中国东部典型森林生态系统蒸散及其组分变异规律研究

森林蒸散包括植被蒸腾、土壤蒸发、冠层截留蒸发三个组分,在陆地生态系统水分循环及能量流动研究中占有重要地位。论文基于Priestley-Taylor Jet Propulsion Laboratory Model （PT-JPL）模型,估算温带针阔混交林、人工常绿针叶林、亚热带常绿阔叶林三个典型森林生态系统2003-2008年蒸散（组分）;在模拟结果基础上揭示了蒸散（组分）的季节变异规律及主控因子。结果表明：①PT-JPL模型在中国东部森林生态系统蒸散及其组分估算中具有较高的稳定性和可靠性;②蒸散（组分）季节变化特征明显,不同森林生态系统类型变化规律差异较小,但主控因子存在较大差异：温带针阔混交林蒸散和植被蒸腾季节变异主要由净辐射和增强植被指数（EVI）共同控制,而亚热带人工常绿针叶林和亚热带常绿阔叶林主要受净辐射影响;EVI和饱和水汽压差（VPD）是土壤蒸发季节变异的主控因子,截留蒸发的季节变化则主要受VPD影响。     

湿地芦苇光谱对富营养化响应的多尺度高光谱遥感研究

近年来大多数滨海河口湿地都受到了人类活动的影响,水体富营养化加剧的问题造成了深远的影响,亟待在不同时空尺度上以快速、稳定、准确的途径监测滨海河口水体富营养化。论文采用能够提取植被氮吸收特征细微变化的高光谱遥感技术,基于3个时相的野外实验测量数据和HJ-1A HSI高光谱遥感数据,在叶片、冠层和景观3种尺度上,研究湿地芦苇的高光谱特征对滨海河口水体氮素浓度变化的时空响应特性,以此避免营养物质脉冲效应导致的错误水体富营养化水平评估结论。研究结果表明：在叶片和冠层尺度,邻近不同氮浓度的水体,湿地芦苇的光谱特征存在差异。而且,所采用的高光谱植被指数能够对邻近水体氮浓度的变化作出响应,各指数与水体氮浓度的相关性在冠层比叶片尺度有所降低,其中TCARI/OSAVI指数与水体氮浓度的相关性较高（叶片尺度R²为0.73,冠层尺度R²为0.7）;在景观尺度,采用基于Bootstrap的SVM模型,构建高光谱指数TCARI/OSAVI的水体总氮浓度估算模型,应用于3个时相HJ-1A HSI高光谱图像。精度检验显示,估算值和实测值之间存在较好的相关性（R²=0.61,RMSE=2.96 mg/L）。综合叶片、冠层和景观3种尺度的研究结果,证明湿地植被的高光谱响应特征可用于滨海河口水体氮浓度的时空分布估算,进而可以指示湿地所在区域水体富营养化水平的变化状况。     

闽江口沼泽植被地上鲜生物量与植株密度高光谱遥感估算

湿地植被地上生物量与湿地生态系统生产力、碳循环和养分循环等密切相关,是当前研究中的主要关注点之一。利用ASDFieldSpec2500 便携式地物波谱仪测定闽江口鳝鱼滩芦苇（Phragmites australis）和短叶茳芏（Cyperus malaccensis Lam. var. brevifolius Bocklr.）冠层反射光谱,同时测定其地上鲜生物量和植株密度,分析地上鲜生物量与冠层反射光谱及一阶微分光谱的相关关系,确定敏感波段,进而改进植被指数;利用回归分析法,基于各个植被指数,构建地上鲜生物量和植株密度的估算模型。结果表明,芦苇和短叶茳芏地上鲜生物量与冠层反射光谱在蓝光、红光及近红外波段相关性较高;与一阶微分光谱在蓝边、红边相关性较好;芦苇地上鲜生物量与冠层光谱和一阶微分光谱的相关系数均优于短叶茳芏。芦苇和短叶茳芏地上鲜生物量估算模型R2分别在0.408 5~0.765 和0.101 9~0.315 3 之间,估算精度相对于其他参数较高的参数主要有BNDVI、NDCI和MGBNDVI,最佳估算参数均为BNDVI;植株密度估算模型R2分别在0.093 0~0.718 和0.138 9~0.233 7 之间,估算精度相对于其他参数较高的参数主要有GBNDVI、BNDVI、MGBNDVI、NDCI 及SR, 最佳估算参数分别为GBNDVI和NDCI。一定程度上来说,利用高光谱数据估算河口芦苇和短叶茳芏地上鲜生物量和植株密度是可行的。     

塔里木河下游区域植被时空变化

为了对比生态输水工程实施前后塔里木河下游植被变化,分析植被对生态输水的时空响应,基于1986-2017年研究区上方无云的22期Landsat NDVI数据,辅以波动分析、趋势分析,探索研究区植被的时空变化特征,并对其驱动因素进行分析。结果表明：（1）空间上,植被的分布与水资源的分布密切相关,主要沿河道和积水区域分布。（2）1986-2000年,NDVI呈现缓慢下降趋势,2000-2017年NDVI总体呈现波动增加趋势;植被对生态输水有一定的滞后性,且与输水量密切相关。（3）研究区NDVI时间序列的方差介于0.0077~0.1957间,存在明显的空间差异,其波动的大小与植被种类密切相关。（4）1986-2000年,植被的NDVI空间趋势以减小为主,并主要发生在英苏和老英苏附近;2000-2017年,植被的NDVI空间趋势以增加为主,且主要发生在沿河道区域和喀尔达依东侧。     

基于无人机遥感的互花米草长势参数提取与相关性分析

本文以盐城滨海湿地部分区域为研究区,利用无人机多光谱激光雷达融合技术提取互花米草（Spartina alterniflora）不同物候期的冠层高度、植被指数、覆盖度和倒伏率等长势参数,计算冠层高度与植被指数及其他参数的相关系数并构建了回归模型。结果表明：（1）枯萎期至成熟期的冠层高度逐渐增加,自海向陆的冠层高度整体逐渐减小;枯萎期至开花期的归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）逐渐增加,成熟期的NDVI减小,自海向陆的NDVI整体逐渐减小。（2）非枯萎期的冠层高度与植被指数、覆盖度、倒伏率和空间位置显著相关。（3）冠层高度与植被指数分布存在空间异质性,地理加权回归（geographically weighted regression,GWR）在模型精度和空间异质性分析上均优于普通最小二乘回归（ordinary least square,OLS）。     

基于多时相MODIS数据的四川省森林植被类型信息提取

森林植被类型信息对于生态的保护、规划和建设具有重要的意义。论文针对单一时相遥感数据在提取森林植被类型信息方面的局限性,探讨了基于多时相MODIS遥感数据实现提取主要森林植被类型信息的方法。将四川省的森林植被划分为常绿落叶混交林、常绿阔叶林、常绿针叶林、落叶阔叶林、落叶针叶林5 种类型。通过对其年内生长差异的分析,选取多时相（2005 年1 月9日、2 月26 日、4 月22 日、7 月19 日和10 月23 日）特征数据,利用光谱和时相特征知识建立了常绿林、落叶林和针叶林的提取模型;通过特征组合与逻辑判断,实现了5 种植被类型信息的提取,提取精度总体达到84%,植被类型最低精度达到76%。研究表明,该方法可以节约大量的人力、物力和财力,在大范围的植被类型调查与监测方面具有较大的应用价值。该研究表明,四川省2005 年的森林覆盖率为28.43%。各类型按所占百分比由高到低的排序为落叶阔叶林、常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林和常绿落叶混交林。该数据对四川省森林植被的保护和利用具有重要的应用价值。     

基于FY3C地表温度重建的多云地区旱情监测评估

受热红外传感器无法探测云下地表信息的影响,热红外遥感数据失去了对多云地区旱情监测的能力。采用RSDAST（Remotely Sensed Daily Land Surface Temperature Reconstruction）模型实现了FY3C/VIRR（Visible and Infrared Radiometer）云像元LST值的重建,结合重建后LST和NDVI数据采用TVDI指数对2018年重庆市干旱进行监测分析,并通过对比土壤墒情数据与OTVDI（Original TVDI）和RTVDI（Reconstructed TVDI）间的相关性来评估RTVDI在多云条件下旱情监测的能力。评估结果表明：基于RSDAST模型扩大了多云地区遥感干旱监测的空间范围和时间连续性,提升了区域旱情监测的精度（长时间序列和空间分布上RTVDI与土壤墒情数据间的R值均高于OTVDI）,极大地提高热红外遥感数据在多云条件下的可用性和可靠性。     

中亚跨境流域生态脆弱性评价及其时空特征分析——以阿姆河流域为例

生态脆弱性（EVI）的定量评估和长期分析,对于了解区域生态环境动态变化与指导生态环境保护与修复极为重要。但以往研究很少对跨境流域这一特殊单元进行生态脆弱性评价。以阿姆河流域为例,选择反映研究区植被、水文、气候、地形、土壤以及人类活动等方面的11个指标,通过共线性诊断分析,构建了阿姆河流域生态脆弱性评价体系,利用主观权重与客观权重相结合的方法确定指标权重,对1990-2015年研究区EVI进行了定量评价及时空特征分析。结果表明：（1）研究区生态环境呈恶化趋势,大部分区域处于重度脆弱状态,研究时段内重度脆弱性比例的平均值为46.40%;极度脆弱性占比在过去25年内呈增加趋势,从1990年的2.58%增加至2015年的16.97%,增幅为14.39%。（2）生态脆弱性在不同土地覆被类型之间差异巨大,其中草地的EVI值变化最大,裸地的生态环境最为脆弱,林地的生态脆弱性最小;研究区生态脆弱程度整体表现为裸地>灌丛>草地>耕地>城市用地>林地的规律。（3）EVI与地形因子的关系表明生态环境最为脆弱的区域主要位于低海拔地势平坦与高海拔坡度大的地区,而低脆弱性主要分布在海拔2500~3500 m或坡度15~25°的区间上。     

基于无人机多光谱影像的海滨景区浒苔信息提取研究

2007年以来,黄海绿潮（浒苔）灾害连年大规模暴发,对山东半岛近岸海域生态环境造成严重影响,大量靠岸浒苔若处置不及时会腐烂发臭,严重影响海滨景区旅游业及附近居民健康。为了提高绿潮灾害重点区域遥感监测的精度、提升靠岸浒苔预警的准确性和浒苔清理的工作效率,本研究利用无人机航拍的高精度影像对乳山市银滩海滨景区绿潮灾害进行监测,结合地物光谱仪实地测量浒苔和岸边植被的光谱特征,通过四种植被指数对浒苔和岸边植被进行光谱分析和识别对比,验证不同植被指数下浒苔和岸边植被的提取情况,并基于提取方法对靠岸浒苔生物量进行估算。研究表明:在红边波段,浒苔和岸边植被具有明显的可区分性,使其可以利用MTCI（MERIS terrestrial chlorophyll index）、NDVI_redge、SR_redge、MSR_redge四种植被指数与岸边植被进行区分,MTCI区分提取效果最好,精度可达91.3%,其次是SR_redge、NDVI_redge、MSR_redge,提取精度分别为85.3%,83.8%,81.2%;利用MTCI指数建立的生物量估算模型,估算的300 m研究区内靠岸浒苔约600 t,为海滨景区绿潮灾害动态监测及清理工作提供有效方法。     

基于不同空间插值模型的川西南山地常绿阔叶林叶面积指数估测

叶面积指数（LAI） 是森林经营管理的一个重要参数,亦是众多基于土壤、大气和植被相互作用的森林经营管理动态模型的关键输入变量之一,但目前获得大尺度、高空间分辨率的LAI精确估计仍十分困难。以川西南山地常绿阔叶林为研究对象,基于地面调查的83 个20 m×20 m样地和SPOT5 遥感数据,运用不同的方法,估测了区域森林有效叶面积指数（LAIe）。利用遥感数据作为辅助变量,比较了来自遥感数据的直接辐射关系法（DRR） 和地统计学方法协同克里格（CK）、回归克里格（RK） 的LAIe 空间分布差异。此外,运用反距离权重（IDW）、全局多项式（GPI）、普通克里格（OK）、泛克里格（UK） 等方法也对LAIe进行了估计。结果表明LAIe 与归一化植被指数（NDVI） 回归拟合效果相对不理想（R²=0.679,P<0.001）;由于研究区森林景观不是连续变量,LAIe呈低空间自相关性,各方法间差异不显著,对区域LAIe 估算精度提升不明显;但DRR 和CK、RK 方法能降低统计误差值,且DRR与CK、RK的相关性极高（相关系数分别可达0.91和0.92）。尽管相比于DRR,地统计学方法并没有提高LAIe估计精度,为提高预测的准确性,应探讨更密集的抽样方案和不同的辅助变量。     

湿地植被叶面积指数对光化学指数和光能利用率关系的影响————基于实测数据和PROSPECT-SAIL模型

光化学指数PRI(Photochemical Reflectance Index)是估算光能利用率LUE(Light Use Efficiency)的一种快速监测的有效指标,分析各种因素对二者的影响是提高估算精度的前提.论文针对三种杭州湾典型湿地植物 [旱柳(Salix matsudana),柽柳(Tamarix chinensis)和芦苇(Phragm itescommunis)],实地观测了其光合作用及日变化,叶面积指数以及同步植被光谱.同时采用PROSPECT-SAIL模型模拟叶面积指数LAI(Leaf Area Index)从小到大变化时植被冠层反射率,分析LAI的变化对冠层PRI的影响.结果表明:1)三种植被在日变化上,芦苇,旱柳和柽柳的PRI和LUE的相关性较好,R²分别为0.581 6,0.524 6和0.514 6;而对同一种植被在不考虑时间变化的条件下,PRI和LUE的相关性会有所减弱,对于LAI较小的冠层,PRI不能精确反映LUE;2)当LAI < 5时,冠层下土壤背景对冠层PRI影响较大,在不同土壤背景下,土壤亮度低的对冠层PRI影响较小;3)当LAI > 5时,土壤背景对冠层PRI影响较小,冠层自身的LAI才是影响PRI和LUE相关性的决定因素.因此,PRI和LUE关系模型还需要进一步探索和完善,引入更精确的模型和参数,不断提高LUE估算的准确度.     

遥感指数在湖泊叶绿素a反演研究中的应用

借鉴陆地植被指数的算法,利用MODIS数据的波段组合对太湖叶绿素8浓度进行反演。探讨了差值植被指数DVI、比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI这三种遥感指数形式的反演效果及各自特点。MODIS数据蓝光波段和红外波段的组合是反演太湖叶绿素浓度的最佳波段组合,DVI适合于反演叶绿素浓度高的情况,RVI的反演结果两极分化明显而普适性较差,NDVI适合于反演浓度较低的情况。     

基于NDVI的风景区索道建设前后植被覆盖动态变化研究

基于归一化植被指数(NDVI)分析方法,利用黄山风景名胜区新云谷索道建设前(2004年)后(2008年)的2个时相的遥感数据对索道建设区进行植被覆盖动态变化分析。结果表明:新云谷索道建设后周边的植被覆盖和生长情况明显优于建设前,森林生态系统正向演替没有因为工程建设而受到限制,工程建设导致的人工干扰没有使植被遭受明显破坏,研究区植被生态系统的结构与功能没有因索道建设而受到影响。以遥感技术(Remote sensing,RS)为手段的风景区植被指数分析方法在生态环境研究中具有广阔的应用前景。     

天山北坡典型退化草地植被覆盖度监测模型构建与评价

草地退化是当今世界面临的一个极为严峻的生态问题。植被覆盖度作为草地退化监测的重要指标之一,在草地退化、荒漠化治理方面起着重要的作用。为了构建适合于天山北坡典型草地植被覆盖度监测模型,便于对草地及时、快速的监测分析,研究利用新疆阜康市2008年9月Landsat TM遥感影像数据和相应的实测数据,分别探讨5种植被指数(NDVI、RVI、GNDVI、SAVI和MSAVI)与植被覆盖度的线性和非线性(二次多项式、指数、对数以及幂函数)关系,以便获得最佳监测草地状况的植被指数和模型。研究结果表明,MSAVI和GNDVI与植被覆盖度的相关性最好(P<0.01),而NDVI和RVI较差;通过5种植被指数和植被覆盖度进行回归分析,MSAVI和GNDVI与植被覆盖度分别建立模型最佳,即:y=138.45x-1.248 2(R²=0.502 7,P<0.01)和y=2 596.66x²-561.54x+38.488(R²=0.605 3,P<0.01),精度达到90%以上。该研究结果说明不同的植被指数适用的条件不同,为今后利用3S技术深入研究荒漠退化草地植被状况的快速监测和科学管理提供支持。     

微波植被指数在云南省植被动态监测中的适用性研究

基于遥感的植被指数是科学监测植被动态变化的最有效方法。然而,在我国西南地形复杂区域,基于植被光谱特征的光学植被指数常常因大气状况及环境条件等的影响而受到很大的限制。利用云南省2013年1月至2018年12月AMSR2 (Advanced Microwave Scanning Radiometer 2,即先进微波扫描辐射计2)双极化亮温数据,计算了云南省2013—2018年多年平均逐月微波植被指数,并选取草地、耕地、落叶阔叶林、常绿阔叶林及常绿针叶林五种典型植被类型区,对比分析了不同植被类型区各微波植被指数的季节变化规律及其与光学植被指数(NDVI)的相关性。结果表明:各微波植被指数的变化幅度均较小,低频和高频微波极化差异指数(MPDI)可以反映云南省各种植被类型的季节变化规律,同时低频MPDI对植被季节变化特征的响应更显著,而低频微波植被指数(MVIA和MVIB)对草地的季节变化响应更敏感。各微波植被指数与NDVI的相关性在低矮植被区更显著,更能反映低矮植被类型随季节变化规律。总体看来,各微波植被指数能够很好地识别不同类型植被的季节变化规律,可作为光学植被指数的有力补充,用于长时序、大范围植被动态监测。     

福建省长汀县植被覆盖度遥感动态监测研究

遥感估算植被覆盖度的关键在于:一是植被指数的选择,二是植被指数转换方法。针对中国南方多山的特点,论文提出了能较好地削弱影像中山体阴影、土壤背景、岩石、建筑用地等地物对植被覆盖度信息干扰的复合植被指数V BSI;在植被指数转换方法上,采用混合像元法,对福建省长汀县1994年和2003年的遥感影像进行了植被覆盖度的估算。研究结果表明:采用VBSI进行植被覆盖度的估算,影像阴影信息的干扰作用可以被削减为NDV I的50%,基于VBSI的混合像元法估算植被覆盖度的总体精度达到80%以上;动态监测表明,从1994至2003年研究区高植被覆盖面积增加了150.47km₂,占国土面积的比例提高了4.9个百分点,据调查,这与近年来长汀县加大水土流失治理力度有着重要关系。     

退耕还林（草）工程实施前后黄土高原植被覆盖时空变化分析

基于GIMMS NDVI3g（the third generation of Global Inventory Modeling and Mapping Studies Normalized Difference Vegetation Index）数据,辅以趋势分析、Mann-Kendall检验、Hurst指数等方法,识别了1982—2013年及1982—1999、2000—2013年黄土高原植被覆盖时空演变特征,并探讨其驱动因素。研究发现：1）1982—2013年及1982—1999、2000—2013年期间黄土高原生长季NDVI分别以0.019/10 a（P<0.01）、0.016/10 a（P<0.05）和0.057/10 a（P<0.001）的速率增加;2）除1999年以前林地外,所有植被类型的生长季NDVI均呈现显著的增加趋势,2000—2013年尤为明显;3）黄土高原生长季NDVI呈现由东南向西北递减的趋势,1982—2013年及1982—1999、2000—2013年NDVI显著上升的面积分别占74.94%、24.26%和53.34%,主要集中在黄土高原的北部和中部地区;4）研究区未来生长季NDVI呈持续性和反持续的比重分别为33.32%和66.68%,其中持续改善和由改善变为退化的面积分别占31.08%和61.88%;5）2000年以后降水增多与生长季NDVI上升相对应,大规模的生态工程建设对2000—2013年生长季NDVI增加有重要影响。     

中国植被对氮和盐基阳离子吸收速率及其在土壤酸化中的作用

植被对氮和盐基阳离子的吸收是除酸沉降外另一个重要的土壤酸度来源.本研究基于中国植被的净初级生产力和元素化学组成确定了中国植被对氮和盐基阳离子的吸收速率.结果表明中国东南部,包括东北、华北、华东和华南地区,植被对氮的吸收速率普遍较低,而在中国的西北部吸收速率较高,并且由东南向西北逐渐递减对盐基阳离子来说,吸收速率较高(>2.0 keq·(hm²·a)^-1)的植被有亚热带、热带常绿阔叶林、温带石灰岩落叶阔叶林、温带落叶灌丛和亚热带、热带稀树灌木草原等,它们主要分布在华北西北部、云南南部和海南岛西部,而吸收速率较低(<0.5 keq·hm²·a)^-1)的植被则主要包括分布在东部亚热带地区的常绿针叶林以及分布在西部干旱地区的各种荒漠和草原尽管中国大多数地区不会因为植被吸收而造成显著的土壤酸度增加,但在少数地区,植物吸收造成的土壤酸度输入却不容忽视(>0.5 keq·(hm²·a)^-1)由于这些地区植被吸收造成的土壤酸度输入已经大于或相当于目前的酸沉降水平,而且两者之和也超过了土壤的风化速率,这些地区可能面临土壤的酸化问题.