青海湖流域草地生物量多源遙感協(xié)同反演研究.pdf_第1頁(yè)
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1、生物量(biomass)是用以評(píng)價(jià)草地的生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和基本功能的一項(xiàng)重要的指標(biāo),也是用來研究草地的第一生產(chǎn)力的基礎(chǔ)參數(shù)。草地生物量是整個(gè)草地生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行的能量基礎(chǔ)和物質(zhì)來源,是研究生產(chǎn)力(productivity)、凈初級(jí)生產(chǎn)力(net primary productivity,NPP)的基礎(chǔ)[1]。植被的生物量是表征某種生態(tài)系統(tǒng),它能夠獲取的能量的一種潛在的能力,它對(duì)這種生態(tài)系統(tǒng)的基本功能與生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)等都有一定的重要意義,也是用來反

2、映某個(gè)研究區(qū)域的生態(tài)環(huán)境狀況特征的一項(xiàng)重要的指標(biāo)。某個(gè)研究區(qū)域的植被生長(zhǎng)的情況,可以用來得知這個(gè)研究區(qū)域的生態(tài)環(huán)境狀況的好與壞。但是,某個(gè)研究區(qū)域的土壤水分含量,在某種程度上制約著植被的生長(zhǎng)狀況及特征。然而,土壤水分含量作為陸地表面的一個(gè)重要的參數(shù)來說,它深刻影響著某個(gè)研究區(qū)域的氣象與氣候、能力的平衡、全球水循環(huán)的變化?;诠鈱W(xué)遙感影像數(shù)據(jù)的植被指數(shù)與草地地上生物量建立的遙感估算模型,是通過一定的相關(guān)關(guān)系分析方法,擬合出適合于本研究區(qū)的

3、草地地上生物量的統(tǒng)計(jì)回歸模型,并且,以該模型作為依據(jù),用來反演估算草地地上生物量,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性、動(dòng)態(tài)性監(jiān)測(cè)大面積的草地資源。隨著遙感平臺(tái)的不斷發(fā)展,利用合成孔徑雷達(dá)(SAR)數(shù)據(jù)進(jìn)行生物量的反演估算,已經(jīng)在草地生態(tài)狀況研究的領(lǐng)域內(nèi)成為一個(gè)比較新穎的研究課題。然而,作為一個(gè)新型的遙感平臺(tái),SAR數(shù)據(jù)具備了全天時(shí)、全天候的優(yōu)點(diǎn),并且不會(huì)受到氣候等因素的影響,還具備了很強(qiáng)的穿透地表的能力,是草地生態(tài)系統(tǒng)研究領(lǐng)域中極其重要的一個(gè)遙感數(shù)據(jù)信息源

4、,能夠準(zhǔn)確地、快捷地反映出草地的生態(tài)環(huán)境狀況。因此,本文著重采用青海湖流域的草地生態(tài)環(huán)境要素的主被動(dòng)遙感協(xié)同的反演技術(shù),建立出適合青海湖流域草地生物量的反演方法,為多時(shí)間多空間尺度上的生態(tài)環(huán)境要素的反演提供了理論和方法支持。
  本研究將青海湖流域作為研究區(qū)域,將青海湖流域的草地地上生物量作為一個(gè)重要的研究對(duì)象,并在青海湖流域的各種草地類型的草地樣方實(shí)地觀測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,分別采用被動(dòng)光學(xué)遙感數(shù)據(jù)與主被動(dòng)遙感數(shù)據(jù)對(duì)研究區(qū)草地地上生物

5、量進(jìn)行反演估算,并且選取部分的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來進(jìn)行模型精度驗(yàn)證和評(píng)價(jià)。通過該研究,得到了以下初步的結(jié)論:
  1、在土壤條件植被指數(shù)(SAVI)研究中,當(dāng)L=0.5時(shí),S/N達(dá)到了最大值,隨后便逐漸減小,故青海湖流域草地最佳L取值為0.5。
  2、基于被動(dòng)光學(xué)遙感數(shù)據(jù)的生物量反演模型
  對(duì)于不同的植被指數(shù)來說,基于SAVIL=0.5的統(tǒng)計(jì)回歸模型的判定系數(shù)均高于基于NDVI的統(tǒng)計(jì)回歸模型的判定系數(shù)。
  對(duì)于不同的

6、統(tǒng)計(jì)回歸模型來說,基于Landsat8OLI、MODIS光學(xué)遙感影像的NDVI、SAVIL=0.5與實(shí)測(cè)生物量建立的三次多項(xiàng)式模型的判定系數(shù)均高于一元線性模型、對(duì)數(shù)模型、指數(shù)模型和冪函數(shù)模型。
  3、基于主被動(dòng)遙感數(shù)據(jù)協(xié)同的生物量反演模型
  基于主被動(dòng)遙感數(shù)據(jù)的改進(jìn)后的水云模型估算的草地地上生物量與實(shí)測(cè)值的判定系數(shù)很高(R2=0.7286),散點(diǎn)都分布在1:1線周圍,該模型反演的精度較高(RMSE=46.40g/m2)。

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