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植被冠层对入射光有效辐射的吸收系数 (FPAR) 和最大光能利用率是NPP模拟的重要参数。利用光量子仪实测了典型草原植被类型关键生育期光合有效辐射值,根据NDVI与FPAR之间的良好相关性,建立了2个FAPR估算模型。结果表明,实测的FPAR值与模型估算的FPAR之间的相关性均达到极显著水平,2个模型的估测值之间没有显著性差异。因此,本研究中采取求均值后计算了我国草原的FPAR,并与NASA-FPAR产品进行了嵌套和互补,形成全国完整的草原FPAR空间分布图。同时,基于归一化植被指数和叶面积指数,以中国草原18大类分类结果为基础单元,对中国草原18大类的最大光能利用率进行调整,调整后的最大光能利用率输入NPP模型后,改善了NPP估算精度,在大类尺度上,总体预测精度为85.71%。 相似文献
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高分一号卫星影像特征及其在草地监测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为评价高分一号卫星数据的草地监测能力,在分析传感器波段设置、辐射分辨率和光谱响应系数等特征的基础上,以草地为研究对象,提取草地分布信息,计算不同植被指数,结合地面同步观测的草地光谱、地上生物量、覆盖度和叶面积指数等实测数据,通过R2和均方根误差筛选并建立最优估算模型。结果表明:波段设置与部分常用传感器保持了较好的一致性;空间分辨率的提高,增强了地物类型的识别能力,辐射分辨率的提高,增强了数据的层次性;光谱响应系数较好的涵盖了不同草地类型的光谱曲线特征;叶面积指数和生物量的最佳估算模型均为基于比值植被指数的三次多项式模型,覆盖度最佳估算模型为基于归一化植被指数的幂函数模型,并得到了较好的制图效果。 相似文献
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植被指数在典型草原生物量遥感估测应用中的问题探讨 总被引：5，自引：0，他引：5
遥感技术兴起于20世纪60年代初,随后被广泛应用于草地遥感估产研究,通过不同尺度数据之间建立植被指数—生物量函数关系来完成由点及面的转换。本研究选用了14种常用于草地估产的植被指数,对内蒙古锡林浩特市白音锡勒典型草原分别建立植被指数—干重、植被指数—鲜重的回归模型并对14种植被指数进行DCA分析发现,1)鲜重及干重应用在草地生物量遥感估测中均是可行的,但干重效果要优于鲜重,考虑到实验条件限制,鲜重具有更广泛的应用;2)DCA排序的第一、二轴分别代表土壤、大气的影响,且土壤是影响植被指数最主要的因子;DCA排序将14个植被指数分为4类,综合排除了土壤及大气影响的一类植被指数,也就是归一化差异植被指数及由其衍生的土壤调整植被指数、修改型土壤调整植被指数效果最好;3)经验数据显示:当生物量低于370 g/m2时,建立的估产模型都是一元线性的;当生物量在370~720 g/m2时,一元线性模型和指数模型的模拟效果都很好;当生物量高于720 g/m2时,估产模型都是指数的,因此,随着生物量范围的增大,模型逐渐由一元线性趋近于指数模型。 相似文献
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有效估算低覆盖草地叶面积指数(LAI),对监测低覆盖草地生长状况、优化完善草地管理具有重要意义。以往针对草地叶面积指数的研究大多集中于中高覆盖度草地,对低覆盖草地的研究相对较少。利用谷歌地球引擎(GEE),基于Landsat-8卫星数据提取所需特征变量,通过特征变量与叶面积指数的相关性及其在模型中的重要性进行特征优选,确定模型最佳变量个数,以此构建机器学习模型,探寻适合在低覆盖区草地估算叶面积指数的方法。结果显示,基于相关性特征优选的梯度提升回归树模型(r-GBRT)在低覆盖草地估算叶面积指数的效果较好,测试集的R2为0.686,均方根误差(RMSE)为0.101。结果表明,基于特征优选构建的机器学习模型在低覆盖条件下估算草地叶面积指数方面具有较好的应用价值。 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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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
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基于Landsat 8遥感影像数据,以西藏日喀则经南木林到申扎县的一条样带高寒草原作为研究对象,选择较为常用的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、土壤调整植被指数(soil adjusted vegetation index,SAVI)、修改型土壤调整植被指数(modified soil adjusted vegetation index,MSAVI)以及对半干旱区低覆盖植被信息较为敏感的转换型土壤调整植被指数(transformational soil adjusted vegetation index,TSAVI),结合地表反射率改进运算的FCD模型(forest canopy density mapping model)裸土(bare soil index,BI)和阴影指数(shadow index,SI)构建适合低植被覆盖区域的复合植被指数(vegetation bare shadow index,VBSI);基于各植被指数构建像元二分模型,定量反演高寒草原植被盖度;并利用网格法实测的植被盖度分析反演精度。研究结果表明,8种植被指数所构建的像元二分模型对高寒草原植被盖度的反演精度以VBSI(TSAVI)最高,反演精度为85.66%;并证明了基于野外采集的土壤光谱曲线获取的TSAVI所构建的像元二分模型对高寒草原植被盖度信息的提取具有一定的实用性;改进运算的FCD模型裸土和阴影指数能较好地削弱土壤和阴影对植被信息的影响,所构建的复合植被指数对提取稀疏高寒草原植被盖度信息具有重要的实际意义。 相似文献
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准确、高效获取草甸地上生物量信息,对牧区农牧业生产、草地资源管理、牧草可持续利用具有重要意义。本研究基于实地采集的牧草冠层光谱反射率及同期获取的地上生物量数据,运用互信息法分别分析了微分光谱、优化植被指数与草甸地上生物量的相关性,进一步构建了极限梯度提升（XGBoost）算法与不同阶光谱植被指数数据集的草甸地上生物量模拟估算模型,并与多元线性回归（MLR）和随机森林（RF）算法建立的模型进行对比。结果表明：对光谱反射率进行一阶、二阶微分与光谱植被指数变换协同应用,有助于提高冠层光谱与地上生物量的相关性;基于原始光谱植被指数与XGBoost算法构建的草甸地上生物量模拟估算模型效果最佳,均方根误差（RMSE）为140.26 g·m-2,平均绝对误差（MAE）为97.20 g·m-2,Nash效率系数（NSE）为0.81,一致性指数（d）为0.94,其次为基于RF算法构建的模型,MLR算法构建的模型精度较差。研究认为XGBoost算法可适用于草甸地上生物量模拟估算模型的建立,为快速准确的牧草高光谱遥感监测提供了技术和方法,为区域性草地高精度大面积生产力估算奠定了基础。 相似文献
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为了预测紫花苜蓿（Medicago sativa）的产草量和营养品质,通过2009年和2010年两年的田间试验,获得不同刈割时间的紫花苜蓿株高、产量（包括茎产量和叶产量）和干草样品,分析了样品的中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、粗纤维、粗蛋白,并比较了各指标之间的相互关系。分别建立了基于株高的产草量与营养品质预测模型（草产量：yTotal=0.1256x2.2866,R2=0.8898,粗蛋白含量：yCP=50.103x-0.369,R2=0.8625,中性洗涤纤维：yNDF=0.4902x+13.728,R2=0.8586,酸性洗涤纤维：yADF=0.371x+9.3476,R2=0.8678,粗纤维：yCF=0.3556x+4.598,R2=0.8855）,以及基于产草量的产量构成和营养品质预测模型,基于产量构成的营养品质预测模型,基于株高、草产量和产量构成的营养品质预测模型,和营养品质之间相互预测模型等。结果表明预测模型的准确性较高,成本降低96%,可以为黄土高原雨养耕作区紫花苜蓿的管理提供科学依据。 相似文献
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为研究氮素添加对植物多样性与土壤养分含量的影响,本研究以青海省称多县高寒草甸为对象,在添加不同水平氮素（N0（0 gN·m-2）、N1（15 gN·m-2）、N2（30 gN·m-2）、N3（45 gN·m-2）、N4（60 gN·m-2））后测定植物表型性状（盖度、高度及生物量）和土壤养分（全氮、硝态氮、铵态氮、有机碳、全磷）含量等相关指标。结果表明：当添加量为60 gN·m-2时,植物群落多样性指数显著下降（P<0.05）;随着氮素添加水平升高,土壤养分含量变化不同。其中氮素添加下植物群落多样性与土壤因子间存在相关性。土壤有机碳和铵态氮含量是影响植物多样性最大的土壤因子。综上所述,短期氮素添加通过影响高寒草甸土壤碳、氮、磷含量及其计量比,进而影响植物群落多样性。 相似文献
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基于无人机可见光影像对喀斯特地区植被信息提取与覆盖度研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为准确快速获取喀斯特石漠化地区植被和植被覆盖度信息，本研究利用四旋翼无人机采集喀斯特石漠化区域的可见光影像，选择过绿指数（EXG，excess green）、可见光波段差异植被指数（VDVI，visible-band difference vegetation indx）、红绿蓝植被指数（RGBRI，red green and blue vegetation index）、过绿减过红指数（ExG-ExR，excess green-excess red），利用植被指数时序图交点法和样本统计法思想，运用阈值分割法进行植被和植被覆盖度的信息提取，并以监督分类得到的植被和植被覆盖度信息为真实值，进行精度验证。结果表明，在贵州省关岭贞丰花江喀斯特石漠化地区，对于植被信息提取，ExG-ExR的精度最高，总体精度为95.56%，Kappa系数为0.919；ExG-ExR得到的植被覆盖度精度最好，为99.174%，均方根误差RMSE为0.097，R2为0.977。由此可见，在喀斯特地区利用植被指数时序图交点法和样本统计法思想，适合该地区的植被信息提取和植被覆盖度的提取，具有较高的精度。 相似文献
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草地盖度是评价草地生长状况的重要指标,构建高精度的盖度估测模型是开展天然草地动态监测的关键。本文利用2003—2018年实测数据和地形、土壤等55个指标,建立了4种草地盖度遥感估测模型,通过比较得到研究区草地盖度遥感估测最优模型,并分析了2001—2019年研究区草地盖度时空动态变化。结果表明：由最小绝对压缩变量筛选方法选出10个有较高重要性的变量。其中,比值植被指数与草地植被盖度间的相关性优于其他单因素模型与草地植被盖度间的相关性。在3种机器学习模型中,随机森林优于人工神经网络与支持向量机模型,其R2和均方根误差分别为0.68和12.75%。机器学习方法构建的草地盖度模型优于单因素模型,其R2可提高0.09~0.16,RMSE降低1.52%~2.81%;2001—2019年,研究区草地盖度整体上呈现出自西向东、自北向南增加的趋势,呈增加趋势的面积占比为55.4%,呈减少趋势的面积占比为44.6%。 相似文献
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基于宁夏3个试验点的数据和同期气象资料,对APSIM模型在宁夏半干旱地区的适应性进行研究。根据试验条件建立相应模型,通过“试错法”对模型相关参数进行校准,实现参数的本地化;并运用多个检验统计指标验证紫花苜蓿（Medicago sativa）土壤含水量及其分别在同心和银川试验点的生育期和干草产量。结果表明：各生育期模拟值和实测值显著相关,决定系数R2分别为0.99和1.00,D值均为0.99,NRMSE分别为2.4%和7.8%;干草产量表现出良好的相关性和一致性,决定系数R2分别为0.82和0.98,D值均为0.99,NRMSE分别为7.1%和9.3%。模拟值比实测值平均高估了7.1%;土壤含水量整体表现出较好的相关性和一致性,决定系数R2为0.82,D为0.85,NRMSE为10%,模拟值比实测值平均高估了10.1%。产量的高估很有可能与水分的高估相关,需要更详细的测量田间试验数据,改善模型土壤参数描述,提高模型预测准确度。校准后的APSIM模型在宁夏半干旱地区具有较好的适应性,可以用于指导该区半干旱区苜蓿生产及栽培措施优化管理。 相似文献
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为探究氮磷添加对黄土丘陵区典型草地群落冠层结构和多样性特征的影响,本研究以白羊草(Bothriochloa ischaemum)群落为研究对象,采用裂区试验设计,主区设4个氮(N)处理(0,25,50,100kg·hm-2·a-1),副区设4个磷(P2O5)处理(0,20,40,80kg·hm-2·a-1),测定了群落高度、叶面积指数、光合有效辐射百分比、光不对称性、地上生物量和Shannon-Wiener指数。结果表明：氮添加显著增加了群落高度和叶面积指数;氮磷添加显著增加了光合有效辐射百分比、光不对称性和地上生物量,降低了Shannon-Wiener指数。单施氮和磷分别增加了矮多年生禾本科草和多年生豆科草生物量贡献比;50和100kg·hm-2·a-1的氮添加水平与磷配施增加了高多年生杂类草生物量贡献比。结构方程模型表明,氮磷添加下光不对称性的增加对物种多样性的影响不显著。综上所述,黄土丘陵区在采取施肥措施促进退化草地恢复过程中,要权衡地上生物量提高和物种多样性下降的关系。 相似文献
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调查并分析日喀则地区退耕还草(林)工程实施后生态功能效应发现,退耕还草显著提高了植被总盖度和平均高度。退耕还草5年后外来物种增多,原播种老芒麦(Elymus sibiricus)的重要值降低,Shannon-Wiener 多样性指数和均匀度指数均增加,说明退耕还草使植被群落趋于稳定。随退耕还草时间延长,植被和土壤碳密度总体呈上升趋势,退耕还草5年后,植被碳密度比退耕初期增加331.81 g C·m-2。不考虑退耕初期因耕播时施肥的影响,并以退耕还草第3年的土壤有机碳为本底值,0～30 cm土层土壤有机碳密度从退耕3年后的2.74 kg C·m-2增加到5.06 kg C·m-2,土壤固碳速率为1.16 kg C·m-2·a-1。0～30 cm土壤全氮增加到2.98 kg N·m-2,比退耕1年和3年分别增加了1.60和1.64 kg N·m-2。退耕并禁牧后土壤趋于松软,地表植被覆盖物增加,土壤容重随退耕年龄延长而降低,土壤最大持水能力增大,特别是土壤0～10 cm最大持水量增加显著,5年后达52.37 mm,比第1年(44.48 mm)高7.89 mm。由于退耕还草时间较短,底层土壤容重及最大持水能力变化不大。 相似文献
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基于平衡施肥的紫花苜蓿光合特性及光合因子的产量效应研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为探明平衡施肥对紫花苜蓿光合特性及产量的影响,并明确光合特性各因子对紫花苜蓿产量形成的贡献,以“甘农3号”紫花苜蓿为材料,采用“3414”试验设计,通过田间试验研究,探讨了平衡施肥对紫花苜蓿产量形成的关键因子—光合特性的影响及其产量效应。结果表明:1)平衡施肥可通过提高紫花苜蓿的叶绿素含量、RuBP羧化酶活性、光合速率、碳水化合物含量、群体叶面积指数以增强光合特性,并且N 103.5 kg·hm-2、P2O5 105 kg·hm-2、K2O 90 kg·hm-2配施最有利于提高紫花苜蓿的光合特性;2)平衡施肥可显著提高紫花苜蓿干草产量,以N 103.5 kg·hm-2、P2O5 105 kg·hm-2、K2O 90 kg·hm-2配施对产量的提高最显著,年总干草产量达到25636.26 kg·hm-2,相比肥料偏施,平衡施肥才能保障紫花苜蓿高效生产;3)通过主成分归一化分析可知,群体叶面积指数、RuBP羧化酶活性、叶绿素是对紫花苜蓿产量形成贡献率最大的光合因子,其产量贡献率依次为22.8%、21.3%、15.9%。综上,平衡施肥是紫花苜蓿获得高产的重要栽培措施之一;通过调控紫花苜蓿群体叶面积指数、RuBP羧化酶活性和叶绿素含量等主要光合因子,可有效提高紫花苜蓿生产性能。 相似文献
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本研究旨在探讨瘤胃发酵产物乙酸、丙酸以及乙酸和丙酸比对奶牛干物质摄入量（DMI）、产奶量（MY）和乳成分的影响。通过回顾已发表文献，使用荟萃分析的方法构建模型并进行相应的回归分析和相关性分析。试验整理了关于奶牛生产性能的中文及英文相关文献51篇，共计181个处理，研究不同的饲料原料、营养成分、饲料添加剂对不同生理阶段泌乳奶牛瘤胃发酵指标及生产性能的影响。基于此51项试验的荟萃分析结果表明，与瘤胃内乙酸和丙酸产量相比，奶牛的产奶量（R2=-0.426，P<0.01）、乳脂率（R2=0.359，P<0.01）、乳脂产量（R2=-0.257，P<0.01）、挥发性脂肪酸（VFA）（R2=-0.226，P<0.05）和干物质采食量（DMI）（R2=-0.485，P<0.01）与瘤胃发酵产物乙酸和丙酸比有更强的相关性；瘤胃乙酸和丙酸比与奶牛的产奶量、乳脂率、乳脂产量和DMI存在极显著的一元线性回归关系（P<0.01），其比值的增加会导致DMI、产奶量、乳脂产量极显著降低（P<0.01），乳脂率极显著升高（P<0.01），瘤胃乙酸和丙酸的比值每增加1，乳脂率增加0.26%，奶牛的干物质摄入量、产奶量分别减少2.34和4.99 kg。通过荟萃分析发现，乙酸与丙酸的比值可以更科学地预测乳脂在乳中的占比且准确反应牛奶乳脂率的变化，为饲粮的选取及调控乳品质提供了参考价值。 相似文献