基于Landsat 8 OLI影像的渭-库绿洲植被地上生物量估算

干旱区绿洲植被地上生物量估算研究可为绿洲生态系统稳定性评价与区域碳储量估算提供重要依据。以渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,利用ENVI 5.3软件对Landsat 8 OLI影像数据进行预处理,提取反映植被地上生物量信息的植被指数和波段因子,并结合样地实测数据,采用常规统计模型、多元逐步回归和偏最小二乘回归方法建立研究区植被地上生物量最优估测模型,从而揭示该绿洲植被地上生物量的空间分布特征。结果表明:1)所选的20个遥感因子与实测植被地上生物量呈极显著正相关关系,相关系数为0.5~0.7(P<0.01)。2)乔木与灌木地上生物量最优估测模型均为多元逐步回归模型,草本与农作物地上生物量的估测模型以偏最小二乘回归模型为最优,模型验证决定系数均在0.6以上,均方根误差和平均绝对误差均较小。3)研究区植被地上生物量主要在280~1450 g·m^(-2)分布,面积约为6973.82 km^(2),低水平地上生物量(ABG<65 g·m^(-2))分布区域约占研究区总面积的15.02%。地上生物量由高到低依次为:农作物>乔木>灌木>草本。根据不同的植被类型,基于地物光谱特征构建的遥感估测模型可准确估算干旱区绿洲植被地上生物量,并对其空间分布特征进行遥感定量反演。

基于高分辨率遥感影像的植被分类方法比较

以新疆库车市东部绿洲-荒漠过渡带为研究对象,利用GF-2号遥感影像为主要数据源,在野外调查的基础上,采用基于像元的监督分类和分层次多尺度分割的面向对象分类方法对研究区植被信息进行准确识别。结果表明:1)监督分类与面向对象的分类结果大体一致,两者的总体分类精度均可达到94%以上,Kappa系数大于0.93,都体现出了较高的分类精度;2)与监督分类相比,面向对象的分类方法在总体分类精度上提升了3.79%,Kappa系数提高了0.032,具有更好的分类效果和分类精度。通过确定最优尺度分割,面向对象的分类方法可更为准确地提取研究区植被信息,为合理评价区域土地荒漠化状况提供科学依据。

塔里木盆地北缘绿洲-荒漠过渡带典型植物地上生物量估测

以塔里木盆地北缘绿洲-荒漠过渡带中的典型植物柽柳(Tamarix ramosissima)、盐节木(Halocnemum strobilaceum)、盐穗木(Halostachys caspica)和芦苇(Phragmites australis)为研究对象,依据野外调查数据,采用典型植物的冠幅和株高等单一因子及其派生因子为自变量,构建典型植物地上生物量的估测模型,并对模型的拟合效果进行精度验证。结果表明:柽柳、盐节木和盐穗木的冠幅与株高相比,对其地上生物量的影响更大,芦苇则相反;复合变量相对于单一变量而言,其地上生物量具有更高的相关性(P<0.01);柽柳、盐节木和盐穗木的地上生物量最优模型均为S型曲线模型,芦苇的地上生物量最优模型为三次曲线模型,拟合指数(R2)分别为0.591、0.623、0.754和0.640;估测模型的回归效果均达到极显著(P<0.001)。构建典型植物的地上生物量估测模型,对准确估算塔里木盆地北缘荒漠生态系统的地上生物量具有重要的现实意义,同时可为其他荒漠植物生物量的估算以及塔里木盆地北缘土地荒漠化的治理和碳储量研究提供理论参考。