基于Sentinel-2数据的青海门源县天然草地生物量遥感反演研究

摘要：

草地地上物生物量(AGB)是评价草地生产力的重要指标,精准反演天然草地的AGB,对草地长势监测和草畜平衡评估具有重要的意义.由于常用的遥感数据(如Landsat和MODIS等)受较低时间或空间分辨率引发的诸多问题的影响,因此探索具有更高时空分辨率及更多光谱波段的Sentinel-2卫星数据在县域尺度的草地植被监测状况具有极其重要的作用.利用Sentinel-2卫星遥感影像和青海门源县实测草地AGB数据,构建了基于随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)3种机器学习方法的草地生物量估算模型,研究了2019-2021年门源县天然草地生物量时空分布特征.结果表明:1)Sentinel-2卫星影像的3个原始波段(B2、B6、B11)和2种植被指数[反红边叶绿素指数(IRECI)和特定色素简单比值植被指数(PSSRa)],是草地AGB敏感的特征变量.其中,红边波段(B5、B6、B7)对天然草地AGB遥感反演具有重要作用.2)基于RF算法的草地AGB估测模型是门源县天然草地生物量估测的最优模型(验证集R2为0.72,RMSE为622.616 kg·hm-2),优于SVM模型(验证集R2为0.66,RMSE为698.271 kg·hm-2)和ANN模型(验证集R2为0.63,RMSE为730.676 kg·hm-2).3)2019-2021年门源县天然草地AGB平均值为3360.26～3544.00 kg·hm-2.总体来说,2019-2021年门源县草地AGB呈先上升后下降的趋势,具有从四周向中部逐渐减少的空间分布特点.

关键词：Sentinel-2、地上生物量、机器学习、天然草地、反演模型

所属期刊栏目：32

分类号：TP75;S731.2;S812

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;中国工程院咨询研究项目;中国工程院咨询研究项目;中国工程院咨询研究项目;现代农业产业技术体系;兰州大学中央高校基本科研业务费专项

在线出版日期：2023-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：15-29