本文關(guān)鍵詞：旱區(qū)植被遙感信息提取與反演

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【摘要】：在旱區(qū),植被覆蓋度和地上生物量等植被信息是植被生長狀況評價與荒漠化監(jiān)測的重要指標(biāo)。遙感技術(shù)為植被信息提取提供了多波段及多時相的數(shù)據(jù)源。但是,由于旱區(qū)大部分地區(qū)分布的荒漠植被非常稀疏,傳感器探測植被光譜信息的敏感度降低,因此,通用遙感模型在提取干旱區(qū)荒漠植被信息時失去其普適性;同時,受傳感器分辨率限制,中低分辨率遙感影像像元中�；旌嫌卸喾N類型地表信息,混合像元問題導(dǎo)致荒漠植被信息提取困難,使稀疏荒漠植被覆蓋度和地上生物量的反演存在很大的不確定性。針對這一問題,本文提出了一套適用于旱區(qū)荒漠植被的遙感信息提取與反演方法,以我國半干旱區(qū)、干旱區(qū)以及極干旱區(qū)為研究區(qū),基于野外調(diào)查數(shù)據(jù)和多源遙感數(shù)據(jù),采用回歸模型方法對多個典型區(qū)以及不同類型旱區(qū)的植被地上生物量和覆蓋度進行了反演與估算。主要研究結(jié)果與結(jié)論如下:(1)荒漠植被遙感信息提取與反演方法分為以下4個步驟:1)采用異速生長方程對地面樣方內(nèi)植被地上生物量進行估算;2)從高、中、低分辨率的遙感數(shù)據(jù)中提取與稀疏植被高度相關(guān)的遙感特征參數(shù);3)對地面樣方數(shù)據(jù)與遙感數(shù)據(jù)進行時間以及空間上的配準(zhǔn),采用線性、非線性回歸模型方法構(gòu)建各個典型研究區(qū)以及不同類型旱區(qū)荒漠植被的地上生物量與覆蓋度估算模型;4)選取最優(yōu)回歸模型對影像覆蓋范圍的植被地上生物量與覆蓋度進行估算,并利用高分辨率植被地上生物量和覆蓋度估算結(jié)果對中低分辨率數(shù)據(jù)估算結(jié)果進行校正。(2)在毛烏素沙地、烏蘭布和東北緣荒漠—綠洲過渡帶和庫姆塔格沙漠典型研究區(qū),以高分辨率數(shù)據(jù)為遙感數(shù)據(jù)源,從中提取植被指數(shù)、紋理指數(shù)等遙感特征參數(shù),基于地面樣方數(shù)據(jù)建立回歸模型。研究結(jié)果表明:基于高分辨率數(shù)據(jù)構(gòu)建的荒漠植被地上生物量回歸模型的R2均在0.8以上,構(gòu)建與預(yù)測數(shù)據(jù)集的比值接近于1,估算效果較好。在庫姆塔格沙漠研究區(qū)的阿爾金山戈壁荒漠研究區(qū),采用分割法將地面樣方分割為不同尺寸小樣方,可以有效提高稀疏荒漠植被地上生物量模型的估算精度(R2???=0.98,RMSErel????????????=10.98%)。(3)在毛烏素沙地、青海共和盆地、烏蘭布和沙漠東北緣荒漠—綠洲過渡帶、民勤和庫姆塔格沙漠典型研究區(qū),以中分辨率數(shù)據(jù)為遙感數(shù)據(jù)源,基于地面樣方數(shù)據(jù)建立回歸模型。研究結(jié)果表明:半干旱區(qū)荒漠植被地上生物量最優(yōu)回歸模型的R2在0.8左右,RMSErel在28—50%之間;干旱區(qū)荒漠植被地上生物量最優(yōu)回歸模型的R2在0.5左右,RMSErel在51—65%之間;極干旱區(qū)荒漠植被最優(yōu)地上生物量最優(yōu)回歸模型的R2???在0.4左右,RMSErel????????????在70%左右。(4)在毛烏素沙地和庫姆塔格沙漠的阿爾金山前戈壁荒漠研究區(qū),采用高分辨率數(shù)據(jù)作為地面數(shù)據(jù)與中分辨率數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換媒介,對中分辨率植被地上生物量數(shù)據(jù)進行校正,顯著提高了植被地上生物量估算精度,并且在極干旱區(qū)效果更為顯著。(5)將毛烏素沙地和共和盆地研究區(qū)的中分辨率地上生物量數(shù)據(jù)作為半干旱區(qū)低分辨率數(shù)據(jù)與地面樣方數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換媒介,將民勤研究區(qū)的中分辨率地上生物量數(shù)據(jù)作為干旱區(qū)低分辨率數(shù)據(jù)與地面樣方數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換媒介,將阿爾金山前戈壁荒漠地上生物量數(shù)據(jù)作為極干旱區(qū)低分辨率數(shù)據(jù)與地面樣方數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換媒介,對旱區(qū)荒漠植被地上生物量進行了估算,提高了旱區(qū)地上生物量估算精度,對旱區(qū)2000-2016年的植被地上生物量和覆蓋度的時空動態(tài)進行了初步分析。
【學(xué)位授予單位】：中國林業(yè)科學(xué)研究院
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：Q948

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本文編號：1293836