本文關(guān)鍵詞：基于地面高光譜遙感的科爾沁沙地植被蓋度估算及生物量模擬　出處：《內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：植被的光譜參數(shù)和定量模型是對(duì)其生長(zhǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與精確診斷研究的關(guān)鍵內(nèi)容。隨著人們對(duì)生態(tài)環(huán)境的持續(xù)關(guān)注,生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)、評(píng)估、治理等方面的發(fā)展迫切需要低成本、低耗時(shí)、高精度、高密度和高穩(wěn)定性的信息獲取技術(shù)。而基于地面高光譜遙感技術(shù)的植被生態(tài)應(yīng)用使得快速監(jiān)測(cè)植被長(zhǎng)勢(shì)以及準(zhǔn)確估測(cè)植被理化性質(zhì)成為可能。本文以我國內(nèi)蒙古自治區(qū)通遼市科爾沁左翼后旗東南方向的阿古拉生態(tài)水文試驗(yàn)區(qū)為研究區(qū)域,利用美國Analytical Spectral Device (ASD, Inc., Boulder, CO,USA)公司的FieldSpec HandHeld便攜式地物光譜儀開展了一系列典型植被野外觀測(cè)試驗(yàn),并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)控制試驗(yàn),評(píng)估了異向反射率效應(yīng)(Anisotropic Reflectance Effect, ARE)對(duì)基于光譜混合分析(Spectral Mixture Analysis, SMA)的植被蓋度反演估算的影響,最后對(duì)試驗(yàn)區(qū)兩個(gè)天然草地試驗(yàn)點(diǎn)進(jìn)行了高光譜植被指數(shù)模擬地上干、鮮生物量的研究。取得的主要成果如下：1.由于植被葉片各種色素、液態(tài)水分、內(nèi)部結(jié)構(gòu)的差異,不同植被類型的反射率光譜存在差異性,但也會(huì)有“異物同譜”現(xiàn)象的發(fā)生；外界環(huán)境對(duì)植被生長(zhǎng)的影響是十分顯著的,植被生長(zhǎng)情況的差異可以反映在其冠層反射率光譜曲線上,從而引發(fā)了“同物異譜”的現(xiàn)象。2.在不考慮異向反射率效應(yīng)的情況下,運(yùn)用線性光譜混合分析(分別使用可見光波段和近紅外波段)對(duì)三個(gè)試驗(yàn)寸苔草蓋度的估算效果并不理想,可見光波段和近紅外波段的均方根誤差RMSE分別高達(dá)0.160和0.164�？紤]異向反射率效應(yīng)后,利用近紅外波段對(duì)寸苔草蓋度估算的精度提升明顯,均方根誤差RMSE由0.164降低到了0.079,降幅高達(dá)52%。未來的植被蓋度估算研究應(yīng)該重視異向反射率效應(yīng),因?yàn)樗梢哉J(rèn)為是同種端元類型光譜差異性的另一重要來源。3.天然條件下,即使對(duì)于具有同一植被類型的區(qū)域,其范圍內(nèi)的植被參數(shù)也會(huì)有較大的空間異質(zhì)性,尤其在土壤、水分以及地形等局部環(huán)境因子存在較大差異的條件下,此現(xiàn)象更為明顯。因此通常研究所做的關(guān)于特定植被類型葉面積指數(shù)和地上生物量等植被參數(shù)在一定空間上具有較小異質(zhì)性的假設(shè)是不正確的。4.試驗(yàn)區(qū)兩個(gè)天然草地地上干、鮮生物量與其單波段原始高光譜冠層反射率相關(guān)關(guān)系很弱,C4試驗(yàn)點(diǎn)最優(yōu)決定系數(shù)R20.202,而C3試驗(yàn)點(diǎn)受其植被群落結(jié)構(gòu)空間上分層的影響,最優(yōu)決定系數(shù)R20.062。5.基于原表達(dá)式波段范圍構(gòu)建的四個(gè)植被指數(shù)(簡(jiǎn)單比值植被指數(shù)、歸一化植被指數(shù)、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)和增強(qiáng)型植被指數(shù))與地上干、鮮生物量的最佳相關(guān)系數(shù)明顯低于基于全波段范圍構(gòu)建的植被指數(shù)：結(jié)合多元線性逐步回歸分析對(duì)構(gòu)建出來的四個(gè)最佳植被指數(shù)進(jìn)行篩選,對(duì)于C3試驗(yàn)點(diǎn)地上干生物量,挑選出歸一化植被指數(shù)和增強(qiáng)型植被指數(shù),決定系數(shù)R2為0.732,均方根誤差RMSE為57.5g/m2,而對(duì)于C3試驗(yàn)點(diǎn)地上鮮生物量以及C4試驗(yàn)點(diǎn)地上干、鮮生物量,選出的植被指數(shù)都是土壤調(diào)節(jié)指數(shù)和增強(qiáng)型植被指數(shù),其決定系數(shù)R2分別為0.769,0.676,0.693,對(duì)應(yīng)均方根誤差RMSE分別為184 g/m2、65.8 g/m2、134g/m2。
[Abstract]:The spectral parameters and the quantitative model of vegetation growth is the key content of real-time monitoring and accurate diagnosis of its study. As people continue to focus on the ecological environment, ecological environment monitoring and assessment, development, treatment and other aspects of the urgent need for low cost, low consumption, high precision, high density and high information acquisition technology and ecological stability. The application of ground vegetation based on hyperspectral remote sensing technology makes rapid monitoring vegetation growth and accurate estimation of vegetation physicochemical properties become possible. The eco hydrological agula test area based on China's Tongliao the Inner Mongolia Autonomous Region city Kerqinzuoyihouqi southeast as the study area, using the United States Analytical Spectral Device (ASD, Inc., Boulder, CO, USA) FieldSpec HandHeld portable spectrometer, carried out a series of typical vegetation field test, and on the basis of the design of control test, evaluation Estimation of anisotropic reflectance effect (Anisotropic Reflectance Effect, ARE) of spectral mixture analysis (based on Spectral Mixture Analysis, SMA) to evaluate the effect of vegetation coverage inversion, at the end of the two natural grassland experiment test areas were Hyperspectral Vegetation Index simulation on dry, fresh biomass. The main achievements are as follows: 1. the vegetation leaf pigment, liquid water, the difference of internal structure, the reflectance spectra of different vegetation types are different, but there will also be "objects with the same spectrum" phenomenon; effect of external environment on the growth of vegetation is very significant, the differences can be reflected in the growth of vegetation canopy reflectance spectra the curve, which led to the "synonyms spectrum" phenomenon of.2. without considering the anisotropic reflectance effect, using linear spectral mixture analysis (respectively using visible light And the near infrared band) to estimate the effect of three inch test coverage of Carex is not ideal, the root mean square error of RMSE visible and near infrared bands were as high as 0.160 and 0.164. considering the anisotropic reflectance effect, estimation of coverage by near infrared band Carex inch accuracy increase significantly, root mean square error by RMSE 0.164 reduced to 0.079, a decline of up to 52%. estimation of vegetation coverage in future should pay attention to the different reflection effect, because it can be considered the same end another important source of.3. natural condition difference spectral element types, even to have the same vegetation area, vegetation parameters within its range will be large spatial heterogeneity, especially in soil, moisture and terrain of local environmental factors of different conditions, this phenomenon is more obvious. So usually the research done on specific vegetation types Leaf area index and aboveground biomass of vegetation parameters with smaller heterogeneity in a certain space on the assumption that the.4. is not the correct test area of two natural grassland aboveground dry biomass, fresh and original single band hyperspectral canopy reflectance correlation is very weak, C4 decided to test the optimal coefficient of R20.202 and C3. The test point affected by the spatial structure of vegetation community on the stratification, optimal decision coefficient R20.062.5. four vegetation index based on the scope of the original expression band (ratio vegetation index, vegetation index, soil adjusted vegetation index and enhanced vegetation index) with dry, the best correlation coefficient of fresh biomass was significantly lower than that of vegetation full wave band based on the index: the combination of multiple linear stepwise regression analysis of the four best vegetation index constructed were screened for the C3 test on dry biomass, selection The normalized difference vegetation index and enhanced vegetation index, the coefficient of determination R2 was 0.732, the root mean square error of RMSE 57.5g/m2, and C3 test for aboveground biomass and C4 test on dry, fresh biomass and vegetation index are selected vegetation index and enhanced vegetation index, the coefficient of determination R2 were 0.769,0.676,0.693, corresponding to the root mean square error of RMSE were 184 g/m2,65.8 g/m2134g/m2.

【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：Q948

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本文編號(hào)：1361533