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相似文献
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1.
甘肃省高寒草甸植被覆盖度反演及其时空变化研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
本研究以甘肃省高寒草甸为研究区,基于2000—2019年遥感数据和2014年实测数据,采用经验回归模型法构建植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)估算模型,并研究了过去20年高寒草甸FVC时空变化规律、稳定性及变化原因,以期为FVC动态监测提供科学依据。结果表明:在6种植被指数(vegetation index,VI)中除比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)外,其余VI与FVC相关系数均大于0.65(P<0.01);模型精度检验发现高寒草甸FVC最佳反演模型为归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)二项式模型:y=-0.65x2+1.97x—0.23(R2=0.81,RMSE=7.33);甘肃省高寒草甸FVC呈现南高北低的格局,20年FVC均值处于较高水平,年均FVC呈现波动上升趋势,平均增速0.15%·a-1,其中FVC增加的面积占52.76%,稳定的面积占27.58%,下降的面积占19.66%,FVC变异系数小于0.15的面积占86.57%。综上所述,2000—2019年甘肃省高寒草甸FVC整体上呈现增加趋势,并且稳定性较高。  相似文献   

2.
为探讨荒漠草地群落物种多样性及生物量分配,本研究采用样方法对乌鲁木齐市周边典型荒漠草地群落物种多样性与生物量的关系进行研究。结果表明:乌鲁木齐周边典型荒漠草地群落物种组成单一,群落平均高度、盖度、密度、生物量呈现显著性差异(P<0.05);0~50cm土层中,群落地下生物量除梭梭群落均随着土层深度增加而逐渐减小,梭梭群落则呈先增加后降低的趋势;植物群落呈异速生长模式,拟合方程为:y=231.375×e0.003 3x(R2=0.714 8);凋落物生物量与地下生物量之间呈线性关系,拟合方程为:y=13.818x+259.812(R2=0.616 1);地上生物量与物种多样性之间呈单峰变化曲线,对应方程为:y=-5.210 4x2+0.004 5x+0.369 9(R2=0.307 1,P<0.01),群落地下生物量与物种多样性之间关系表现出极显著的线性相关,对应方程为:y=3.073 5x+0.678 2(R2=0.543 4,P<0.05)。本研究结果可为退化荒漠草地的恢复及生物多样性保护、生态系统功能维持与恢复提供基础数据。  相似文献   

3.
黑土滩恢复演替过程中植物功能群及牧草品质变化   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用空间序列代替时间序列的方法,对高寒草甸不同恢复演替阶段黑土滩植物群落结构、植物功能群及牧草品质的变化进行了研究。结果表明:物种数与演替梯度间呈显著正相关关系:y=5.594x+0.643,(R2=0.8811);Shannon指数与演替梯度间呈非线性单峰曲线关系:y=-0.0528x2+0.6584x+0.3874(R2=0.7531);生物量与演替梯度间亦呈单峰曲线关系:y=-8.7647x2+86.696x+67.14(R2=0.6164)。一年生植物在群落中的数量呈下降趋势;禾本科植物在群落中的数量呈上升趋势;莎草类及杂类草植物在群落中的数量均呈增加趋势,但莎草类植物增幅不大,而杂类草植物则急剧增加。牧草品质随演替时间的延长而发生不同的变化:劣等牧草生物量在群落中呈下降趋势;中等和优等牧草生物量的变化趋势相同:随着演替时间的增加,均呈现幅度较大的增加趋势;而良等牧草生物量的变化则与之不同,生物量的峰值出现在演替的4-5年间。随着黑土滩的恢复演替,植物群落结构、功能群类型及草地生产性能均发生了重要变化。  相似文献   

4.
研究选择甘肃省玛曲县阿孜牧场高寒草甸,利用空间序列代替时间序列的方法,分别于同质高寒草甸内选择弃耕后恢复1,3,7,10,15年的5个演替梯度的草地各0.5 hm2,于每梯度样地内选5个0.5 m×0.5 m的样方,分别于2010年5月(牧草萌发期)和8月底(生物量高峰期)分种测定植物高度、盖度、密度和生物量。同时按照生物量比率理论,测定样方中生物量之和达80%的优势物种的株高、相对生长率、叶面积、叶鲜重等,就高寒草甸恢复演替过程中生态系统初级生产力与4种涉及养分获取及养分利用且简单易测的植物功能特征(植株高度、相对生长率、比叶面积和叶干物质含量)的关系进行了研究。 结果表明, 植株高度(y=-12.299x+410.3, R2=0.678 2, P<0.001)、相对生长率 (y=-0.022 9x+0.624 7, R2=0.699 2, P<0.001)、以及比叶面积(y=-61.171x+2 756.5, R2=0.595 6, P<0.001)等功能特征均与演替时间呈显著负相关关系,叶干物质含量与演替时间呈显著的正相关关系(y=0.170 5x+0.106 3, R2=0.506 5, P<0.001)。地上净初级生产力也与演替时间呈显著负相关关系(y=-0.228x+7.386 7, R2=0.495 4, P<0.01)。同时, 地上净初级生产力与株高(y=0.014 7x+0.942 6, R2=0.457 5, P<0.01)、相对生长率(y=8.695 4x+1.869 9, R2=0.519 1, P<0.001)和比叶面积(y=0.002 4x+0.942 6, R2=0.361 7, P<0.01)间呈显著正相关关系,与叶干物质含量的相关性不显著(y=-0.435 5x+6.797, R2=0.101 5, P>0.05)。此结果证明,植株高度、相对生长率、比叶面积等功能特征对高寒草甸生态系统生产力响应演替变化具有一定的指示意义。 在高寒草地生态系统管理和利用中, 可将此特征作为预测草地系统功能响应环境变化的参考依据。  相似文献   

5.
基于MODIS的青藏高原牧草生长季草地生物量动态   总被引:3,自引:0,他引:3  
杜玉娥  刘宝康  郭正刚 《草业科学》2011,28(6):1117-1123
摘要:草地生物量是评价青藏高原生态脆弱性和敏感性的重要指标,也是度量草地退化的重要指标。本研究利用MODIS植被指数NDVI和EVI资料及青藏高原三江源地区326个样方实测数据,构建并优化了研究区不同类型草地生物量的预测模型,估算了2002-2009年期间草地生物量年际和月际变化特征。结果表明,高寒草甸地上生物量适宜植被指数为NDVI,反演模型为,y=6.202 5x2-574.89x+14 586,高寒草原地上生物量适宜植被指数为EVI,反演模型为,y=0.165 5x1.773 2。高寒草甸和高寒草原生物量在2002-2009年表现为波动状态,但高寒草甸比高寒草原波动幅度大。高寒草甸和高寒草原生物量在6-8月间均持续增加,9月开始下降,但7月高寒草原生物量波动大于高寒草甸,8月高寒草原生物量波动小于高寒草甸,6月和9月两种草地类型生物量波动不明显。  相似文献   

6.
对2007-2009年126景MODIS影像的归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EVI)数据进行了比较研究,并结合11个高寒草地监测点的地上生物量鲜质量(AGB)数据,通过相关分析、回归分析等方法,分析了MODIS共4种植被指数(NDVI250,NDVI500,EVI250,EVI500)在估算高寒草地牧草鲜质量中的优劣,并确定了通过EVI250估算地上生物量鲜质量的回归方程。结果表明,EVI在高寒草地上均比NDVI小,但EVI比NDVI更稳定准确。应用植被指数产品EVI估算高寒草地牧草鲜质量优于NDVI,其中在EVI250、EVI500、NDVI250和NDVI5004种植被指数中,EVI250与地上生物量鲜质量的相关性最好,相关系数为0.904(P0.01),回归方程为yAGB=-244+1316xEVI250(R2=0.817,P0.01)。  相似文献   

7.
为建立羊草草地高光谱植被指数(NDVI)与短星翅蝗危害密度之间的关系模型,估计短星翅蝗危害造成的牧草损失,使用短星翅蝗按5,10,20,40和60头/m25个密度梯度在羊草草地进行田间取食危害试验,测定不同危害时长后的NDVI值,最后根据NDVI和生物量的对应关系计算蝗虫危害后的牧草损失量。结果发现短星翅蝗危害羊草草地后,随短星翅蝗密度增加,NDVI值呈现逐渐降低的趋势,但是在密度为10头/m2时,归一化植被指数NDVI值略有上升。模拟短星翅蝗危害不同时间后NDVI与密度之间的关系方程为:Y=0.5932+0.0014x-6.93×10-5x2(5 d),Y=0.5950-4.8500×10-4x-4.01×10-5x2(10 d),Y=0.5848-0.0024x-1.61×10-5x2(15 d),Y=0.6422-0.0031x-2.12×10-5x2(20 d)。其中, y为植被指数NDVI,x为蝗虫密度。同时研究发现,低密度情况下(不大于20头/m2),随危害时间延长短星翅蝗取食对NDVI校正值无显著影响;高密度情况下(大于20头/m2),随时间延长NDVI校正值迅速降低,不同密度间的差异显著。根据草地生物量与NDVI的回归方程(y=614.15x-119.28)将NDVI值转换成牧草损失量,发现随虫口密度增加,牧草损失量呈增加趋势。低密度短星翅蝗(5,10头/m2)危害情况下,羊草草地有超补偿作用,当蝗虫密度超过40头/m2时,生物量降低趋势非常明显。研究结果表明,归一化植被指数NDVI变化与蝗虫危害密度相关关系显著,随着蝗虫密度的增大,NDVI的值先增长后降低。根据蝗虫危害造成的光谱变化,可以估计蝗虫危害密度及造成的损失。本研究为进一步开展蝗灾的大区域遥感监测奠定了基础。  相似文献   

8.
遥感数据具有实时、动态、大范围等特点,在草地资源监测与管理研究中获得了广泛应用。然而,单一的遥感植被指数无法同时满足草地地上生物量观测中时空分辨率的需求。因此,本研究基于时间序列Landsat NDVI和MODIS NDVI数据,结合时空融合算法(spatial and temporal adaptive reflectance fusion model, STARFM),生成了2000-2016年高时空分辨率的植被指数数据集(NDVISTARFM,时间分辨率为16 d,空间分辨率为30 m),并基于2013-2016年地面实测草地地上生物量数据,构建了夏河县桑科草原高寒草地地上生物量遥感反演模型,分析了2000-2016年研究区草地地上生物量生长状况和变化趋势。结果表明:1)基于NDVISTARFM的最优估测模型为乘幂模型,其R2为0.58,均方根误差(root mean square error, RMSE)为795.62 kg·hm-2,模型的表现能力次于Landsat NDVI最优估测模型(R2=0.76,RMSE=634.83 kg·hm-2),而优于MODIS NDVI最优估测模型(R2=0.24,RMSE=937.79 kg·hm-2);2)基于NDVISTARFM最优估测模型对各样区草地地上生物量总产的估测精度优于MODIS NDVI而次于Landsat NDVI,总体精度达84.05%;3)2000-2016年来,夏河县研究区草地地上生物量总体呈现增加趋势,其中90%左右的区域年增量大于30 kg·hm-2,草地地上生物量呈现减少趋势的区域仅占2.30%。  相似文献   

9.
草层高度是反映草地生长状况的重要指标之一,与草地地上生物量的监测及载畜力的评估具有紧密联系。目前,对我国天然草地群落高度的监测尚缺乏精确的遥感方法。本研究以黄河源区高寒草甸为研究区,分别基于MODIS植被指数、冠层高度模型以及草地冠层高光谱反射率,构建了高寒草甸草地群落高度的估算模型,并对模型精度进行了评价。结果表明,1)12种MODIS植被指数中,NDVI对草层高度的变化最为敏感,其4种回归模型的R~2均较低,介于0.203~0.241,NDVI指数模型(y=0.789e~(3.186x),R~2=0.241)的拟合效果最好,但反演误差较大(RMSE=4.2cm,CVRMSE=45.7%);2)冠层高度模型在黄河源地区高寒草甸试验区的反演精度较低(RMSE=5.8cm,CVRMSE=62.1%),实际应用误差较大;3)高寒草甸群落高度与519.4-583.17nm波段之间的冠层光谱反射率存在显著负相关关系(P0.05),基于光谱位置变量R′510.59的线性模型(y=~(-1)56.375x+20.384)相对最优(R~2=0.489,RMSE=3.5cm),较适合反演高寒草甸群落的草层高度。  相似文献   

10.
草地地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是衡量草地生产力的关键因素,准确测定草地AGB具有重要意义。高光谱因具有时效性强、不破坏草地等特点被广泛用于草地生理生态指标的测定。本研究提取和计算了海北试验站高寒草地冠层的原始光谱(Original spectrum,OR)反射率、一阶微分光谱(First derivative spectrum,FD)反射率、光谱位置面积参数(Spectral parameters of spectral position and area,PA)和植被指数(Vegetation indices,VI)4种不同类型的特征变量,使用连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)和递归特征消除算法(Recursive feature elimination,RFE)进行特征选择,采用随机森林算法(Random forest,RF)构建草地AGB估测模型。结果表明:在由4种特征变量分别构建的草地AGB估测模型中,基于VI的RF模型精度最高(测试集R2=0.70,RMSE=557.87 kg·ha-1),实测AGB与估测AGB的线性R2达到0.72;不同类型特征变量组合构建的草地AGB估测模型中,PA+VI组合的RF模型精度最高(R2=0.71,RMSE=548.97 kg·ha-1),实测AGB和估测AGB的线性R2达到0.73。  相似文献   

11.
为伊犁草地资源监测、保护及合理利用提供参考依据,利用新疆伊犁地区2012年7-8月野外草地地上生物量采样数据和同期的MODIS数据,分析了增强型植被指数(EVI)、归一化植被指数(NDVI)与实测草地地上生物量的一元线性、指数和二次多项式回归模型,并对各种回归模型进行分析比较.利用优选模型的反演结果分析了伊犁地区地上生物量的空间分布.结果表明:各植被指数都与实测生物量有较好的相关性,但以EVI指数建立的二次多项式回归模型(y = 14759x2-4758x + 1346,R2= 0.8402)较优,拟合模型平均估产精度达到 92.19%,可作为该区域草地地上生物量遥感反演模型;伊犁地区2012年平均产草量为1817 kg·hm-2,总产草量达70.59×108 kg,并且产草量随高程增加呈现先增加后减少的特征.  相似文献   

12.
基于MODIS影像的藏北高寒草甸的蒸散模拟   总被引:1,自引:1,他引:0  
在高寒草甸生态系统中,蒸散(evapotranspiration,ET)是水循环中一个非常重要的组成部分。为了更好的模拟蒸散,本研究计算了生态系统尺度的水分利用效率(WUEEC)。相关分析和多重逐步线性回归分析结果表明,影响WUEEC的主要因子为归一化植被指数(NDVI)、空气相对湿度(Ha)和显热通量(H)。在此基础上,分别建立了WUEEC与NDVI、Ha和H的线性回归方程(其中,H的模拟值WUEH和WUEEC差异显著),利用建立的WUEEC的回归方程和植被光合模型(VPM)估计的总初级生产力(GPPVPM)模拟了生态系统尺度的蒸散。模拟的蒸散(NDVI的模拟值ETNDVI,Ha的模拟值ETHa)和通量观测的蒸散(ETEC)的简单线性方程分别为ETNDVI=1.2985ETEC(R2=0.8029,n=46,P<0.0001)和ETHa=1.3118ETEC(R2=0.7487,n=46,P<0.0001),这表明ETNDVI和ETHa都能够比较准确地反应ETEC,但仍然存在较大的差异,本研究采用多重逐步线性回归的方法定量分析了造成该差异的原因:ETEC和ETNDVI的差异(ETEC-ETNDVI)主要受光合有效辐射(PAR)和GPPVPM的影响;而ETEC和ETHa的差异(ETEC-ETHa)主要受PAR、GPPVPM和增强型植被指数(EVI)的影响。  相似文献   

13.
为了研究青海玛多县草畜关系特征,对2008—2009年9个样地的实测地上生物量与MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiomete)归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)分别基于线性、幂和指数函数建立回归模型,对理论地上生物量进行反演估算,并依据相关公式计算理论载畜量。结果表明:线性函数模型具有较好的模拟效果;2009年玛多县草地地上生物量显著高于2008年;玛多县基于NDVI的2008,2009年理论载畜量分别为40.93万、57.45万羊单位,基于EVI的理论载畜量分别为41.30万、59.03万羊单位;而玛多县2008,2009年年末的牲畜存栏数分别为33.11万、33.71万羊单位,可见玛多县这2年的理论载畜量尚有盈余。说明玛多县总体上正在由草畜关系极不平衡状态向逐渐草地恢复状态逐渐改变。  相似文献   

14.
利用高光谱遥感技术能快速、无损、高效地获取草地地上生物量信息,对牧区牧草高效管理、草畜供求关系平衡以及放牧制度优化等方面具有重要意义。为了寻求估算生长旺盛期草地地上生物量最适宜的微分光谱阶数,本研究在内蒙古天然草场通过原位试验采集了高光谱反射率与地上生物量数据,对原始光谱反射率数据进行一至四阶微分处理,在全波段范围内挑选最佳波段构建简单比值植被指数(Simple ratio vegetation index,SRVI)、归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)、土壤调节植被指数(Soil adjusted vegetation index,SAVI)和增强型植被指数(Enhanced vegetation index,EVI)4种高光谱植被指数,建立相应地上生物量估算模型并对比评价各模型精度。结果表明:对原始高光谱反射率进行微分处理,有助于提高敏感波段与地上生物量的相关性;红边波段与近红外波段是构建最佳植被指数的重要组成波段,占所有优选波段的82%;基于二阶微分光谱的最佳SRVI和NDVI模型精度最好,R2分别为0.69和0.70,RMSE分别为196.60 g·m-2和196.65 g·m-2,过高的微分阶数反而会降低估算模型的精度。本研究能为利用不同阶微分高光谱估算草地地上生物量提供科学借鉴,为精准快速的牧区天然草场遥感监测提供技术和方法支持。  相似文献   

15.
基于Landsat 8 OLI影像的渭-库绿洲植被地上生物量估算   总被引:1,自引:0,他引:1  
干旱区绿洲植被地上生物量估算研究可为绿洲生态系统稳定性评价与区域碳储量估算提供重要依据。以渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,利用ENVI 5.3软件对Landsat 8 OLI 影像数据进行预处理,提取反映植被地上生物量信息的植被指数和波段因子,并结合样地实测数据,采用常规统计模型、多元逐步回归和偏最小二乘回归方法建立研究区植被地上生物量最优估测模型,从而揭示该绿洲植被地上生物量的空间分布特征。结果表明:1)所选的20个遥感因子与实测植被地上生物量呈极显著正相关关系,相关系数为0.5~0.7(P<0.01)。2)乔木与灌木地上生物量最优估测模型均为多元逐步回归模型,草本与农作物地上生物量的估测模型以偏最小二乘回归模型为最优,模型验证决定系数均在0.6以上,均方根误差和平均绝对误差均较小。3)研究区植被地上生物量主要在280~1450 g·m-2 分布,面积约为6973.82 km2,低水平地上生物量(ABG<65 g·m-2)分布区域约占研究区总面积的15.02%。地上生物量由高到低依次为:农作物>乔木>灌木>草本。根据不同的植被类型,基于地物光谱特征构建的遥感估测模型可准确估算干旱区绿洲植被地上生物量,并对其空间分布特征进行遥感定量反演。  相似文献   

16.
基于红光和近红外反射光谱特征参数反演草地地上生物量   总被引:1,自引:0,他引:1  
2013年6~10月测定东非狼尾草+白三叶混播草地冠层反射光谱和地上生物量;分析红光波段和近红外波段反射光谱特征参数与牧草鲜重及干物质之间的相关关系;构建并检验基于红光单波段和植被指数(NDVI、RVI、DVI)反演草地地上生物量回归模型。结果表明:红光波段反射率与草地地上生物量之间存在显著相关性;地上生物量的增加能够显著降低"红谷"反射率,显著升高近红外850.0nm处反射率;选用红光单波段反射率、红光波段构建的植被指数RVI或红光与近红外波段构建的植被指数NDVI,均能够精确反演草地鲜草产量和干物质产量;适宜估产的植被指数因季节和草地生物量的差异而不同,在6月11日,植被指数RVI反演模型估测的草地生物量与实测值的模拟效果最好,10月12日,植被指数NDVI反演模型估测的草地生物量与实测值的模拟效果最好。  相似文献   

17.
荒漠灌木生物量多尺度估测——以梭梭为例   总被引:1,自引:0,他引:1  
陶冶  张元明 《草业学报》2013,22(6):1-10
灌木是荒漠生态系统重要的组成部分,其生物量估算与分配特征是研究荒漠生态系统结构、功能、物质和能量流动的重要指标。但目前关于荒漠灌木生物量的研究仍较缺乏。破坏性的生物量估测方法不适宜在生态系统脆弱的荒漠地区大面积使用,因此通过模型法对灌木生物量进行多尺度估测具有重要意义。本研究以准噶尔荒漠生态系统建群种——梭梭为例,选择多种植物外部形态特征参数,利用相关生长模型(幂函数),分别在单株、样方及区域尺度对梭梭的地上(AGB)和地下生物量(BGB)进行建模和估算。结果表明,以植冠体积(CH)为指标的估测模型(AGB=0.3628×CH0.9605)能较好地反映梭梭单株地上生物量累计特征,而单株地下生物量可通过模型BGB=0.8737×AGB0.9394得到。样方内梭梭总冠幅面积(TC)是估测样方(0.1 hm2)总生物量(TAGB=0.6757×TC1.1343, TBGB=0.6384×TC1.0959)的有效参数。在大尺度上(区域),利用梭梭相对盖度(RC)估测其生物量密度(DAGB=0.0921×RC1.1343, DBGB=0.0796×RC1.0959)具有良好效果,进而结合区域面积得到梭梭总生物量。研究表明,相对盖度的方法从生物量密度的角度解决了尺度转换问题,使用时没有尺度限制。未来还可以通过航拍、遥感等手段快速获取相关区域梭梭群落相对盖度,结合上述模型准确估测其地上、地下生物量。  相似文献   

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