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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
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
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基于多源遥感数据的高寒草地生物量反演模型精度——以夏河县桑科草原试验区为例 总被引：2，自引：0，他引：2
基于MODIS、Landsat-8 OLI和HJ-1A/1B CCD卫星遥感资料,结合2013-2014年甘南州夏河县桑科草原试验区野外实测数据,建立了高寒草地地上生物量遥感反演模型,筛选出基于不同遥感资料植被指数的生物量最优反演模型,比较分析了生物量最优模型的空间效应。同时,分析了2000-2013年基于MODIS植被指数估算的试验区产草量的年际变化特征。结果表明,草地生物量最优反演模型为基于Landsat-8 OLI NDVI数据的对数模型(y=727.54lnx1+495.23,R2=0.772,RMSE=31.333 kg DM·hm-2);在30和250 m空间分辨率下,基于MODIS NDVI及EVI、Landsat-8 OLI NDVI和HJ-1A/1B CCD NDVI最优模型估算的生物量均高于实测生物量,其中Landsat-8 OLI NDVI数据估算的草地生物量与实测生物量值最接近;2000-2013年试验区草地总生物量整体上具有显著增加的趋势(R2=0.590 7,P0.001),平均增加速率达50.57 kg DM·hm-2·a-1。 相似文献
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北疆不同草地类型MODIS植被指数的时空变化研究 总被引：3，自引：3，他引：3
利用卫星遥感数据TERRA/MODIS,以2004、2005年5-10月的月度变化为例,分析了北疆试验区高寒草甸、高寒草原、温性草原化荒漠、人工草地和沼泽5种草地类型植被指数(MODIS-EVI、NDVI)在各个生长阶段的变化,从而反映5种草地类型生长状况及其特性.研究结果表明,5种草地类型增强型植被指数(EVI)均比归一化植被指数(NDVI)小,两者月度变化趋势基本一致,但EVI变化幅度比NDVI小.在高寒草原、高寒草甸、温性草原化荒漠草地类型上EVI比NDVI更稳定,但在沼泽多水的自然环境和人工草地上,EVI波动幅度大于NDVI. 相似文献
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以甘南州高寒天然草地为研究对象,利用2016-2019年草地地上生物量实测数据和MOD13Q1植被指数产品,构建了甘南州草地地上生物量遥感反演模型,分析了近20年(2000-2019年)甘南州高寒天然草地地上生物量的时空分布特征.结果表明:1)MODIS EVI植被指数适宜于甘南州高寒天然草地地上生物量变化监测研究,模型决定系数R2=0.5249,均方根误差RMSE=527.9 kg·hm-2;2)20年间甘南州高寒草甸和山地草甸的地上生物量均呈增加趋势,而沼泽类草地地上生物量呈减少趋势;3)近20年来甘南州草地呈现出整体恢复、局部恶化的趋势,全州66.04％的草地呈稳定或恢复趋势,33.96％的草地地上生物量呈减少趋势,其中18.08％的草地呈持续性恶化趋势.研究结果为甘南州草地植被动态监测和高寒草地退化修复提供了数据支持. 相似文献
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藏北典型高寒草甸地上生物量的遥感估算模型 总被引：4，自引：0，他引：4
本研究利用2010和2011年6-9月高寒嵩草草甸群落地上生物量数据和同期的中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)影像数据,建立了西藏自治区拉萨当雄高寒草甸的地上生物量遥感估算模型。在探讨群落地上生物量与归一化植被指数(normalized difference vegetation indices,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation indices,EVI)以及地表水分指数(land surface water indices, LSWI)相关关系的基础上,构建了群落地上生物量与各指数的线性或非线性(包括对数函数、二次多项式、三次多项式、幂函数、增长曲线、指数函数)估算模型,并进行了模型验证。结果表明, 1)3个指数中EVI的模拟效果最好,NDVI次之,LSWI最差;2)所有模型中线性模型的模拟效果最好,EVI的线性模型为:y=174.225x,R2=0.975, P<0.001,NDVI的线性模型为:y=115.478x,R2=0.956, P<0.001;3)在预测效果方面,幂函数模型最好,线性模型次之,其平均误差分别仅为9.76%和10.8%,因此,两者都可以用于高寒草甸群落地上生物量的模拟。 相似文献
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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
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青藏高原草地生物量遥感动态监测 总被引：4，自引：1，他引：3
利用青海省2006年8月地面样点实测的生物量,结合相应月份的MODIS植被指数数据,提取与样点对应的EVI和NDVI值,建立生物量与两种植被指数之间的关系模型,并分析模型的精度。结果表明,1)EVI与草地地上生物量的相关性强于NDVI。2)在不同盖度下,植被指数与生物量的相关性随着盖度的增大而增强。3)利用最优模型反演不同草地类型的逐月生物量,并分析研究区2002-2008年不同草地类型生物量的年季动态变化,发现草地生产力水平越高,草地生物量的年季变化越剧烈,说明该种类型的草地受气候变化的影响越大;生产力水平越低的草地类型,则对气候变化的敏感度较低。 相似文献
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玛曲高寒草甸放牧强度的遥感监测 总被引：1，自引：0，他引：1
为给玛曲县高寒草甸草-畜平衡和草地资源的可持续利用提供科学依据,本研究利用遥感技术,结合2016年地面实测数据和同时期的MODIS影像资料,分别建立了研究区草地地上生物量和植被指数(NDVI)、相对放牧强度间的回归模型以及不同相对放牧强度和NDVI值之间的幂回归模型。结果表明,6-9月调查点NDVI和地上生物量间存在较好的相关性,即随着NDVI值的增加生物量呈上升趋势,且9月份的拟合(R2=0.510 2)达到了极显著水平;实测地上生物量和相对放牧强度之间有很好的拟合关系(R2=0.965 1),随着放牧强度的增加地上生物量呈下降趋势;相对放牧强度和植被指数间相关性较好(R2=0.631),即随着NDVI值的变小,相对放牧强度逐渐增强,当相对放牧强度增强到一定程度时,NDVI对其响应不灵敏。 相似文献
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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
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青藏铁路工程迹地对植被的影响评价 总被引：2，自引：0，他引：2
应用植被影响指数分析评价青藏铁路工程迹地对沿线典型植被的影响。结果表明,受工程迹地影响最大的植被类型主要是高寒草原和高寒草甸植被,其次是高寒荒漠和高寒流石坡稀疏植被,影响较小的是高寒河谷灌丛、高寒沼泽湿地和高寒垫状植被;对青藏铁路沿线植被产生毁灭性影响的工程迹地类型为路基工程;产生严重影响的工程迹地类型为取弃土场、桥涵和隧道工程;施工便道、站场和施工营地对各种类型的高原植被产生了一般或轻微的影响;研究结果对于青藏铁路沿线工程迹地的植被恢复具有指导意义。 相似文献
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大范围草地生长状况遥感监测对研究草地变化动态和草地畜牧业的管理具有重要意义。利用2010-2013年的草地外业调查数据和EOS Terra MODIS每日地表反射率产品MOD09GA,采用空间分析方法分别计算了生长季(5-9月)草地NDVImax, EVImax, NDVImean和EVImean4种植被指数,探讨了这4种植被指数与草地地上生物量之间的遥感反演模型,分析了青南地区草地生长季多年NDVI平均值空间分布特征;根据所选的最优模型反演了青南牧区近10年(2004-2013年)的草地地上生物量,统计分析了地上生物量的空间变化特征。结果表明,青南地区多年NDVI平均值和草地地上生物量总体上均具有由西北向东南逐渐增加的空间分布特点。不同草地类型的生物量差异显著。近10年来山地草甸类的生物量最高,达1280 kg DW/hm2;其次为高寒草甸类、温性草原类、温性荒漠类和沼泽类,生物量介于244.9~902.4 kg DW/hm2;高寒草甸草原类、高寒荒漠类和高寒荒漠草原类生物量较小,在65 kg DW/hm2以下。海拔对生物量具有明显的影响,在3500 m以上地区的草地生物量随海拔的升高而减小。当海拔介于3500~4000 m,最大生物量达1358.8 kg DW/hm2;海拔介于4000~4500 m,生物量小于920 kg DW/hm2;海拔介于4500~5000 m,生物量为574.2 kg DW/hm2;海拔大于5500 m,生物量仅为94.4 kg DW/hm2。统计分析近10年间的NDVI变化趋势发现,三江源地区的黄河、长江和湄公河三大流域及各行政区的草地植被生长状况以轻度改善和改善为主,总体趋于良好。 相似文献
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基于UAV技术和MODIS遥感数据的高寒草地盖度动态变化监测研究—以黄河源东部地区为例 总被引：2，自引：0，他引：2
利用黄河源东部地区野外实测样地数据和MODIS卫星遥感资料,结合农业多光谱相机(agricultural digital camera,ADC)、普通数码相机(Canon)、无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)等设备获取的高寒草地盖度数据,构建了基于MODIS NDVI、EVI的草地盖度反演模型,比较分析了不同草地盖度监测方法的精度,确立了黄河源区草地盖度遥感监测的最优反演模型,并分析了研究区近16年草地植被盖度的动态变化。结果表明,1) MODIS NDVI与基于UAV相片计算的草地盖度间的相关性优于MODIS EVI,而MODIS EVI与ADC和Canon照片计算的草地盖度之间的相关性则优于MODIS NDVI;2) 就Canon和ADC方法构建的草地盖度反演模型而言,前者精度远高于后者,普通数码相机方法更适宜于高寒草地植被盖度的估算;3) 对比分析两种植被指数与Canon相机、ADC和大疆(DJI)无人机航拍(航高30和100 m两种方法)相片计算的草地盖度之间的关系表明,MODIS NDVI对航高30 m UAV航拍相片计算的盖度数据的响应最敏感,基于UAV航高30 m的相片和NDVI构建的草地盖度反演模型最优;4) 黄河源东部地区2000-2015年间草地盖度稳定不变的区域达71.46%,多分布在东南部;呈增加趋势的区域占研究区草地面积的22.01%,由西向东、由北向南增加幅度呈减少趋势;盖度减少区域零星分布在黄河源北部和南部的部分地区,仅占研究区草地面积的6.53%。 相似文献
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柴达木盆地气候变化对植被的影响分析 总被引：4，自引：0，他引：4
柴达木盆地地处青藏高原,全区年降水量仅为110 mm左右,生态环境比较脆弱。近年来受全球气候变暖的影响,柴达木盆地气温大幅升高,降水量明显增加,气候逐渐向暖湿化方向发展。基于柴达木盆地10个气象观测站1961-2016年逐月气温、降水等观测资料、GIMMS和MODIS 1982-2016年卫星遥感资料,利用线性趋势、综合顺序分类法等方法,分析了该地区不同区域和主要类型植被NDVI值多年变化趋势及其植被演替特征,结果表明,1982-2016年柴达木盆地四周高寒区和盆地内干旱荒漠区植被NDVI值均呈显著上升趋势,趋势系数分别为0.0090/10年、0.0011/10年;温性荒漠类、低地草甸类植被NDVI呈微弱增加趋势,趋势系数分别为0.0011/10年、0.0036/10年,而高寒草原类植被NDVI指数呈显著增加趋势,趋势系数为0.0058/10年。柴达木盆地气候极其干旱,水分是限制植被生长发育的主要因子,植被NDVI值与年降水量呈显著的正相关关系,与蒸发量呈显著的负相关关系。以气温发生突变的1987年为界,植被主要朝着温暖化和湿润化的方向发展。随着年代变化,寒温带植被类型逐渐减少,微温带植被类型逐渐增多,同时湿润度级别有所升高,尤其是进入21世纪以来,出现了微温微干和微温微润的植被类型。 相似文献
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基于决策树方法的青藏高原温泉区域高寒草地植被分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
植被指数作为植被生长状态的最佳指示因子,已成为植被分类的重要手段之一。为了解青藏高原温泉区域高寒草地植被的分布状况,利用野外样方调查获得植被点数据,结合MODIS/EVI遥感影像数据及数字高程（DEM）数据,综合分析各种高寒草地植被类型的EVI时序曲线特征及其生长环境的高程、坡度和坡向等地形特征,建立知识库并采用决策树分类算法对该区域的高寒草地植被分类进行研究。结果表明,总体分类精度为72%,Kappa系数是0.6,决策树方法能有效地分类和识别具有相似EVI时序特征的高寒草地植被。 相似文献