基于GEE的香格里拉草地分类及其生物量遥感估算

草地类型划分及其生物量估测对于草地管理与保护具有重要意义。香格里拉草地资源丰富,类型多样,属同纬度高海拔草地的典型代表。为了提升高原复杂地形下草地资源信息的质量,以香格里拉市为研究区,基于谷歌地球引擎(GEE)云平台和Sentinel-2遥感影像,结合光谱、植被指数、纹理和地形特征构建了33个原始特征,并使用递归特征消除(RFE)和特征重要性得分进行特征优化,采用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、分类回归树(CART)和梯度提升决策树(GBDT)4种算法对研究区草地进行提取与分类,最后基于地面样地数据对地上生物量(AGB)进行反演。结果表明:1)RFE算法将特征数压缩到了21个,且海拔特征对草地类型的划分具有最高的重要性。2)RF算法的分类精度最高,总体精度(OA)为91.41%,Kappa系数为88.18%。3)香格里拉草地可分为5种类型,草地总面积为3265.77 km^(2),面积最大的类型为亚高山草甸,其面积为2230.03 km^(2),占草地总面积的68.28%;其次为高寒草甸,约占草地总面积的18.42%。4)建立了地上生物量与差异植被指数(DVI)的二次多项式预测模型,R2为0.783,均方根误差(RMSE)为154.72 g·m^(-2)。5)香格里拉草地总AGB为152.15万t,亚高山草甸AGB为102.41万t,占总AGB的67.31%;其次高寒草甸为27.37万t,占总AGB的17.99%。本研究利用遥感技术与机器学习,成功实现了香格里拉地区草地类型的划分及其生物量的估算。这些成果不仅为高原草地的管理和保护提供了科学依据,还为类似生态系统的研究提供了有效的方法论。

香格里拉灌木、草本植物区系与垂直分布格局

草地作为全球生态系统功能服务最重要的组成部分,是农林牧业发展的基础,探究灌木、草本植物区系与地理分布特征对于揭示区域物种多样性和生物保护策略具有十分重要的意义。本研究通过野外样地调查和历史记录数据库,采用吴征镒植物区系分区方法,对香格里拉灌木和草本植物多样性、区系特点与垂直分布格局进行系统分析。结果表明:(1)该区灌木、草本植物物种丰富,共有121科619属2442种,其中草本植物占优,有94科514属2048种。(2)在科、属构成中,优势科属明显,单种科、寡种属比例高,占比分别为32.23%和51.05%,中国特有属极其丰富,共有28种。(3)区系成分多样,含有13个科地理成分及15个属地理分布类型,科的区系分布类型以世界分布、泛热带分布和北温带分布为主,热带性与温带性分布的比值为1.29,热带分布型稍占优势;属的区系分布类型以北温带分布、东亚分布、泛热带分布为主,且热带性与温带性分布的比值为0.39,温带分布型占据主导地位。(4)在垂直分布上,随着海拔的升高,热带区系成分占比逐渐降低、温带区系成分逐渐上升,物种丰富度呈先升后降的单峰分布格局,灌木、草本植物物种丰富度峰值位于2600~2900 m和3200~3500 m处,各海拔段草本物种数量均极显著高于灌木(P<0.01)。本研究旨在展现“三江并流”世界自然遗产中心地带的植物多样性和同纬度地区植物分区特点,对当地灌木和草本植被生态修复物种选择和合理利用具有重要参考价值。

基于GF-1影像的普达措国家公园森林地上生物量遥感估算

精确估算森林地上生物量有利于掌握森林资源碳储量的分布特征,该研究以普达措国家公园为研究区,基于国产高分一号(GF-1)全色多光谱(Panchromatic Multispectral Sensor,PMS)卫星影像和数字高程数据,提取波段信息、植被指数、纹理信息和地形因子,利用多元线性逐步回归、支持向量机、神经网络和随机森林模型,估算森林地上生物量。研究结果表明,基于GF-1影像构建的随机森林模型的精度效果最佳,决定系数为0.77,均方根误差为27.53 t/hm^(2);普达措国家公园森林地上生物量为7085614t,平均生物量达136.01t/hm^(2),表明公园内寒温性针叶林发育完好;海拔>3500~4000m区域森林生物量平均值最高,为126.56t/hm^(2),与生态保护目标分布范围相符;不同坡向生物量存在差异,阴坡和半阴坡平均生物量高出其他坡向20.48%,立地条件较优。研究结果证实基于GF-1优化的生物量经验模型具有对亚高山天然林地上生物量的估算潜力,对区域森林资源的有效科学管理和维护森林生态环境具有重要意义。