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题名基于高光谱遥感的克氏针茅群落生物量估算
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作者
程云湘
贾子玉
庄前友
红梅
张凡凡
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机构
内蒙古大学蒙古高原生态学与资源利用教育部重点实验室/内蒙古草地生态学重点实验室-省部共建国家重点实验室培育基地/内蒙古大学生态与环境学院
中国农业大学草业科学与技术学院
赤峰市森林草原保护发展中心
鄂尔多斯市自然资源局
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出处
《草业科学》
北大核心
2025年第1期23-34,共12页
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基金
蒙古高原生态与资源利用教育部重点实验室开放基金课题(KF2023004)
中国科学院战略性先导科技专项(A类)(XDA26000000)
内蒙古自治区科技重大专项(2021ZD0044)。
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文摘
利用高光谱遥感技术能够高效、无损、快速地获取草地地上生物量,对草地畜牧业的动态监测、高效管理及草畜供求关系平衡等具有重要意义。为了估算生长期克氏针茅(Stipa krylovii)群落地上生物量最适宜的光谱变量与植被指数,本研究在内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗牧场获取光谱反射率与地上生物量数据,通过原始高光谱数据以及一阶微分、植被指数、绿峰与红谷等变量,运用回归模型建立相应地上生物量估算模型并对比评价模型精度。结果表明:克氏针茅群落在7月-8月的牧草生长过程中,生物量逐渐增加,8月-9月牧草枯黄明显,生物量显著下降(P<0.05)。对原始高光谱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;在高光谱变量中,利用红边斜率(Dr)构建的线性模型精度最佳,R2为0.94,均方根误差(RMSE)为1.97 g·m^(-2),平均相对误差(MAE)为1.97 g·m^(-2)。在植被指数中,利用土壤调整植被指数(SAVI)构建的多项式模型精度最佳,R2为0.92,RMSE为1.15 g·m^(-2),MAE为1.39 g·m^(-2)。本研究能够为不同高光谱变量估算针茅群落地上生物量提供科学依据,为牧区天然草地实现快速精准的遥感监测提供方法和技术支持。
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关键词
生物量
高光谱遥感
模型估测
波段优选
植被指数
光谱变量
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Keywords
biomass
hyperspectral remote sensing
model estimation
band optimization
vegetation index
spectral variable
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分类号
S812
[农业科学—草业科学]
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