为实现农田生态系统碳通量动态监测,提出一种基于Landsat系列多源遥感数据的农田生态系统碳通量估算方法。以美国东北部内布拉斯加州大学农业研发中心的3块试验田地为研究区域,并结合AmeriFlux公开的对应通量站点数据进行后续建模分析...为实现农田生态系统碳通量动态监测,提出一种基于Landsat系列多源遥感数据的农田生态系统碳通量估算方法。以美国东北部内布拉斯加州大学农业研发中心的3块试验田地为研究区域,并结合AmeriFlux公开的对应通量站点数据进行后续建模分析。从气候变量、土壤性质、植物性状3方面综合出发,优选与农田生态系统碳通量密切相关的遥感因子,构建覆盖农田生态过程关键环节的全遥感要素数据集。随后,构建基于随机森林(Random forest,RF)的农田碳通量回归预测模型,相比于岭回归模型和套索模型,该模型在农田生态系统碳通量估算方面效果更优,其决定系数(Coefficient of determination,R^(2))达到0.94,均方根误差(RMSE)为4.281 g/(m^(2)·d)。基于随机森林模型进行因子的重要性分析可知,DVI、NDWI、MSAVI、NRI、NDVI对碳通量估算的贡献度分别为35.6%、25.8%、12.2%、7.8%、5.2%。在以上研究基础上,通过农田生态系统碳收支时空演变特性分析可知,内布拉斯加州2013年作物生育期内的7、8月时农田碳汇能力最强,在种植初期大豆和玉米均呈现弱碳源,且玉米的碳源能力更强,在生长高峰期时玉米和大豆均呈碳汇,且玉米碳汇能力更强。本研究为农田生态系统碳收支精准估算,进而指导农业生产提供理论支持。展开更多
文摘为实现农田生态系统碳通量动态监测,提出一种基于Landsat系列多源遥感数据的农田生态系统碳通量估算方法。以美国东北部内布拉斯加州大学农业研发中心的3块试验田地为研究区域,并结合AmeriFlux公开的对应通量站点数据进行后续建模分析。从气候变量、土壤性质、植物性状3方面综合出发,优选与农田生态系统碳通量密切相关的遥感因子,构建覆盖农田生态过程关键环节的全遥感要素数据集。随后,构建基于随机森林(Random forest,RF)的农田碳通量回归预测模型,相比于岭回归模型和套索模型,该模型在农田生态系统碳通量估算方面效果更优,其决定系数(Coefficient of determination,R^(2))达到0.94,均方根误差(RMSE)为4.281 g/(m^(2)·d)。基于随机森林模型进行因子的重要性分析可知,DVI、NDWI、MSAVI、NRI、NDVI对碳通量估算的贡献度分别为35.6%、25.8%、12.2%、7.8%、5.2%。在以上研究基础上,通过农田生态系统碳收支时空演变特性分析可知,内布拉斯加州2013年作物生育期内的7、8月时农田碳汇能力最强,在种植初期大豆和玉米均呈现弱碳源,且玉米的碳源能力更强,在生长高峰期时玉米和大豆均呈碳汇,且玉米碳汇能力更强。本研究为农田生态系统碳收支精准估算,进而指导农业生产提供理论支持。
