, 在确定生态水文模型WaSSI-C模拟尺度的基础上, 探讨水碳耦合模型在中国西南湿润地区的适用性。杂古脑河上游流域位于岷江上游, 隶属于长江流域。在分析和讨论了模型结构和机理的基础上, 分别对模型蒸散和融雪计算进行了补充改进, 以提高模型的适用性。将1988-1996年作为模型的率定期, 1997-2006年作为模型的验证期, 分别在率定期和验证期利用实测的径流数据和中分辨率成像光谱仪数据的总初级生产力、蒸散(ET)数据, 对模拟结果进行对比验证。并利用决定系数(R²)和Nash-Sutcliffe效率系数(NS)两个指标对模拟效果进行评价。流域总径流率定期和验证期对比验证的R²分别为0.86和0.78; NS分别为0.82和0.67。总生态系统生产力和ET验证期的R²分别为0.89和0.78。可见模型模拟结果的两个评价指标都处于较为理想的区间内, 说明WaSSI-C模型在研究区内具有较好的适用性。并对模型的蒸散计算方法进行了讨论, 在此基础上提出了模型中存在的问题和改进的方向。     

亚热带地区常绿阔叶林SPAC系统水分的氢氧稳定同位素特征

森林的土壤-植物-大气连续体(SPAC)是陆地重要的水循环连续界面过程。本研究通过分析亚热带常绿阔叶林的降水、大气水汽、土壤水、叶片水的同位素组成,探讨森林SPAC系统水分的氢氧同位素组成特征以及植物蒸腾与叶片性状和环境因子的关系。结果表明: 研究区大气降水、土壤水、竹柏枝条水、竹柏叶片水和大气水汽的δD-δ¹⁸O线性回归方程分别为: δD_P=7.97δ¹⁸O_P+12.68(R²=0.97)、δD_S=4.29δ¹⁸O_S-18.62(R²=0.81)、δD_B=3.31δ¹⁸O_B-29.73(R²=0.49)、δD_L=1.49δ¹⁸O_L-10.09(R²=0.81)、δD_V=3.89δ¹⁸O_V-51.29(R²=0.46)。在降水→土壤水→植物水的界面水输送过程中,氢氧同位素逐渐富集,而从土壤蒸发和从植物蒸腾的水汽同位素贫化。在降水和蒸发作用的影响下,土壤水同位素随深度增加有贫化的趋势,而且整体上旱季土壤水同位素比雨季富集。观测期间,枝条水同位素比土壤水略微富集,说明水分在植物体内运输过程中存在受到蒸腾富集作用的可能性。旱季,乔木的枝条水同位素比灌木贫化,说明根系分布更深的乔木植物更倾向于利用深层土壤水。由于在叶片性状、蒸腾速率以及对环境因子的响应程度等方面存在差异,不同植物的叶片水同位素组成随叶龄增长的变化特征有所不同。雨季的环境条件更有利于叶片蒸腾,使雨季的叶片水同位素比旱季富集。叶片水同位素组成与植物叶片含水量呈正相关关系,与相对湿度呈负相关关系,综合反映了植物应对环境变化的水分调控功能。     

基于地面观测光谱数据的冬小麦冠层叶片氮含量反演模型

冬小麦冠层叶片氮含量是反映其产量与品质的重要指标,构建高普适性、高精准性冬小麦冠层叶片氮含量高光谱反演模型对提高其监测效率具有重要意义。以不同地点、品种、年份、施氮水平、生育期的大田试验数据为基础,基于两波段光谱植被指数NDRE和550 nm光谱反射率组合构建一个三波段植被指数NEW-NDRE,并与11个传统冬小麦冠层叶片氮素光谱指数进行比较。结果表明: NEW-NDRE及传统植被指数中NDRE、NDDA、RI-1dB与冬小麦冠层叶片氮含量的相关性较好;其中,灌浆初期NEW-NDRE与冬小麦冠层叶片氮含量相关性最好,决定系数R²为0.9,均方根误差(RMSE)为0.4;经独立数据检验,以NEW-NDRE为变量建立的冬小麦冠层叶片氮含量反演模型的平均相对误差(RE)为9.3%,明显低于以NDRE、NDDA、RI-1dB为变量的模型RE。总体上,新构建的NEW-NDRE对冬小麦冠层叶片氮含量的模拟能力显著优于传统指数,减弱了试验条件的限制性,可为精准施肥提供新的技术支撑。     

利用高光谱参数反演水稻叶片类胡萝卜素含量

为了探讨快速、准确预测水稻(Oryza sativa)叶片类胡萝卜素(Car)含量的敏感光谱波段和光谱指数, 通过实施涉及不同年份、不同生态点、不同施氮水平和不同品种类型的4个田间试验, 于主要生育期同步测定了水稻顶部4张叶片的光谱反射率及Car含量, 系统分析了350-2 500 nm范围内任意两波段组合而成的比值(SR (λ1, λ2))、归一化(ND (λ1, λ2))及已报道的对Car敏感的光谱指数与水稻叶片Car含量间的定量关系。结果表明, 不同Car含量水平下水稻叶片光谱反射率存在着明显变化, 以绿光及红边波段对水稻叶片Car含量变化最为敏感。723 nm附近的波段与近红外波段的比值组合以及713 nm附近的波段与近红外波段的归一化组合可以较好地预测水稻叶片Car含量, 以SR (723, 770)和ND (770, 713)表现最好, 线性拟合R²分别达到0.897和0.898。基于独立的试验资料的检验表明, 预测值和实测值的拟合R²分别为0.856和0.858, 均方根差RMSE均为0.072, 平均相对误差RE分别为11.9%和12.0%, 表明SR (723,770)和ND (770, 713)可有效地估算水稻上部叶片的Car含量。     

温带-亚热带栓皮栎种子形态的变异及其与环境因子的关系

在区域尺度上(25.14°-40.25° N, 99.87°-122.07° E), 采集20个栓皮栎(Quercus variabilis)种群的种子样品, 测定种宽、种长, 并计算宽长比形态指标, 探讨了区域尺度上种子形态变异特点及其与环境因子的关系。结果表明, 栓皮栎种子的宽度和长度变化幅度分别为1.21-2.18 cm和1.20-2.96 cm; 宽长比的变化幅度为0.57-1.10。栓皮栎的种宽与种长呈显著的正相关关系。单因素方差分析表明, 种宽、种长和宽长比在种群间差异显著(p < 0.001)。种长与等效纬度呈负线性(R² = 0.18; p = 0.05), 与经度呈凸型的变异关系(R² = 0.43; p = 0.009)。种宽和种长与最热月平均气温呈极显著正相关(R² = 0.35; p = 0.006; R² = 0.30; p = 0.012), 而与最湿季降水量呈显著负相关(R² = 0.28, p = 0.019; R² = 0.24, p = 0.017)。种子宽长比没有明显的变化趋势, 大致趋于恒定(0.88 ± 0.08)。     

利用聚类算法监测森林乔木物种多样性

该研究基于机载激光雷达(LiDAR)和高光谱数据, 从森林物种叶片的生理化学源头探寻生化特征与光谱特征的内在关联, 探讨生化多样性、光谱多样性与物种多样性之间的响应机制, 选择最优植被指数并结合最优结构参数, 通过聚类方法构建森林物种多样性遥感估算模型, 在古田山自然保护区开展森林乔木物种多样性监测。研究结果表明: (1)从16种叶片生化组分中, 筛选出叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素、叶片含水量、比叶面积、纤维素、木质素、氮、磷和碳可通过偏最小二乘法用叶片光谱有效模拟(R² = 0.60-0.79, p < 0.01), 并选择有效的植被指数: 转换型吸收反射指数/优化型土壤调整指数(TCARI/OSAVI)、类胡萝卜素反射指数(CRI)、水波段指数(WBI)、比值植被指数(RVI)、生理反射指数(PRI)和冠层叶绿素浓度指数(CCCI)表征相应的最优生化组分; (2)基于机载LiDAR数据利用结合形态学冠层控制的分水岭算法获得高精度单木分离结果(R ² = 0.77, RMSE = 16.48), 同时采用逐步回归方法从常用的森林结构参数中选取树高和偏度作为最优结构参数(R ² = 0.32, p < 0.01); (3)基于6个最优植被指数和2个最优结构参数, 以20 m × 20 m为窗口通过自适应模糊C均值方法进行聚类, 实现了研究区森林乔木物种丰富度(Richness, R ²= 0.56, RMSE = 1.81)和多样性指数Shannon-Wiener (R ² = 0.83, RMSE = 0.22)与Simpson (R ² = 0.85, RMSE = 0.09)的成图。该研究在冠层尺度上获取了与物种多样性相关的生化、光谱和结构参数, 将单木个体作为最小单元, 利用聚类算法直接估算物种类别差异, 无需判定具体的树种属性, 是利用遥感数据进行区域尺度森林物种多样性监测与成图的实践, 可为亚热带地区常绿阔叶林的物种多样性监测提供借鉴。     

Forest species diversity mapping based on clustering algorithm

该研究基于机载激光雷达(LiDAR)和高光谱数据, 从森林物种叶片的生理化学源头探寻生化特征与光谱特征的内在关联, 探讨生化多样性、光谱多样性与物种多样性之间的响应机制, 选择最优植被指数并结合最优结构参数, 通过聚类方法构建森林物种多样性遥感估算模型, 在古田山自然保护区开展森林乔木物种多样性监测。研究结果表明: (1)从16种叶片生化组分中, 筛选出叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素、叶片含水量、比叶面积、纤维素、木质素、氮、磷和碳可通过偏最小二乘法用叶片光谱有效模拟(R² = 0.60-0.79, p < 0.01), 并选择有效的植被指数: 转换型吸收反射指数/优化型土壤调整指数(TCARI/OSAVI)、类胡萝卜素反射指数(CRI)、水波段指数(WBI)、比值植被指数(RVI)、生理反射指数(PRI)和冠层叶绿素浓度指数(CCCI)表征相应的最优生化组分; (2)基于机载LiDAR数据利用结合形态学冠层控制的分水岭算法获得高精度单木分离结果(R ² = 0.77, RMSE = 16.48), 同时采用逐步回归方法从常用的森林结构参数中选取树高和偏度作为最优结构参数(R ² = 0.32, p < 0.01); (3)基于6个最优植被指数和2个最优结构参数, 以20 m × 20 m为窗口通过自适应模糊C均值方法进行聚类, 实现了研究区森林乔木物种丰富度(Richness, R ²= 0.56, RMSE = 1.81)和多样性指数Shannon-Wiener (R ² = 0.83, RMSE = 0.22)与Simpson (R ² = 0.85, RMSE = 0.09)的成图。该研究在冠层尺度上获取了与物种多样性相关的生化、光谱和结构参数, 将单木个体作为最小单元, 利用聚类算法直接估算物种类别差异, 无需判定具体的树种属性, 是利用遥感数据进行区域尺度森林物种多样性监测与成图的实践, 可为亚热带地区常绿阔叶林的物种多样性监测提供借鉴。     

不同质地盐渍化土壤水盐含量的高光谱反演

为了方便快捷地同步监测盐渍化土壤的水、盐含量,本文以新疆典型盐渍化灌区为研究对象,基于高光谱技术、运用便携式光谱仪获取不同质地的土壤水盐含量光谱曲线,采用一阶微分、二阶微分、连续统去除的数据处理方法对土壤原始光谱进行变换.结果表明: 对原始光谱数据的变换有利于土壤属性指纹波段的提取,不同质地水盐含量的变换方法并不相同,在壤土中质量含水量为0%和10%时的水盐光谱曲线使用连续统去除方法、15%含水量使用一阶微分、19%含水量使用二阶微分,砂土中0%含水量使用连续统去除方法、10%、15%和19%含水量水盐光谱曲线使用二阶微分处理后,有利于特征波段的提取;对筛选出的变换数据采用偏最小二乘回归方法构建水盐反演模型,壤土盐度小于6.38 mS·cm^-1、砂土小于5.94 mS·cm^-1时,模型建立的建模数据集决定系数(R_cal²)、内部交叉验证(R_cv²)和外部检验数据集决定系数(R_val²)均大于0.65(P<0.05);壤土水分含量小于16%、砂土小于12%时模型反演精度较高.研究结果可为盐渍化土壤水盐含量同步监测提供阈值参考.     

基于实际蒸散构建的干旱指数在黄淮海地区的适用性

基于NOAH陆面模式模拟的实际蒸散产品,分析了2002—2010年黄淮海地区实际蒸散的时空分布特征.同时,结合MOD17潜在蒸散数据和MOD13 NDVI构建了2002—2010年的农业干旱指数——干旱敏感性指数(DSI),并以2002年1—12月为例,利用帕默尔干旱指数(PDSI)、冬小麦减产率以及实际旱情资料,分析了DSI在该地区干旱监测的适用性.结果表明: 黄淮海地区年均实际蒸散从西北向东南递增,最高值出现在研究区域东南部(800~900 mm),最低值出现在西北部(<300 mm);DSI、PDSI两种干旱指数的年际变化呈正相关(R²=0.61)和变化趋势的一致性,均在2002年达到最低(-0.61和-1.33),2003年最高(0.81和0.92),DSI与冬小麦减产率的相关性(R²=0.43)明显优于PDSI(R²=0.06),且表征干旱的空间分辨率较高,对区域农业干旱程度的判断和旱情的指示比较可靠.     

不同光谱类型对银川平原土壤含盐量反演精度的影响与校正

土壤盐渍化是导致土壤质量下降、耕地减产的重要因素之一。为准确快速评价银川平原土壤含盐量,本研究对野外高光谱数据和室内高光谱数据进行一阶微分(FDR)变换,逐步回归(SR)筛选特征波段,利用偏最小二乘回归(PLSR)与支持向量机(SVM)进行建模,明确适用于本地区土壤含盐量准确反演的光谱类型,并对较差光谱类型进行分段校正与全局校正,尝试提高土壤含盐量反演精度。结果表明: 基于野外光谱的土壤含盐量反演模型精度比室内光谱平均高58.9%;对室内光谱进行分段校正、全局校正后反演精度均有提高,其中,PLSR以分段校正精度更高,建模决定系数(R_c²)、验证决定系数(R_p²)和相对分析误差(RPD)分别为0.790、0.633和1.64,而SVM以全局校正精度更高,R_c²、R_p²和RPD分别为0.927、0.947和3.87;SVM模型的反演精度高于PLSR,其中,野外光谱建模效果最佳,室内全局校正光谱与室内分段校正光谱次之,室内光谱最差。因此,野外高光谱可实现对银川平原土壤表层含盐量的定量反演,经校正的室内光谱对土壤含盐量反演精度显著提升,均可为粮食安全与生态环境高质量发展提供保障。     

基于MODIS时间序列反射率数据的雷竹林LAI反演

本文以雷竹林为研究对象,基于MODIS地表反射率数据构建了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(SR)、Gitelson绿色植被指数(GI)、增强型植被指数(EVI)和土壤调整植被指数(SAVI)5种植被指数,并将其与MODIS 7个波段原始反射率数据作为遥感变量,采用逐步回归和相关分析两种方法进行变量筛选,结合LAI实测数据构建了逐步回归和BP神经网络两种模型,对雷竹林生态系统观测站点2014年1月-2017年3月LAI时间系列数据进行反演,并将反演结果与同时期MOD15A2 LAI产品进行对比分析.结果表明: SR为唯一入选逐步回归模型的变量;b₁、b₂、b₃和b₇以及5种植被指数与LAI之间的相关性均达到显著水平,可作为BP神经网络模型的输入变量.使用BP神经网络反演得到的LAI与实测LAI之间的相关性显著,R²为0.71,RMSE为0.34,RMSE_r为13.6%,其R²比逐步回归模型提高了10.9%,RMSE降低了5.6%,RMSE_r降低了12.3%,与MODIS LAI相比,其R²提高了54.5%,RMSE降低了79.3%,RMSE_r降低了79.1%.结合MODIS时间序列反射率和BP神经网络模型能够精确地反演雷竹林LAI,为实现基于遥感技术快速监测区域雷竹林LAI提供可行的方法.