近年來,光譜分析應用于植物多樣性的估算引起了全球生物多樣性學界的廣泛關注。基于光譜異質性假說（SVH）,大量案例研究應用光譜指數(shù)估算了森林、草原等的植物物種alpha多樣性,但是beta多樣性的研究尚缺乏。在我國渾善達克沙地中部調查270個直徑為0.8 m的植物群落樣方,測量植物物種beta多樣性,并采集樣方高光譜數(shù)據(jù)（375～1 025 nm）。中隨機抽取樣方數(shù)據(jù)165個作為模型訓練數(shù)據(jù), 105個作為模型驗證數(shù)據(jù)。beta多樣性指數(shù)選用Bray-Curtis index （BC）, S?rensen index （S）和Jaccard index （J）。基于物種特征波段,開發(fā)了164個高光譜指數(shù)估算物種beta多樣性指數(shù)。采用Pearson相關性分析對開發(fā)的高光譜指數(shù)進行初步篩選,然后比較不同植物群落蓋度和群落復雜性條件下高光譜指數(shù)的穩(wěn)定性,進一步篩選。結果表明, 400～1 000 nm光譜反射率一階導數(shù)的相似性指數(shù)和歐氏距離指數(shù),以及760～800 nm之間的相似性指數(shù),能夠較好地估算植物物種beta多樣性。其中,物種BC指數(shù)與高光譜歐氏距離指數(shù)表現(xiàn)最為一致,二者都考慮了物種... 

【文章來源】：光譜學與光譜分析. 2020,40(07)北大核心EISCICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

實測值(y軸)與估算值(x軸)的散點圖及其相關性(n=105)

圖1 實測值(y軸)與估算值(x軸)的散點圖及其相關性(n=105)研究選擇的微尺度(0.8 m)也可能是改善估算精度的一個因素。 放牧干草地的案例研究表明, 隨著空間尺度的增加(從3 m增加到6 m), 光譜相似性和物種相似性指數(shù)之間的相關性下降[14]。 其原因可能是隨著空間尺度增加, 樣方內的環(huán)境異質性(例如土壤理化性質和水分、 土壤類型、 枯落物和植被陰影)也會增加, 干擾群落的高光譜特征, 降低了物種光譜之間的差異性。


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