基于ADC和MODIS遥感数据的高寒草地地上生物量监测研究——以黄河源区为例

摘要：

利用2015-2016年8月采集的黄河源区草地生物量数据和MODIS卫星遥感资料,结合农业多光谱相机(agricultural digital camera,ADC)获取的植被指数数据,比较分析3种ADC植被指数(NDVIADC、SAVIAm和GND-VIADC)与野外实测草地地上生物量(above-ground biomass,AGB)数据的相关性,筛选出适合构建草地AGB反演模型的ADC植被指数;结合MODIS NDVI(记作NDVIMoD)构建草地地上生物量反演模型,采用留一法交叉验证方法评价各模型精度,确立适宜模拟研究区草地AGB的最优模型;并利用NDVIADC校正NDVIMOD,获得高分辨率、高精度的草地AGB遥感监测改进模型.结果表明,1)基于ADC获取的3种植被指数中,NDVIADC与高寒草地地上生物量关系最为密切,其次为SAVIADC,拟合效果最差的是GNDVIADC;2)基于NDVIADC建立的草地AGB监测模型的精度(RMSEP介于383.55～393.18 kg DW/hm2;r范围为0.65～0.66)远高于NDVIMOD的模型精度(RMSEP介于421.08～427.00 kg DW/hm2;r范围为0.55～0.58),NDVIADC反演得到的草地AGB更接近于黄河源区草地实际生物量,且相较于NDVIADC,NDVIMoD的样本值整体偏高;3)在NDVIADC构建的4类模型中,线性和乘幂模型模拟研究区草地AGB的能力较好,但线性模型精度更高(y=3248.93×NDVIADC-305.59,RMSEP=383.55kg DW/hm2,r=0.66),该模型为黄河源区草地生物量的估测提供了一个新型且易操作的方法;4)NDVIADC与NDVIMOD相关性较高,利用NDVIADC校正NDVIMOD可以改进草地AGB遥感反演模型,优化模型为y=2455.54×NDVIMoD一301.69.该模型可在大尺度范围内估测黄河源区的草地生物量,且模型精度接近于地表测量法的监测精度.

关键词：黄河源区、草地地上生物量、归一化差值植被指数、农业多光谱相机、MODIS、反演模型

所属期刊栏目：26

分类号：S15;S81

资助基金：国家自然科学基金项目31672484,31372367,41401472;中国气象局气候变化专项项目CCSF201603;长江学者创新团队发展计划IRT13019

在线出版日期：2017-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：23-34