高寒草地生物量变化对归一化物候指数的响应

准确评价草地地上生物量(Above-ground biomass, AGB)对草地资源的可持续利用和保护具有重要意义。以甘南为典型研究区,利用2019—2021年Sentinel-2地表反射率和野外实测地上生物量数据,借助GEE(Google Earth Engine)平台和数理统计方法评价了9种植被指数对高寒草地AGB的估算精度,构建了高寒草地地上生物量反演模型,在此基础上分析了2019—2021年甘南州草地产量的时空动态变化。结果表明：在所有植被指数中,归一化物候指数(Normalized difference phenology index, NDPI)与草地AGB的R²值最高(0.72),其次为归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)(R²=0.68),拟合效果最差的为增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)(R²=0.37)和差值植被指数(different vegetation index, DVI)(R<...     

基于高分一号 WFV 卫星影像的黄河口湿地草本植被生物量估算模型研究

基于高分一号 WFV 卫星数据,通过计算 NDVI、SRI、SAVI、MSAVI、GBNDVI 和 DVI 6种植被指数,结合黄河口湿地现场草本植被地上干生物量样本,进行一元线性、指数、对数和幂4种模型的回归分析,从中选出生物量最佳估算模型。结果表明：（1）指数模型是 NDVI 和 GBNDVI 的最佳生物量回归模型,幂模型是其它植被指数的最佳回归模型（P ＜0．001）;（2）6种植被指数干生物量最佳回归模型的决定系数（R2）都大于0．7,最大为0．77,由大到小排序为 MSAVI ＞SAVI ＞NDVI ＞DVI ＞SRI ＞GBNDVI;（3）各最佳回归模型的平均相对误差（MRE）都小于54％,最小为23．9％,由小到大排序为 NDVI ＜GBNDVI ＜SRI ＜DVI ＝SAVI ＜MSAVI。     

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。     

山西芦芽山14种常见灌木生物量模型及生物量分配

灌木生物量模型是估算灌木生物量的重要方法,而灌木生物量在各器官间的分配是其适应周围环境的重要体现。基于对山西芦芽山地区14种常见灌木的各器官(根、茎和叶)、地上和总生物量,以及基径、树高、冠幅的测定,建立了各器官、地上及总生物量的最优估算模型,探究了各器官生物量与总生物量(如叶质比、茎质比及根质比)及地上-地下生物量(根冠比)的关系。结果表明:(1)总体而言,幂函数和线性函数对这些灌木生物量的估测效果较好。(2)生长低矮、分枝数多的灌木种采用冠幅面积估测生物量效果较好;生长直立或分枝数少的灌木种采用总基径的平方与茎干高度乘积估测生物量效果较好;其他介于两者之间的灌木种采用冠幅体积估测生物量效果较好。(3)14种灌木的平均根冠比是0.61,叶质比0.17,茎质比0.48,根质比0.35;此外,带刺灌木种除叶质比显著大于不带刺灌木种外,茎质比、根质比和根冠比都显著小于不带刺灌木种。     

中国草地植被生物量及其空间分布格局

 草地生态系统是陆地生态系统分布最广的生态系统类型之一,它在全球变化中的作用越来越受到重视。利用中国草地资源清查资料,并结合同期的遥感影像,建立了基于最新修正的归一化植被指数(NDVI)的我国草地植被生物量估测模型,并利用该模型研究了我国草地植被生物量及其空间分布特征。结果表明：草地植被地上生物量与当年最大NDVI值具有很好的相关关系,两者可以用幂函数很好地拟合(R2=0.71, p<0.001)。我国草地植被总地上生物量为146.16 TgC(1 Tg=1012 g),主要集中在北方干旱、半干旱地区和青藏高原;总地下生物量为898.60 TgC,是地上生物量的6.15倍;而总生物量是1 044.76 TgC,占世界草地植被的2.1%～3.7%,其平均密度约等于315.24 gC·m-2,低于世界平均水平。我国草地植被单位面积地上生物量水平分布趋势为：东南地区高,西北地区低,与水热条件的分布趋势一致;从垂直分布看,在海拔1 350 m和3 750 m处分别出现了波谷和波峰,与我国特有的三级阶梯地势有着密切的关系。此外,我国草地植被生物量为森林的1/4左右,显著大于世界平均水平,说明我国草地在碳平衡中的贡献相对较大。     

大气校正对毛竹林生物量遥感估算的影响

基于Landsat TM影像对毛竹林生物量进行了估算,并利用6种大气校正方法(FLAASH、6S、DOS1～DOS4)分析了大气校正对毛竹林生物量遥感估算的影响.结果表明：6种大气校正模型均能有效地消除大气影响;不同大气校正模型校正后,归一化植被指数(NDVI)与毛竹林生物量之间的关系得到很好改善;对于同一种大气校正方法而言,NDVI、红外指数（II）和近红外指数（MI）与生物量之间关系的差异较大,说明在探讨植被指数的生物物理意义时必须进行大气校正;与其他5种模型相比,DOS3模型校正后的Landsat TM数据与毛竹林生物量之间具有最高的相关系数,但6种校正模型校正前后Landsat TM数据与毛竹林生物量之间的相关系数没有显著差异,说明采用单一时相遥感影像建立多元线性回归模型估算生物量时,可以不进行大气校正.     

黄土高原典型草原地上生物量估测模型

为了寻求有效的草地地上生物量估测方法和精确估测黄土高原典型草原草原地上生物量。于2014年8月中旬,在黄土高原典型草原草原地上生物量达到最大值,分别从单株水平和种群水平进行野外调查。以株高(H)和盖度(C)的复合因子(C×H)为自变量,通过回归分析,建立地上生物量估测模型,采用留一法对其精确性进行评估;并通过校正系数以及群落总生物量估测值和实测值比较单株水平和种群水平所建模型的精确性。结果表明:黄土高原典型草原草地,无论在单株水平还是种群水平,线性和幂函数对该区域生物量的拟合效果更好。估测模型检验结果表明,在单株水平各个物种的生物量估测值与实测值相关性较好,均达到了显著水平(P0.05),其r值均大于0.6,总相对误差RS均小于10%,平均相对误差绝对值RMA(average absolute value of relative error)均小于30%,总生物量的实测值与估测值比较接近,校正系数均接近1;而在种群水平上,虽然各物种的生物量估测值与实测值相关性均达到了显著水平(P0.05),但多数物种平均相对误差绝对值RMA大于30%,总相对误差RS(total relative error)均大于10%,总生物量的估测值均大于实测值,校正系数均偏离了1,说明在黄土高原典型草原通过单株水平建立的物种生物量估测模型的精度优于种群水平建立的物种生物量估测模型的精度。     

基于多植被指数组合的冬小麦地上干生物量高光谱估测

为了探究多种植被指数组合与偏最小二乘回归(PLSR)结合对于提高冬小麦地上干生物量估测精度的影响,本研究以氮运筹试验为基础,比较分析了18种植被指数与冬小麦地上干生物量的相关性,筛选出相关性较好的植被指数,建立多种植被指数组合的PLSR模型,并对模型进行评价比较。结果表明:除叶绿素归一化植被指数(NPCI)外各植被指数均与冬小麦地上干生物量有良好的相关性,中分辨率陆地叶绿素成像指数(MTCI)、绿色归一化植被指数(GNDVI)、改进红边比值植被指数(MSR705)和特征色素简单比值指数c(PSSRc)4个植被指数相关系数绝对值均达到0.800以上;多植被指数组合构建的PLSR模型中,以PSSRc、MSR705和MTCI 3个植被指数建立的复合式模型建模集(R2=0.719,RMSE=0.316)和验证集(R2=0.696,RMSE=0.346)表现最佳。因此,多种植被指数组合与偏最小二乘回归(PLSR)结合能有效提高冬小麦地上干生物量的估测精度,为更好地实现冬小麦地上干生物量高光谱遥感估测提供有效技术途径。     

基于MODIS-EVI评估三江源高寒草地的保护成效

三江源是我国生态保护的优先区域。自2005年以来, 国家投入大量资金在三江源实施了一系列生态保护措施和工程, 主要目的之一是保护和恢复草地生态系统。本文基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)增强型植被指数(EVI)数据和野外实测样方, 从草地生物量的角度评估了三江源工程的保护成效, 以期为后续的保护措施提供参考。本文使用2000-2016年间在青藏高原248个样地的实测地上生物量数据和同期的EVI数据, 比较了通过EVI估算草地地上生物量的不同建模方法, 并从中选择表现最佳的乘幂模型反演了三江源高寒草地的地上生物量, 用趋势分析法得出了生物量的变化。结果显示, 2000-2016年间, 三江源高寒草地地上生物量没有发生显著变化的面积占62%, 显著增加的地方主要在西部和北部, 占22%, 显著减少的地方则主要在中部和南部, 占16%; 2000-2016年间, 草地地上生物量的年际波动较大, 但总趋势不显著; 在2012年后, 地上生物量表现出显著降低的趋势。三江源国家级自然保护区外部的草地地上生物量高于内部, 使用匹配法比较保护区内外草地地上生物量变化的情况, 结果发现在生态保护工程实施的2005-2012年间, 三江源保护区内的草地生物量没有显著增加。     

基于物候相机归一化植被指数估算高寒草地植物地上生物量的季节动态

准确评估地上生物量对优化草地资源管理和理解草地碳、水和能量平衡具有重要意义。该文通过近地遥感归一化植被指数(NDVI)构建最优经验模型, 对青藏高原高寒草地地上生物量进行估算。该文利用2018-2019年5-9月野外实测的地上生物量和植物冠层光谱仪(RapidSCAN)测定的NDVI_RS数据, 构建了生长季不同时期地上生物量的估算模型; 并结合2018年NetCam物候相机测定的NDVI_Cam时间序列数据, 实现地上生物量季节动态的模拟。主要结果: (1) NDVI_Cam、NDVI_RS与地上生物量具有相似的单峰型季节变化格局, 但NDVI峰值出现的时间(7月)较地上生物量(8月)更早; (2)基于NDVI的生物量估算最优经验模型在5、7和9月是幂函数, 在6和8月是二次多项式, 估算精度为0.29-0.77; (3)基于NDVI_Cam时间序列数据, 生长季不同时期建模(R² = 0.91)较单一时期(9月)建模(R² = 0.49)对地上生物量季节动态的估算更为准确。这些结果表明, 近地遥感是估算高寒草地植物地上生物量的有效手段, 开展季节性植物生长调查将有助于准确评估草地资源。