基于MODIS数据的伊犁地区草地地上生物量反演

doi:10.11733/j.issn.1007-0435.2015.01.005

草地学报 ›› 2015, Vol. 23 ›› Issue (1): 27-33.DOI: 10.11733/j.issn.1007-0435.2015.01.005

基于MODIS数据的伊犁地区草地地上生物量反演

周鑫, 盛建东, 张文太, 武红旗, 王新军

新疆农业大学草业与环境科学学院新疆土壤与植物生态过程重点实验室, 新疆乌鲁木齐 830052

收稿日期:2014-03-17 修回日期:2014-12-02 出版日期:2015-02-15 发布日期:2015-01-31
通讯作者: 盛建东
作者简介:周鑫(1988-),男,湖北荆州人,硕士研究生,研究方向为草地遥感应用,E-mail:zhouxin5.5@163.com
基金资助:
中科院战略性先导科技专项"生态系统固碳现状、速率、机制与潜力"项目;第四课题"草地生态系统固碳现状、速率、机制与潜力"(XDA05050400)资助

Aboveground Biomass Inversion of Grassland in Ili Area Using MODIS Data

ZHOU Xin, SHENG Jian-dong, ZHANG Wen-tai, WU Hong-qi, WANG Xin-jun

Xinjiang Key Laboratory of Soil and Plant Ecological Processes, College of Grassland and Environmental Sciences, Xinjiang Agricultural University, Urumqi, Xinjiang 830052, China

Received:2014-03-17 Revised:2014-12-02 Online:2015-02-15 Published:2015-01-31

摘要/Abstract

摘要：

为伊犁草地资源监测、保护及合理利用提供参考依据,利用新疆伊犁地区2012年7—8月野外草地地上生物量采样数据和同期的MODIS数据,分析了增强型植被指数(EVI)、归一化植被指数(NDVI)与实测草地地上生物量的一元线性、指数和二次多项式回归模型,并对各种回归模型进行分析比较.利用优选模型的反演结果分析了伊犁地区地上生物量的空间分布.结果表明:各植被指数都与实测生物量有较好的相关性,但以EVI指数建立的二次多项式回归模型(y = 14759x²-4758x + 1346,R²= 0.8402)较优,拟合模型平均估产精度达到 92.19%,可作为该区域草地地上生物量遥感反演模型;伊犁地区2012年平均产草量为1817 kg·hm^-2,总产草量达70.59×10⁸ kg,并且产草量随高程增加呈现先增加后减少的特征.

关键词: MODIS, 地上生物量, 反演模型, 植被指数

Abstract:

The basic data involved the observed data of aboveground biomass from July to August in 2012 in Ili as well as the MODIS data during this period, and the purpose of this study was to protect and utilize grassland resources reasonably. The correlation relationships among enhanced vegetation index (EVI), normalized difference vegetation index (NDVI) and observed data of aboveground biomass were analyzed by linear regression model, quadratic polynomial regression model and index regression model. The spatial distribution of aboveground biomass in the grassland of Ili was simulated and analyzed. The results showed that a significant correlation relationship existed between vegetation index and aboveground biomass, while the quadratic polynomial regression model based on EVI(y = 14759x² - 4758x + 1346.2, R² = 0.8402) was the most suitable one, and estimation accuracy was 92.19%. The dry weight per unit area in the grassland of Ili was 1817 kg·hm^-2, and the total yield was 70.59×10⁸ kg in 2012. Along with the increasing elevation, aboveground biomass increased first and then decreased.

Key words: MODIS, Aboveground biomass, Inversion model, Vegetation index

中图分类号:

S812

周鑫, 盛建东, 张文太, 武红旗, 王新军. 基于MODIS数据的伊犁地区草地地上生物量反演[J]. 草地学报, 2015, 23(1): 27-33.

ZHOU Xin, SHENG Jian-dong, ZHANG Wen-tai, WU Hong-qi, WANG Xin-jun. Aboveground Biomass Inversion of Grassland in Ili Area Using MODIS Data[J]. Acta Agrestia Sinica, 2015, 23(1): 27-33.

参考文献

[1] 刘海启. 美国农业遥感技术应用现状简介[J]. 国土资源遥感,1997,32(3):58-62
[2] 查勇, Jay G,倪绍祥. 国际草地资源遥感研究新进展[J]. 地理科学进展,2003,22(6):607-617
[3] 童庆禧,丁志,郑兰芬,等. 应用NOAA气象卫星图象资料估算草场生物量方法的初步研究[J]. 自然资源学报,1986,1(1):87-95
[4] 史培军,李博,李忠厚,等. 大面积草地遥感估产技术研究:以内蒙古锡林郭勒草原估产为例[J]. 草地学报,1994,2(1):9-13
[5] 李京,陈晋,袁清. 应用NOAA/AVHRR遥感资料对大面积草场进行产草量定量估算的方法研究[J]. 自然资源学报,1994,9(4):365-368,370-374
[6] 牛志春,倪绍祥. 青海湖环湖地区草地植被生物量遥感监测模型[J]. 地理学报,2003,58(5):695-702
[7] 张连义,张静祥,赛音吉亚,等. 典型草原植被生物量遥感监测模型:以锡林郭勒盟为例[J]. 草业科学,2008,25(4):31-36
[8] Anderson G L,Hanson J D,Haas R H. Evaluating Landsat thematic mapper derived vegetation indices for estimating above-ground biomass on semiarid rangelands [J]. Remote Sensing of Environment,1993,2(45):165-175
[9] 梁天刚,崔霞,冯琦胜,等. 2001-2008年甘南牧区草地地上生物量与载畜量遥感动态监测[J]. 草业学报,2009,18(6):12-22
[10] Kawamura K, Akiyama T, Yokota H, et al. Quantifying grazing intensities using geographic information systems and satellite remote sensing in the Xilingol steppe region, Inner Mongolia, China [J]. Agriculture, Ecosystems & Environment,2005,107(1):83-93
[11] 赵冰茹,刘闯,刘爱军,等. 利用MODIS-NDVI进行草地估产研究:以内蒙古锡林郭勒草地为例[J]. 草业科学,2004,21(8):12-15
[12] 李聪,肖继东,曹占洲,等. 应用MODIS数据估算草地生物量[J]. 干旱区研究,2007,24(3):386-391
[13] 除多,德吉央宗,姬秋梅,等. 西藏高原典型草地地上生物量遥感估算[J]. 国土资源遥感,2013,25(3):43-50
[14] 李霞. 北疆地区草地地上生物量遥感监测研究[D]. 兰州:兰州大学,2008,28-40
[15] 孙慧兰,李卫红,陈亚鹏,等. 新疆伊犁河流域生态服务价值对土地利用变化的响应[J]. 生态学报,2010,30(4):887-894
[16] 徐远杰,陈亚宁,李卫红,等. 伊犁河谷山地植物群落物种多样性分布格局及环境解释[J]. 植物生态学报,2010,34(10):1142-1154
[17] 王正兴,刘闯,陈文波,等. MODIS增强型植被指数EVI与NDVI初步比较[J]. 武汉大学学报,2006,31(5):407-410
[18] Paruelo J M, Epstein H E, Lauenroth W K, et al. ANPP estimates from NDVI for the central grassland region of the United States [J]. Ecology,1997,78(3):953-958
[19] 马文红,杨元合,贺金生,等. 内蒙古温带草地生物量及其与环境因子的关系[J]. 中国科学:生命科学,2008,38(1):84-92
[20] Ni J. Forage yield-based carbon storage in grasslands of China [J]. Climatic Change,2004,67(2):237-246
[21] 金云翔,徐斌,杨秀春,等. 内蒙古锡林郭勒盟草原产草量动态遥感估算[J]. 中国科学:生命科学,2011, 41(12):1185-1195
[22] 王正兴,刘闯,赵冰茹,等. 利用MODIS增强型植被指数反演草地地上生物量[J]. 兰州大学学报,2005,25(2):10-16
[23] 王新欣,朱进忠,范燕敏,等. 利用EOS/MODIS植被指数建立草地估产模型的研究[J]. 新疆农业科学,2008,45(5):843-846
[24] 辛晓平,张保辉,李刚,等. 1982-2003年中国草地生物量时空格局变化研究[J]. 自然资源学报,2009, 24(9):1582-1592
[25] 崔霞,梁天刚,刘勇. 基于MOD09GA产品的草地生物量遥感估算模型[J]. 兰州大学学报:自然科学版,2009,45(5):79-87
[26] 马文红,方精云,杨元合,等. 中国北方草地生物量动态及其与气候因子的关系[J]. 中国科学:生命科学,2010,40(7):632-641

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[1]	张中华, 马丽, 周秉荣, 宋明华, 徐文华, 邓艳芳, 王芳, 佘延娣, 张骞, 姚步青, 马真, 周华坤. 高寒草甸优势种功能多样性对增温和模拟放牧的响应[J]. 草地学报, 2021, 29(S1): 225-232.
[2]	黄家兴, 吴静, 李纯斌, 秦格霞, 钱娟冰, 李怀海. 基于Sentinel-2和Landsat 8数据的天祝县草地地上生物量遥感反演[J]. 草地学报, 2021, 29(9): 2023-2030.
[3]	肖云飞, 陈文业, 王斌杰, 谈嫣蓉, 邴丹珲, 朱丽, 刘鸿源. 祁连山国家级自然保护区土地利用时空变化及与气候因子关系研究[J]. 草地学报, 2021, 29(9): 2049-2057.
[4]	高宏元, 侯蒙京, 葛静, 包旭莹, 李元春, 刘洁, 冯琦胜, 梁天刚, 贺金生, 钱大文. 基于随机森林的高寒草地地上生物量高光谱估算[J]. 草地学报, 2021, 29(8): 1757-1768.
[5]	孙宇, 张峰, 郑佳华, 赵天启, 赵萌莉, 张彬. 刈割留茬高度对大针茅草原物种多样性及地上生物量的影响[J]. 草地学报, 2021, 29(8): 1859-1864.
[6]	罗杨, 陈志飞, 周俊杰, 简春霞, 赖帅彬, 陈阳, 王绍妍, 靳媛, 徐炳成. 黄土丘陵区白羊草群落光谱特征对氮磷添加的响应[J]. 草地学报, 2021, 29(6): 1158-1165.
[7]	顾锡羚, 郭恩亮, 银山, 王永芳, 那仁满都拉, 万志强. 干旱对内蒙古植被生长的累积与滞后影响评估研究[J]. 草地学报, 2021, 29(6): 1301-1310.
[8]	宋奇, 高琪, 马自强, 王楠, 王明玥, 彭杰. 1990—2019年阿拉尔垦区植被覆盖时空变化特征分析[J]. 草地学报, 2021, 29(5): 1014-1024.
[9]	丁成翔, 刘禹. 光伏园区建设对青藏高原高寒荒漠草地土壤原核微生物群落的影响[J]. 草地学报, 2021, 29(5): 1061-1069.
[10]	郭艳红, 蒲小剑, 蒲小朋, 杜文华. 青藏高寒牧区天然草地地上生物量和营养品质的变化规律[J]. 草地学报, 2021, 29(4): 734-742.
[11]	王瑞峰, 闫伟, 石凤翎. 根瘤菌、施氮量及频率对苜蓿生长和纤维含量的影响[J]. 草地学报, 2021, 29(10): 2372-2380.
[12]	王秀梅, 董建军. 基于广义线性模型估算内蒙古荒漠草原及典型草原地上生物量变化[J]. 草地学报, 2020, 28(6): 1711-1718.
[13]	张军, 刘菊红, 曹娜, 张彩琴. 内蒙古典型草原羊草生长季内的地上生物量动态对降水的时滞响应[J]. 草地学报, 2020, 28(6): 1719-1725.
[14]	于璐, 王迅, 柴沙驼, 刘书杰. BP神经网络在环青海湖地区天然草地估产研究中的应用[J]. 草地学报, 2020, 28(5): 1427-1435.
[15]	纪童, 王波, 王占军, 杨军银, 李强, 刘志刚, 关文昊, 何国兴, 潘冬荣, 柳小妮. 草坪草叶绿素高光谱估测模型的建立及Pb²⁺胁迫下的反演研究[J]. 草地学报, 2020, 28(3): 675-683.