基于环境减灾卫星遥感数据的呼伦贝尔草地地上生物量反演研究

doi:10.11849/zrzyxb.2010.07.008

自然资源学报 ›› 2010, Vol. 25 ›› Issue (7): 1122-1131.doi: 10.11849/zrzyxb.2010.07.008

基于环境减灾卫星遥感数据的呼伦贝尔草地地上生物量反演研究

陈鹏飞¹, 王卷乐¹, 廖秀英¹, 尹芳¹, 陈宝瑞², 刘睿¹

1. 中国科学院地理科学与资源研究所, 资源与环境信息系统国家重点实验室, 北京 100101;
2. 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所, 北京 100081

收稿日期:2009-09-24 修回日期:2010-05-19 出版日期:2010-07-10 发布日期:2010-07-10
作者简介:陈鹏飞(1982- ),男,河南许昌人,助理研究员,主要从事农业信息化、农业温室气体排放量估算与减排策略研究。E-mail:pengfeichen-001@hotmail.com
基金资助:
国家自然科学基金项目(40771146,40801180);科技基础性工作专项中国北方及其毗邻地区综合考察项目(2007FY110300);资源与环境信息系统国家重点实验室自主研究课题(088RA102SA)。

Using Data of HJ-1A/B Satellite for Hulunbeier Grassland Aboveground Biomass Estimation

CHEN Peng-fei¹, WANG Juan-le¹, LIAO Xiu-ying¹, YIN Fang¹, CHEN Bao-rui², LIU Rui¹

1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, State Key Lab of Resources and Environment Information System, Beijing 100101, China;
2. Institute of Natural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China

Received:2009-09-24 Revised:2010-05-19 Online:2010-07-10 Published:2010-07-10

摘要/Abstract

摘要： 推动国产遥感卫星在资源环境领域中的应用对于促进我国航天事业发展、减少科研成本具有重要意义。我国近期发射的环境减灾卫星具有时间分辨率高、可获得高光谱影像的特点,在陆地资源遥感监测领域将有广阔发展空间。研究于2009年夏季获得三景呼伦贝尔草原区遥感影像和对应地面实测草地生物量信息,基于这些数据探讨了利用环境减灾卫星多光谱影像和植被指数反演草地生物量的可行性。结果表明基于影像提取的NDVI、OSAVI、MSAVI、SAVI、EVI、MTVI2、WDRVI和GNDVI等光谱指数均与草地生物量有较好的定量关系。其中,MTVI2结果最好,预测决定系数达0.61,交叉检验决定系数为0.58,均方根误差仅为58.6 g·m^-2,基于MTVI2和环境减灾卫星多光谱影像可准确生成草地生物量空间分布图。

关键词: 环境减灾卫星, 生物量, 草地, 呼伦贝尔

Abstract: Promoting the application of domestic remote sensing satellite in natural resources and environment monitoring is very important to accelerate the development of national space research and reduce scientific activities cost. The recent launched satellite HJ-1A/B has the characteristic of high time resolution and can acquire hyperspectral image. These make it has the prosperous future in terrestrial resources detection. In the summer of 2009, the study obtained three images and corresponding grass dry biomass in Hulunbeier area. They were used to study the feasibility of using HJ-1A/B multispectral image and spectral indices for grassland biomass prediction. The result showed image based on calculation of spectral indices, including NDVI, OSAVI, MSAVI, SAVI, EVI, MTVI2, WDRVI, GNDVI, have good relationship with grass biomass. MTVI2 gained the best result with R² value of 0.61, meanwhile the cross validation result of it was also permissible with R² value of 0.58 and RMSE value of 58.6 g·m^-2. The map of grass biomass in the research area can be produced using MTVI2 and HJ multispectral imagery.

Key words: HJ-1A/B satellite, biomass, grassland

陈鹏飞, 王卷乐, 廖秀英, 尹芳, 陈宝瑞, 刘睿. 基于环境减灾卫星遥感数据的呼伦贝尔草地地上生物量反演研究[J]. 自然资源学报, 2010, 25(7): 1122-1131.

CHEN Peng-fei, WANG Juan-le, LIAO Xiu-ying, YIN Fang, CHEN Bao-rui, LIU Rui. Using Data of HJ-1A/B Satellite for Hulunbeier Grassland Aboveground Biomass Estimation[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2010, 25(7): 1122-1131.

参考文献

[1] 刘纪远. 国家资源环境遥感宏观调查与动态监测研究[J]. 遥感学报, 1997, 1(3): 225-230. [2] 童庆禧. 遥感科学技术发展[J]. 地理学报, 1994, 49(增刊): 616-623. [3] 陆灯盛, 游先祥. 遥感技术在资源环境中应用的现状及趋势[J]. 北京林业大学学报, 2003, 25(12): 83-88. [4] 边多, 杜军, 胡军, 等. 1975—2006年西藏羊卓雍流域内湖泊水位变化对气候变化的响应[J]. 冰川冻土, 2009, 31(3): 404-409. [5] Chen J M, Liu J, Leblanc S G, et al. Multi-angular optical remote sensing for assessing vegetation structure and carbon absorption [J]. Remote Sensing of Environment, 2003, 84(4): 516-525. [6] Jupp D L B. Directional radiance and emissivity measurement models for remote sensing of the surface energy balance [J]. Environmental Modeling and Software, 1998, 13(3/4): 341-351. [7] 杨沈斌, 申双和, 李秉柏, 等. ASAR数据与水稻作物模型同化制作水稻产量分布图[J]. 遥感学报, 2009, 13(2): 282-290. [8] 刘良云, 宋晓宇, 李存军, 等. 冬小麦病害与产量损失的多时相遥感监测[J]. 农业工程学报, 2009, 25(1): 137-143. [9] 王双, 朱秀芳, 潘耀忠, 等. 基于对地抽样总量控制下的玉米种植面积提取[J]. 遥感学报, 2009, 13(4): 701-706. [10] 曹敏, 卞正富. ALOS影像提升小波融合的土地覆被分类研究[J]. 中国矿业大学学报, 2009, 38(5): 655-659. [11] 江辉, 周文斌, 刘瑶. 鄱阳湖湿地遥感分类研究及应用[J]. 遥感技术与应用, 2008, 23(6): 648-652. [12] Moody A. Using landscape spatial relationships to improve estimates of land-cover area from coarse resolution remote sensing [J]. Remote Sensing of Environment, 1998, 64(2): 202-220. [13] 郑凌云, 张佳华. 草地净第一性生产力估算的研究进展[J]. 农业工程学报, 2007, 23(1): 279-285. [14] Schino G, Borfecchia F, De Cecco L, et al. Satellite estimate of grass biomass in a mountainous range in central Italy [J]. Agroforestry Systems, 2003, 59: 157-162. [15] 郑晓翾, 赵家明, 张玉刚, 等. 呼伦贝尔草原生物量变化及其与环境因子的关系[J]. 生态学杂志, 2007, 26(4): 533-538. [16] Rouse J W, Haas R H, Schell J A, et al. Monitoring the vernal advancement of retrogradation of natural vegetation . NASA/GSFC, Type III, Final Report, Greenbelt, MD, USA, 1974: 1-371. [17] Huete A R. A soil-adjusted vegetation index (SAVI) [J]. Remote Sensing of Environment, 1988, 25(3): 295-309. [18] Rondeaux G, Steven M, Baret F. Optimization of soil-adjusted vegetation indices [J]. Remote Sensing of Environment, 1996, 55(2): 95-107. [19] Qi J, Chehbouni A, Huete A R, et al. A modified soil adjusted vegetation index [J]. Remote Sensing of Environment, 1994, 48(2): 119-126. [20] Gitelson A A, Kaufman Y, Merzlyak M. Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS [J]. Remote Sensing of Environment, 1996, 58(3): 289-298. [21] Haboudane D, Miller J R, Pattey E, et al. Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies: Modeling and validation in the context of precision agriculture [J]. Remote Sensing of Environment, 2004, 90(3): 337-352. [22] Huete A, Justice C, Liu H. Development of vegetation and soil indices for MODIS [J]. Remote Sensing of Environment, 1994, 49(3): 224-234. [23] Gitelson A A. Wide dynamic range vegetation index for remote quantification of biophysical characteristics of vegetation [J]. Journal of Plant Physiology, 2004, 161(2): 165-173. [24] 韩利昌, 吕新龙. 羊草地上生物量的遥感估产及其不同步的修正[J]. 东北师大学报: 自然科学版, 1992, (2): 99-106. [25] 杨秀春, 徐斌, 朱晓华, 等. 北方农牧交错带草原产草量遥感监测模型[J]. 地理研究, 2007, 26(2): 213-221. [26] 张连义, 宝路如, 尔敦扎玛, 等. 锡林郭勒盟草地植被生物量遥感监测模型的研究[J]. 中国草地学报, 2008, 30(1): 6-14. [27] Kurtz D B, Schellberg J, Braun M. Ground and satellite based assessment of rangeland management in subtropical Argentina [J]. Applied Geography, 2010, 30(2): 210-220. [28] Sankey T T, Sankey J B, Weber K T, et al. Geospatial assessment of grazing regime shifts and sociopolitical changes in a Mongolian rangeland [J]. Rangeland Ecology and Management, 2009, 62(6): 522-530. [29] Schellberg J, Hill M J, Gerhards R, et al. Precision agriculture on grassland: applications, perspectives and constraints [J]. European Journal of Agronomy, 2008, 29(2/3): 59-71. [30] Paruelo J M, Pieiro G, Baldi G, et al. Carbon stocks and fluxes in rangelands of the Río de la Plata Basin [J]. Rangeland Ecology and Management, 2010, 63(1): 94-108.

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[3]	王冬至, 张冬燕, 蒋凤玲, 许中旗, 张志东, 黄选瑞. 三个主要树种单木生物量及其器官分配模型[J]. 自然资源学报, 2018, 33(8): 1390-1402.
[4]	孙特生, 胡晓慧. 基于农牧民生计资本的干旱区草地适应性管理——以准噶尔北部的富蕴县为例[J]. 自然资源学报, 2018, 33(5): 761-774.
[5]	张蕊, 李飞, 王媛, 马丽娜, 桑潮, 王力, 郭瑞英, 赵学勇, 尚占环. 三江源区退化天然草地和人工草地生物量碳密度特征[J]. 自然资源学报, 2018, 33(2): 185-194.
[6]	徐伟义, 金晓斌, 杨绪红, 王志强, 刘晶, 王丹, 单薇, 周寅康. 中国森林植被生物量空间网格化估计[J]. 自然资源学报, 2018, 33(10): 1725-1741.
[7]	张福平, 王虎威, 朱艺文, 张枝枝, 李肖娟. 祁连县天然草地地上生物量及草畜平衡研究[J]. 自然资源学报, 2017, 32(7): 1183-1192.
[8]	赵苗苗, 赵海凤, 李仁强, 张丽云, 赵峰侠, 刘丽香, 沈瑞昌, 徐明. 青海省1998—2012年草地生态系统服务功能价值评估[J]. 自然资源学报, 2017, 32(3): 418-433.
[9]	朱桂丽, 李杰, 魏学红, 何念鹏. 青藏高寒草地植被生产力与生物多样性的经度格局[J]. 自然资源学报, 2017, 32(2): 210-222.
[10]	曹建军, 许雪贇, 杨书荣, 李梦天, 龚毅帆, 周俊菊. 青藏高原不同草地利用方式产生的原因及其对社会-生态系统的影响研究进展[J]. 自然资源学报, 2017, 32(12): 2149-2159.
[11]	郑拴丽, 许文强, 杨辽, 高亚琪, 李建军, 王蕾. 新疆阿尔泰山森林生态系统碳密度与碳储量估算[J]. 自然资源学报, 2016, 31(9): 1553-1563.
[12]	蔡虹, 李文军. 不同产权制度下青藏高原地区草地资源使用的效率与公平性分析[J]. 自然资源学报, 2016, 31(8): 1302-1309.
[13]	徐明, 张健, 刘国彬, 邱甜甜, 郑明清. 不同植被恢复模式沟谷地植被-土壤系统耦合关系评价[J]. 自然资源学报, 2016, 31(12): 2137-2146.
[14]	栗忠飞, 高吉喜, 王亚萍. 内蒙古呼伦贝尔南部沙带植被恢复进程中土壤理化特性变化[J]. 自然资源学报, 2016, 31(10): 1739-1750.
[15]	金远亮, 王忠, 张林. 西藏当雄县高寒草地NDVI的海拔分异特征及其指示[J]. 自然资源学报, 2015, 30(6): 928-937.