利用物候相机绿度指数分析温带草原生态系统的植被物候及其与气象因子关系（英文）

近地面数码相机在区域和景观尺度上的植被物候参数分析中发挥着重要作用。评估数码照片提取的绿度指数(Gcc,相对绿度指数)与卫星绿度指数的相关性有助于推进陆面过程的研究工作。另外,在北美大草原地区,Gcc时间序列数据对环境因子的响应仍然不清晰。首先,本文在生态观测站点尺度,评估了日尺度的相对绿度指数与日值气象因子的响应关系,如土壤湿度、土壤温度、气温和太阳辐射等。其次,基于站点Gcc数据、MODIS和VIIRS卫星植被指数数据,利用曲线求导方法获得植被的关键物候参数,包括生长季开始点、结束点、最大生长点等,并比较了不同数据源物候参数的差异。结果表明:日尺度Gcc数据能够很好的地反映地面环境因子的变化情况;多元线性回归分析表明研究区草原生长主要受土壤温度和太阳辐射的影响,受气温影响较小;高频的Gcc时间序列数据可以及时响应降水的变化;在相同年份,数码相机和卫星数据提取的物候参数具有一致性,但是在春季物候上差异较显著,生长速率和衰落速率的提取结果并不一致;Gcc提取的生长季长度与根据气温计算的生长度(GDD)长度相关性较好。本文评估了基于数码相机的植被物候监测及其与气象因子的关系,研究有助于多尺度植被物候建模与温带大草原区域的草原资源管理。

基于物候相机归一化植被指数估算高寒草地植物地上生物量的季节动态

准确评估地上生物量对优化草地资源管理和理解草地碳、水和能量平衡具有重要意义。该文通过近地遥感归一化植被指数(NDVI)构建最优经验模型,对青藏高原高寒草地地上生物量进行估算。该文利用2018-2019年5-9月野外实测的地上生物量和植物冠层光谱仪(Rapid SCAN)测定的NDVI_(RS)数据,构建了生长季不同时期地上生物量的估算模型;并结合2018年Net Cam物候相机测定的NDVI_(Cam)时间序列数据,实现地上生物量季节动态的模拟。主要结果:(1)NDVI_(Cam)、NDVI_(RS)与地上生物量具有相似的单峰型季节变化格局,但NDVI峰值出现的时间(7月)较地上生物量(8月)更早;(2)基于NDVI的生物量估算最优经验模型在5、7和9月是幂函数,在6和8月是二次多项式,估算精度为0.29-0.77;(3)基于NDVI_(Cam)时间序列数据,生长季不同时期建模(R^(2)=0.91)较单一时期(9月)建模(R^(2)=0.49)对地上生物量季节动态的估算更为准确。这些结果表明,近地遥感是估算高寒草地植物地上生物量的有效手段,开展季节性植物生长调查将有助于准确评估草地资源。

基于一年期物候监测的珠穆朗玛峰国家级自然保护区河谷阶地青稞地块生态利用研究

在当前生态文明建设和乡村振兴战略大背景下,村域土地的生态利用显得格外重要。以珠穆朗玛峰自然保护区西部吉隆县境内Z村感兴趣区(ROI)青稞地块为研究区,通过Brinno TLC 200物候相机以人工选点、定角安放的方式记录研究区2017年8月至2018年8月的一年期土地利用变化信息,计算绿叶指数,分析研究区土地利用规律、土地利用程度、植被覆盖变化及经济效益。结果表明,2017年8月至2018年8月研究区土地利用分为5个月的耕种期和7个月的放牧期。其中,耕种活动集中在4—9月,牧牛期为9、12月和次年1月,牧羊期为12月—次年4月。研究区土地利用程度的高、中、低级别分别对应耕种期、放牧期和休耕期。全年不同时期植被覆盖变化较大,绿叶指数呈现出平缓波动—上升—下降—平缓波动的规律,与青稞地块利用时间历的耕种和放牧期变化相吻合。绿叶指数在0值附近波动时,牛、野生动物和羊出现,降水频繁;绿叶指数为正值时,劳动力投入量大。青稞地块的经济效益为98.15元·(667 m^2)^-1,以粮食收益为主,劳动力投入费用较高,总体经济效益偏低。

基于延时摄影监测冰川表面运动过程的研究

延时摄影因可靠、高效和低成本的优势,在冰川监测中应用广泛,特别是对于获取冰川表面连续变化信息而言。本文基于2020年3月—2021年9月物候相机拍摄的梅里雪山明永冰川末端照片及多期无人机影像,利用地面摄影测量技术和互相关算法,提取了日尺度冰川表面运动速度。结果表明:通过物候图像获取的冰川表面运动速度分辨率高,从海拔2 880~3 150 m a. s. l.,冰川总位移介于(129.38±7.76)~(669.95±247.88) m,年均表面运动速度达(79.14±4.74)~(412.86±152.75) m·a-1,呈从中间向两侧减缓的空间分布特征。冰川表面运动速度随季节变化,夏季流速[(0.13±0.06)~(1.99±0.37) m·d-1]快于冬季流速[(0.07±0.06)~(1.35±0.37) m·d-1]。与冬季流速相比,夏季流速受降水和气温升高的影响不稳定。根据流速分离结果,明永冰川末端底部全年处于融化或压融状态,底部滑动对冰川表面运动速度的贡献介于76%~93%。冬季底部滑动占表面流速高达82%,夏季底部滑动对冰川运动起绝对主导作用。本文采用的技术为进一步研究季风海洋型冰川的运动机制提供了参考方案。

基于数码照片的植被物候提取多方法比较研究

植被物候能反映植被生长状况及其对气候变化的响应,在景观或更小尺度上自动化观测分析植被物候的演化是对大尺度遥感分析和单株植物人工观测的有效补充。基于物候相机观测网络(PhenoCam)中3种典型植被类型(森林、草地和农作物)站点数据,首先在群落尺度的感兴趣区(region of interesting,ROI)和像素2个尺度上计算植被指数,然后利用多种曲线拟合植被生长轨迹,提取关键物候参数,最后对相机物候参数进行了不确定性分析和卫星遥感物候的比较验证。结果表明:自定义ROI区域可以精确划定植被聚集区域,减少天空、地面等非植被要素的干扰;多方法的生长曲线拟合实验表明双逻辑斯蒂拟合法比较适用于单生长期植被,样条法较适用于多生长期植被;单生长期植被可直接采用多种物候参数提取方法(Klosterman,Gu,TRS,Derivatives)从生长曲线上提取关键物候参数,而多生长期植被可先用样条法拟合生长轨迹,然后采用变化点方法提取关键物候参数;生长曲线拟合与物候参数提取组合方法的不确定性分析发现,Klosterman方法具有较好的鲁棒性,各组合方法模拟实验的均方根误差均小于0.005;相机物候参数与MODIS EVI提取的遥感物候参数对比验证表明,二者在森林、农作物上的物候参数比较一致;像素级返青期参数的探索性分析发现,在像素尺度上能够识别群落内物种及个体间的物候差异,未来经过更深入的不确定性分析后,可尝试作为自动化分析群落尺度生物多样性的方法。

高海拔山区草地物候提取方法对比分析

准确量测高海拔山区的植物物候对理解全球变化下的敏感生态系统的响应具有重要意义。利用物候相机和遥感技术开展物候信息的提取和对比,既能准确评估物候相机在山区植物物候提取的性能,又可为山区遥感物候数据反演提供重要参考。利用中国新疆维吾尔自治区天山山区人工观测、物候相机和遥感数据,测试了5种曲线拟合方式与4种物候参数提取方法的20种组合的物候参数提取结果,对比了3种数据在物候信息提取结果的异同。结果表明:(1)植物物候相机能在天山山区草地物候观测中提供高时间分辨率的绿度变化信息,是山区开展物候观测并验证遥感物候数据的有效手段。(2)山区雨雪天气等对相对绿度指数产生较强噪声影响,需要选择合适的滤波器进行去噪。(3)曲线拟合方式和物候提取方法均对物候参数数值产生影响。而提取方法可产生更明显的差异性,其中,阈值法和导数法提取的物候数值相近,开始期与人工观测的返青期一致性较好,停止期与枯黄期一致性较好;而Klosterman方法和Gu方法提取物候数值相近,提取的开始期与人工观测的返青末期一致性较好,停止期与人工观测的枯黄末期一致性较好。(4)20种不同滤波+提取方法的组合形式在山区遥感数据物候信息提取的有效性仅为48%,中分辨率成像光谱仪数据的最有效提取方法为Beck+Derivatives组合,可见光红外成像辐射套件数据的最优提取方法为Beck+Threshold组合和Elmore+Derivatives组合。