基于无人机多维数据集的森林地上生物量估测模型研究

森林地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是评价森林生长情况的重要指标。基于数字航空摄影(Digital aerial photography,DAP)生成的二维和三维数据,分别计算了41个点云高度变量和16个可见光植被指数,利用6种回归算法(随机森林(RF)、袋装树(BT)、支持向量回归(SVR)、Cubist、类别型特征提升(CatBoost)、极端梯度提升(XGBoost))分别构建了单一变量集和综合变量集AGB估测模型,探索了不同变量对于AGB估测模型的贡献。研究结果表明光谱数据集和点云数据集AGB预测模型精度最高分别为Cubist和XGBoost,R^(2)分别为0.5309和0.6395。组合数据集最高精度模型为XGBoost,R^(2)达到0.7601,XGBoost模型具有更高的AGB估测稳定性。研究还表明6种机器学习模型的贡献主要取决于所考虑的回归方法,所选择的特征个数和特征对模型的重要性在不同的模型中并不一致。DOM光谱特征在AGB的估测中具有更高的重要性。总体来说,二维和三维数据的结合能够有效提高森林AGB估测精度,基于无人机倾斜摄影获取的RGB影像能够实现森林AGB的快速无损估计。

棉花地上鲜生物量的高光谱估算模型研究

通过测试棉花6个生育时期350～2500 nm波段的冠层高光谱数据,采用连续统去除和波段深度归一化的分析方法,计算出棉花反射光谱550～750 nm波段深度参数（Dc）;同时,将冠层反射光谱数据与棉花鲜生物量进行逐步回归分析,确定了近红外波段763 nm及红光波段670 nm是棉花鲜生物量的2个敏感波段,并组成了高光谱归一化植被指数（NDVI）和比值植被指数（RVI）;基于Dc参数和NDVI、RVI植被指数,建立了棉花地上鲜生物量的5种单变量线性与非线性函数模型,分析表明,RVI的指数函数模型反演的棉花地上鲜生物量的估计值与实测值的相关系数最大（R=0.7289＊＊,RMSE=0.8776）;5种函数模型方程,经检验均达到1%的极显著水平,其中,以指数函数、幂函数和双曲线函数构建的棉花鲜生物量估算模型精度相对较高;该研究采用高光谱植被参数和指数,实时、无损、动态、定量提取了棉花地上鲜生物量,为分析、模拟、评价、预测棉花群体大小,设计理想棉花群体及棉花高光谱遥感估产提供了科学的依据.

甘南草地地上生物量的高光谱遥感估算研究

为了促进高光谱分辨率遥感技术在草地畜牧业动态监测和遥感估产中的应用,选择甘南草原为研究区,通过野外观测,测量了天然牧草的冠层高光谱和地上生物量数据,分析了4种主要草地类型的冠层光谱曲线特征,并分析了地上鲜生物量与冠层反射光谱和一阶微分光谱之间的相关关系,构建了光谱特征参数作为变量,建立了甘南草原牧草地上鲜生物量的高光谱估算模型,并对模型进行检验,结果表明:特征参数D723的对数回归模型,不仅相关系数较高,而且均方根和相对误差都较小,因此,估算精度较高,可作为甘南草地地上鲜生物量的最佳高光谱估算模型。

藏北典型高寒草甸地上生物量的遥感估算模型

本研究利用2010和2011年6-9月高寒嵩草草甸群落地上生物量数据和同期的中分辨率成像光谱仪(mod-erate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)影像数据,建立了西藏自治区拉萨当雄高寒草甸的地上生物量遥感估算模型。在探讨群落地上生物量与归一化植被指数(normalized difference vegetation indices,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation indices,EVI)以及地表水分指数(land surface water indices,LSWI)相关关系的基础上,构建了群落地上生物量与各指数的线性或非线性(包括对数函数、二次多项式、三次多项式、幂函数、增长曲线、指数函数)估算模型,并进行了模型验证。结果表明,1)3个指数中EVI的模拟效果最好,NDVI次之,LSWI最差;2)所有模型中线性模型的模拟效果最好,EVI的线性模型为:y=174.225x,R2=0.975,P<0.001,NDVI的线性模型为:y=115.478x,R2=0.956,P<0.001;3)在预测效果方面,幂函数模型最好,线性模型次之,其平均误差分别仅为9.76%和10.8%,因此,两者都可以用于高寒草甸群落地上生物量的模拟。

锡林河流域中游草原植被退化遥感监测及合理放牧强度的确定

以内蒙古锡林河流域中游为研究区,应用LandsatTM资料,结合地面生物量定位测定,建立草原地上生物量估产模型,应用VisualC++编程,估算了2000年7月中下旬锡林河流域中部草原地上生物量。在锡林河流域中部两大草原植被类型[羊草+大针茅和(大针茅)克氏针茅+冰草]不同生物量的基础上,以象元为诊断单元,判别了各象元所代表地块草原植被的退化等级,绘制锡林河流域中部草原植被退化分布图。1999年锡林河以东草原退化面积为2697.3km2,占中游草原面积的49.7%,以西退化面积为1644.4km2,占30.3%。以草原生态系统可持续性为目标,针对不同退化等级草场制定不同的牧草产量利用率,划分6个放牧强度等级,计算各放牧等级的合理放牧强度(标准羊单位/km2)、面积和载畜量,研究结果可为草原退化的恢复、畜牧业的可持续发展提供决策支持。

黄土高原典型草原地上生物量估测模型

为了寻求有效的草地地上生物量估测方法和精确估测黄土高原典型草原草原地上生物量。于2014年8月中旬,在黄土高原典型草原草原地上生物量达到最大值,分别从单株水平和种群水平进行野外调查。以株高(H)和盖度(C)的复合因子(C×H)为自变量,通过回归分析,建立地上生物量估测模型,采用留一法对其精确性进行评估;并通过校正系数以及群落总生物量估测值和实测值比较单株水平和种群水平所建模型的精确性。结果表明:黄土高原典型草原草地,无论在单株水平还是种群水平,线性和幂函数对该区域生物量的拟合效果更好。估测模型检验结果表明,在单株水平各个物种的生物量估测值与实测值相关性较好,均达到了显著水平(P<0.05),其r值均大于0.6,总相对误差RS均小于10%,平均相对误差绝对值RMA(average absolute value of relative error)均小于30%,总生物量的实测值与估测值比较接近,校正系数均接近1;而在种群水平上,虽然各物种的生物量估测值与实测值相关性均达到了显著水平(P<0.05),但多数物种平均相对误差绝对值RMA大于30%,总相对误差RS(total relative error)均大于10%,总生物量的估测值均大于实测值,校正系数均偏离了1,说明在黄土高原典型草原通过单株水平建立的物种生物量估测模型的精度优于种群水平建立的物种生物量估测模型的精度。

西藏高原典型草地地上生物量遥感估算

准确估算草地地上生物量对合理规划区域畜牧业、评估草地植被的生态效益有重要意义。利用每月两次的野外调查资料和对应的MODIS植被指数,以GIS空间数据处理技术和多元统计分析方法等为手段,建立了西藏高寒草甸、高寒草原和温性草原3个典型草地类型的地上生物量遥感估算模型和方法。结果表明:MODIS植被指数更适合于高寒草甸和高寒草原的地上生物量估算,对于高寒草甸,最佳估算模型是基于归一化植被指数(normalized differ-ence vegetation index,NDVI)的三次多项式,其相关系数为0.82;对高寒草原,则是基于增强型植被指数(enhanced veg-etation index,EVI)的三次多项式,相关系数达0.83;由于温性草原存在很强的空间异质性,估算效果较其他2个草地类型差。MODIS植被指数对草地生长期鲜草生物量的估算和模拟效果要优于总地上生物量。在生长期,高寒草甸和高寒草原的鲜草生物量与植被指数之间的相关系数都大于0.8,最高达0.92;对温性草原,两者的相关系数也均大于0.67,其中,NDVI是高寒草甸和温性草原鲜草生物量估算的最佳植被指数,对高寒草原则是EVI。对同一草地类型,由于地上生物量差异较小,使得相比其他模型,线性或多项式回归模型更适合于西藏高原草地地上生物量的估算。

荒漠草原不同植被恢复模式地上生物量与土壤水分的关系

以短花针茅荒漠草原不同植被恢复模式的天然草地为对象,研究草地地上部分生物量及不同土层深度土壤水分的变化,分析地上部分生物量与土壤含水量之间的关系。结果表明:围栏封育+灌木条带+施肥复壮、围栏封育+松土补播+草种包衣2种荒漠草原植被恢复模式草地地上生物量在生长末期分别比放牧天然草地,增加31.30g/m2、24.57g/m2;3种植被恢复模式及放牧样地的表层(0～20cm)土壤含水量均较低,随着深度增加,土壤含水量增大;短花针茅荒漠草原地上生物量与土壤含水量间呈正相关关系,围栏封育+灌木条带+施肥复壮、围栏封育+松土补播+草种包衣试验样地、放牧天然草地(CK)的地上生物量与0～20cm土壤含水量呈显著正相关(P<0.05),"围栏封育+灌木条带+施肥复壮"试验样地的地上生物量与20～40cm土壤含水量为极显著正相关(P<0.01);退化荒漠草原生态恢复过程中,可采取围栏封育、施肥、补播、增加防护灌木带等多种措施以提高生态恢复效果。

古尔班通古特沙漠不同生态类型梭梭地上生物量估算模型

以古尔班通古特沙漠梭梭(Haloxylon ammodendron)为研究对象,采用基径(D)和株高(H)的组合D2H为变量,建立了沙质、盐土和石砾质3个生态类型梭梭地上生物量、基径≥3 cm的粗枝生物量及基径<3 cm细枝生物量的预测模型。结果表明:梭梭地上生物量、粗枝生物量及细枝生物量与基径平方乘高(D2H)之间存在极为显著的相关关系;地上生物量在3种生态类型上均表现出与乔木树种类似的相对生长规律,其估测模型以幂函数方程最优;粗枝和细枝生物量在沙质生态类型上以幂函数方程最好,而在盐土和石砾质生态类型上则以二次多项式方程最佳;各模型回检的拟合精度都在85%以上,预测精度较可靠。

基于无人机图像的水稻地上部生物量估算

【目的】为探究无人机图像估算水稻地上部生物量(Aboveground biomass,AGB)的可行性,明确各图像特征与水稻AGB的定量关系,构建基于图像特征的水稻AGB估算模型。【方法】通过实施2个品种和4个施氮水平的小区试验,于分蘖期、孕穗期和齐穗期测定水稻AGB,同步采用无人机搭载数码相机获取水稻图像并提取颜色指数和纹理特征,分析其在不同生育期与水稻AGB之间的相关性,构建定量估算模型,并对模型进行检验。【结果】颜色指数中红蓝差值(r-b)与水稻AGB之间的相关性最好,纹理特征参数(G-mean)与水稻AGB之间的相关性最高;基于红蓝差值(r-b)和G-mean构建的水稻AGB双指数模型优于单一指数模型,全生育期估算模型y=2544.507+5054.243x_(1)−145.543x_(2)−556.553x_(1)x_(2)+27379.41x_(1)^(2)+3.927x_(2)^(2),建模决定系数(R^(2))为0.9202,模型检验的决定系数(R^(2))为0.9112。【结论】基于颜色指数(r-b)和纹理特征参数(G-mean)融合构建的AGB估算模型可准确的估算水稻AGB,在水稻长势快速无损监测和精确管理中具有应用价值。

基于高光谱特征参数荒漠草原生物量估测研究

应用高光谱技术对荒漠草原草地生物量进行估测,分别采用原始光谱、一阶微分光谱和高光谱特征参数,分析荒漠草原草地冠层光谱数据与草地生物量相关关系,选择与草地生物量显著相关的高光谱特征参数,利用单变量线性与非线性、逐步回归和BP(Back Propagation)神经网络构建估测模型。试验结果表明:与草地生物量相关系数最大的为高光谱特征参数SDR/SDb,相关系数为0.792;通过高光谱特征参数Dy、Rg、Rr、SDy、SDR、Rg/Rr、(Rg-Rr)/(Rg+Rr)、SDR/SDb、(SDR-SDy)/(SDR+SDy)建立的BP神经网络回归模型最优,决定系数R2为0.766,均方根误差为40.19g/m2,相对误差为29.88%。因此,利用草地冠层高光谱特征参数可以估测草地生物量,能够对草地生物量进行定量分析,为草地精细化管理提供技术支持,对畜牧业可持续发展具有重要意义。

内蒙古敖汉旗北部风沙土区两种灌木地上生物量估算模型

以内蒙古赤峰敖汉旗北部风沙土区两种主要灌木(黄柳、小叶锦鸡儿)为研究对象,利用不同函数和自变量来构建植株个体的地上生物量估测模型,筛选出与生物量相关性最显著、拟合度最好的地上生物量估测模型。研究结果表明:两种典型灌木的最优生物量回归方程均为幂函数方程。判定系数R^2为0.626~0.915,SEE值为0.179~0.508,F检验达到显著性水平,黄柳以断面周长(DH)为自变量的模型最优,模型为y=2.193x^(1.291)(R^2=0.915,p<0.01);小叶锦鸡儿则以冠幅(S)为自变量建立的幂函数模型最佳,为y=0.008x^(2.349),(R^2=0.878,p<0.01)。由于灌木的生长状况具有空间异质性,在其他研究区使用该模型时需要精度的检验和校正。

黄土丘陵区沙棘地上部生物量估测模型

根据沙棘生长因子与其地上部生物量间的相关关系，以生长因子为自变量，沙棘地上部生物量为因变量，应用主成分分析和多元回归分析方法，依据最优子集和平均残差平方和的优选原则，从单生长因子、双生长因子、多生长因子估测模型中，筛选出具有最优性质的沙棘地上部生物量估测模型，复相关系数为０．９４２１～０．９９５９，经检验均达十分显著水平。这一研究结果改进了非破坏性调查沙棘地上部生物量的方法。

利用高光谱技术进行草地地上生物量估测

简要介绍了高光谱遥感的概念及其特点,并阐述了高光谱遥感技术估测牧草地上生物量原理。在阐述植被指数在草地科学领域运用的同时,介绍了植被指数NDVI和RVI的特点,就NDVI和RVI在草地地上生物量估测中的运用做了初步的探讨,并分析了不同草地类型对植被指数及草地地上生物量的影响。其结果表明,不同草地类型中使用的植被指数及估产模型各异。

基于照相技术的枸杞地上生物量模型研究

以内蒙古托克托县枸杞灌木作为研究对象,利用照相技术和图像处理软件获取各植株侧面宽度D、植株高度H、侧面照相面积S等参数,建立起基于这些参数或参数组合的枸杞地上生物量拟合方程。经过检验,以植株侧面照相面积S为自变量的幂函数回归模型可用来估算枸杞地上生物量。侧面照相面积S与植株的生长状况密切相关,通过照相技术和图像处理软件获取S等参数相对简便、准确,在实际操作中能提高工作效率。

黄柳地上生物量估测模型的构建

为筛选出与生物量相关性显著、精度最高且拟合度最好的最优地上生物量估测模型,以赤峰敖汉旗北部沙地典型灌木黄柳(Salix gordejevii)为研究对象,利用6种函数和不同自变量来构建黄柳个体的地上生物量估测模型。结果表明:DH(纵断面周长)复合变量与黄柳地上生物量的相关性最显著,经精度检验(RS<30%;RM.A<20%)得出生物量的最优估测模型也是以DH为自变量的幂函数模型y=2.193x1.291(R2=0.915,P<0.001),与灌木常用的自变量D2 H(纵断面面积)作为生物量模型相比,精度较高。实际的应用中,在保证黄柳估测模型精度的情况下,建议以D为自变量对黄柳地上生物量模型进行构建。

光谱分析在草地地上生物量估测中的研究与应用

简要介绍了草地地上生物量估测的不同方法及其各自特点,阐述了反射光谱特征参数、植被指数与草地地上生物量之间的关系,分析了草地类型、季相条件以及植被覆盖度对植被指数、草地地上生物量估产模型的影响。

基于遥感的红树林地上生物量估算研究进展

红树林生态系统地上生物量是碳储量评估和气候变化研究必需的基础数据之一,其估算方法是蓝碳研究的热点。遥感以其宏观、综合、动态、快速、可重复等特点,已成为红树林地上生物量估算的主要技术手段。本文综合国内外相关研究进展,分析了光学遥感、微波雷达、激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)数据源在红树林生物量估算的应用现状,以及多源遥感数据融合应用的优势;总结了基于遥感的统计模型、过程模型和间接法3种生物量估算方法的研究现状;从多源遥感数据的融合、发展机器学习算法和遥感过程模型、长时序分析,以及建立红树林地面调查数据集等角度对红树林生物量遥感估算进行展望。

青藏高原东缘高寒草甸地上生物量的估测模型

探索简单、快捷的获得草地单个物种及群落地上生物量资料的方法,可以为合理保护和利用草地资源提供重要技术支持。在传统的直接收获法测定草地地上生物量的基础上,结合物种的种群特点,利用与生物量密切相关的高度、盖度、密度等植被生态参数,建立了青藏高原东缘高寒草甸各植物种的最适地上生物量估测模型。其中禾叶嵩草、垂穗披碱草、高山韭等物种生物量最适模型为幂函数方程,其他物种最适模型除却长毛风毛菊是二次项方程外均为线性方程。这些模型拟合精度较高,经检验,单个物种生物量估测值与实际观测值之间的相关系数均>0.9,且大部分平均相对误差<10%。对于草地群落地上总生物量,估测值与实际观测值相关系数为0.965,各样方的相对误差大都<10%,平均相对误差为5.672%,说明利用这些模型估算青藏高原东缘高寒草甸地上生物量切实可行。

草地地上生物量估算模型研究进展

草地地上生物量监测是合理利用草地资源,掌握草原生态演替过程的重要依据。但是,实时观测草地地上生物量信息需要耗费大量的人力物力,亟需借助遥感、数学等工具进行间接观测。本文系统阐述了国内外主流的草地地上生物量估算方法,包括遥感统计模型、草地生长模型、作物生长模型、光能利用率模型和生态过程模型等模型,以及遥感与机理模型耦合模型,概述了当前主流模型的特点及其适用条件,总结了相关的研究策略。结合草地估产的现实需求,梳理了现有的农业遥感数据同化研究进展,展望了基于遥感数据同化方法的草地地上生物量估算思路,为草地生长模拟的大区域、高精度研究提供了新的思路。