【摘要】：我國草地面積廣闊,但目前正面臨著嚴(yán)重的退化問題,制約著我國畜牧業(yè)的持續(xù)發(fā)展,因此急需一種有效的草地退化檢測的新手段。文中以壩上草原為研究對象,利用地面實測高光譜數(shù)據(jù),運用包絡(luò)線去除法和一階微分法對壩上草原主要優(yōu)勢種(羊草、針茅、腳苔草、糙隱子草)和退化指示種(冷蒿、狼毒、星毛委陵菜)的光譜曲線進(jìn)行了處理并提取了多種特征參數(shù),找到了退化指示種識別的有效方法。在此基礎(chǔ)上,運用線性混合光譜分解模型計算了退化指示種的覆蓋度,經(jīng)驗證在誤差范圍內(nèi),證明線性混合分解模型在研究區(qū)內(nèi)有效,可為大面積的草原退化檢測提供科學(xué)依據(jù)。
[Abstract]:The grassland area in China is vast, but it is facing serious degradation problem at present, which restricts the sustainable development of animal husbandry in our country. Therefore, a new effective method of grassland degradation detection is urgently needed. Taking Bashang grassland as the research object, using the ground measured hyperspectral data, the main dominant species (Leymus chinensis, Stipa arundinacea, Carex vulgaris) and the degenerative indicator species (Artemisia artemisia) were studied by using the envelope removal method and the first order differential method. The spectral curve of Potentilla chamaejasme) was processed and a variety of characteristic parameters were extracted and an effective method for identifying degenerate indicator species was found. On this basis, the coverage of degenerate indicator species is calculated by using the linear mixed spectral decomposition model. It is proved that the linear mixed decomposition model is effective in the study area. It can provide scientific basis for grassland degradation detection in large area.
【作者單位】： 河北師范大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;河北省環(huán)境演變與生態(tài)建設(shè)實驗室;
【基金】：河北省自然科學(xué)基金(D2013205077;D2014205070) 河北省高校重點學(xué)科建設(shè)項目資助
【分類號】：S812.6

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2214304