基于MODIS-OLI遥感数据融合技术的农田生产力估算

大范围、高精度的农田生产力遥感监测依赖于高时空分辨率的遥感数据,单纯依靠由单一类型传感器数据获取的高时相或者高空间分辨率的遥感数据都不能满足清晰掌握田块尺度上作物生长动态的需求。全球免费提供的空间分辨率250~1 000 m的MODIS数据和空间分辨率30 m的Landsat数据是植被动态监测普遍应用的数据源,针对应用MODIS数据估算的农田生产力空间分辨率较低而Landsat卫星重访周期长的局限性,研究基于空间分辨率30 m的Landsat 8 OLI数据与空间分辨率500 m的MODIS数据,应用时空数据融合技术,融合OLI数据的高清晰空间表达能力与时间间隔8 d的MODIS数据的植被生长时间序列过程的监测能力,获得空间分辨率30 m、时间步长8 d的时间序列数据,利用VPM （Vegetation Photosynthesis Model）模型以宁夏永宁县部分地区为试验区估算该区域的NPP。研究结果表明,融合后所得30 m分辨率的NPP具有良好的空间细节信息,提高了MODIS数据中混合像元上的估算精度,并保留了MODIS数据原始的时间过程信息,以30 m的空间分辨率刻画出作物的生长动态;较单独应用MODIS数据,使用融合数据估算的NPP可更有效检测出高标准农田建设对农田生产力的提升。     

基于RVI分区的淀山湖蓝藻暴发期叶绿素a的遥感估测

以淀山湖为研究区域,利用MODIS数据探讨蓝藻暴发期叶绿素a质量浓度〔ρ(Chla)〕的遥感估算方法.为了提高估算精度,解决蓝藻暴发期因ρ(Chla)差异较大而产生的估测模型的参数适应性问题,引入比值植被指数(Ratio Vegetation Index,RVI)分类法,将RVI＞0.95的区域界定为高蓝藻含量水体,将RVI≤0.95的区域界定为较清洁水体,并基于分区分别建立遥感估算模型.结果表明,分区后MODIS数据叶绿素a估测模型能更好地映射ρ(Chla)的变化,基于RVI的分类估算方法可以有效地提高淀山湖水体蓝藻暴发期ρ(Chla)的估算精度.      

基于实测数据和卫星数据的黄东海透明度估测模型研究

海水透明度是描述水体光学特征的一个重要参数,也是海洋水质调查中的一个重要指标。利用2个航次的黄东海透明度数据和MODIS遥感反射率数据,进行了黄东海透明度的遥感反演研究,建立了透明度单波段模型、波段比值模型、三波段模型以及基于固有光学特性的半分析模型。结果表明,三波段模型具有较高精度,反演值与实测值之间的平均相对误差为19%、决定系数为0.719、均方根误差为1.47m。黄东海透明度估测模型的建立,有利于利用遥感影像对黄东海透明度进行全面估测,对于监测黄东海水质状况具有重要意义。     

广西北部湾海域初级生产力与环境因子相关关系研究

海洋初级生产力（ocean primary productivity,OPP）是评估海洋生态的重要依据,对海洋资源的开发与管理具有重要意义。本研究基于2017年北部湾近岸海域水质监测数据与MODIS海洋水色数据,构建VGPM模型估算广西北部湾海域海洋初级生产力。根据模型估算结果,分析了该海域2017年OPP的时空变化特征与影响OPP的环境因子相关性。结果表明,北部湾海域OPP呈现出冬、春季高和夏、秋季低的时间特征,近岸高、远岸低的空间特征;月平均OPP最高值出现在12月,为2196.23 mg C/(m2/d）;最低值出现在8月,为693.73 mg C/(m2/d）;OPP与光合有效辐射、海表温度呈负相关关系,与盐度呈正相关关系;营养盐相关性分析表明北部湾海域浮游植物生长对亚硝酸盐的需求不高,对正磷酸盐的需求较为明显。     

基于MODIS影像估测太湖蓝藻暴发期藻蓝素含量

利用太湖水体藻蓝素的实测数据,基于蓝藻的光谱特征分析,选择MODIS 250m分辨率的卫星遥感影像,建立了藻蓝素估测模型.研究表明,该模型可以较为准确地识别新生蓝藻水华,辅助提取新生蓝藻水华的覆盖区.在新生蓝藻水华的覆盖区内,藻蓝素的定测估算已经失去实际意义,没有必要讨论估测的精度高低.在新生蓝藻水华的覆盖区外,藻蓝素的遥感估测精度取决于藻蓝素浓度的高低以及藻蓝素与叶绿素的定量关系,即当藻蓝素浓度35μg/L时,平均相对估测误差降至31%;但对于那些藻蓝素的浓度>35μg/L,且藻蓝素浓度与叶绿素a浓度的比值<8的湖区而言,藻蓝素浓度模型的相对估测误差约为29%.     

近20 a陕北地区耕地变化及其对农田生产力的影响

陕北地区耕地开垦和生态保护与建设工程等对耕地资源的空间分布格局产生了重要影响,并进一步影响农田生产力。论文基于中高分辨率卫星遥感数据,经人机交互目视解译和实地验证,生成陕北地区1990、2000和2010年耕地现状以及前后两个10 a耕地动态数据集。利用光能利用率遥感模型,结合中分辨率、长时间序列卫星遥感数据估算陕北地区农田净初级生产力,分析耕地变化对农田生产力的影响。结果表明,陕北地区耕地面积及其生产力在研究期前10 a小幅增长,后10 a明显减少。耕地减少的最主要原因是生态退耕,城市化也是耕地减少的原因之一。总体而言,20 a来,陕北地区耕地资源总面积净减少42.56%;受耕地面积变化的影响,同期农田净初级生产力下降了41.90%。研究对于评估陕北地区耕地安全和粮食安全,指导区域土地利用科学规划,具有重要意义。     

利用国产环境减灾卫星遥感信息估测春小麦产量——以内蒙古陈巴尔虎旗地区为例

以内蒙古春小麦产区陈巴尔虎旗为研究实例,采用遥感方法,利用分辨率30 m的国产环境减灾卫星的NDVI数据对春小麦单产进行预测。研究选取了该卫星2009年7月29日春小麦乳黄熟期的NDVI数据,同时,建立其与春小麦单产间关系,运用数理统计与回归分析方法构建了春小麦乳黄熟期的NDVI与其单产的估产模型。利用地面实测春小麦单产对估产模型估测的单产进行精度检验,结果表明,基于影像提取的NDVI与春小麦实测单产有较好的抛物线状(y=cx²+bx+a)相关关系,NDVI与春小麦实测单产的相关关系达到显著水平,其相关系数R为0.87,单产相差160 kg/hm²,相对误差为-3.89%。表明利用国产环境减灾卫星的NDVI与实测春小麦单产建立的估产模型,对成熟前春小麦的单产进行估测,其估产精度也同样可达到与利用国外卫星的预估效益。     

沿海城市落叶阔叶林碳收支特征及影响因素分析

森林生态系统是陆地中最大的碳库，对调节大气CO₂起重要作用。秦皇岛是生态宜居的旅游城市，对森林CO₂实现长期连续监测有助于该城市的碳核算。采用涡度相关法连续观测河北省秦皇岛森林生态系统碳通量，明确月尺度的碳源汇特征，量化生态系统呼吸、净生态系统生产力、生态系统总的初级生产力在内的碳收支状况以及水分利用效率。结果表明：(1)生长季具备一定的碳汇功能，为弱碳汇，固碳量为88.14 g/m²。5、6、8月为碳汇，5月碳汇强度最大为-74.19 g/m²,8月碳汇强度最小为-22.45 g/m²,7月为弱碳源，9月为碳源，分别为4.29、58.83 g/m²;(2)生长季净生态系统生产力为88.14 g/m²，处于温带森林生态系统生产力的较低水平；生态系统呼吸为1 400.44 g/m²；生态系统总初级生产力为1 488.58 g/m²；水分利用效率为3.41 g/kg，处于较高水平；(3)生长季月...     

遥感数据结合Biome-BGC模型估算黄淮海地区生态系统生产力

植被净生态系统生产力(NEP)和净第一性生产力(NPP)作为表征植被活动的关键变量,在全球变化研究及区域生态环境评价中起着很重要的作用。Biome-BGC是一个模拟生态系统植被和土壤中的能量、水、碳、氮的流动和存储的生物地球化学循环模型。论文利用2004年时间序列MODIS LAI遥感产品和气象数据,对黄淮海地区的NEP和NPP进行了模拟估算,由于Biome-BGC模型没有农作物生理生态参数,农作物模拟通过修改草地生理生态参数,并在增加施肥、灌溉和收割代码基础上实现。结果表明,2004年黄淮海地区NEP、NPP呈现南部大于北部的空间分布特征;不同植被类型平均NEP和NPP大小顺序分别为:混交林>落叶阔叶林>常绿针叶林>农作物>灌木>草地、混交林>农作物>落叶阔叶林>常绿针叶林>灌木>草地;与观测数据、MODIS NPP产品和统计数据进行对比,表明Biome-BGC模型可较好用于区域植被生产力的模拟,农作物模拟结果与统计数据的决定系数达到0.612 3,且模拟得到的黄淮海地区农作物NPP比MODIS NPP产品更接近统计值。     

基于MODIS和CALIOP卫星遥感数据的气溶胶光学厚度与海洋初级生产力相关性

利用2003~2014年的MODIS和2009~2014年的CALIOP卫星遥感数据产品,分析了我国华北地区(32°N~42°N,112°E~121°E)气溶胶光学厚度和西北太平洋部分海域(40°N~50°N,150°E~180°E)海洋初级生产力的时空分布,并研究了二者之间的相关性.结果表明:我国华北地区气溶胶光学厚度具有年季周期性,在每年的6、7月达到峰值;西北太平洋初级生产力同样具有年季周期性,在每年的8、9月达到峰值;从华北地区到西北太平洋,在5、6月可以发现比较明显的气溶胶传输通道,高空风场也与之对应;通过对长时间序列数据进行时滞相关性分析,发现华北地区气溶胶光学厚度与滞后其1~2个月的西北太平洋初级生产力有较高相关性,相关系数在0.7-0.8(通过a=0.05的显著性检验)之间.但其中存在滞后时间短相关系数低的海域,可能是受到洋流输送的影响.     

气候变化背景下人类活动对承德接坝区植被净初级生产力的影响

承德接坝区位于农牧过渡区,对气候变化和人类活动极为敏感.以植被净初级生产力(NPP)作为评价指标,基于Thornthwaite Memorial模型计算潜在NPP和MODIS NPP遥感影像获取实际NPP数据,利用潜在NPP与实际NPP间的差值衡量人类活动作用下NPP的大小,运用Slope趋势和变异系数法分析实际NPP、潜在NPP和人类活动作用下NPP的变化趋势及稳定性分布,并采用相关系数法分析实际NPP与年降水量和年均气温间的相关性,最终量化气候变化和人类活动对该区域植被变化的影响.结果表明,潜在NPP自西北向东南递增,其变化趋势和稳定性均为自西向东递增.实际NPP与年降水量和年均气温呈正相关区域面积占比分别是99.87%和91.66%.该区域99.85%的植被得到改善且变化稳定,主要是由气候因素和人类活动共同主导(99.71%),而植被退化完全是由人为因素所导致(0.15%).     

1982～1999年青藏高原植被净第一性生产力及其时空变化

基于地理信息系统技术和生态学过程模型,利用1982～1999年间NOAA-AVHRR数据(归一化植被指数,NDVI)及其相匹配的温度、降水和太阳辐射等气象数据,结合植被和土壤质地等资料,研究了青藏高原植被的净第一性生产力(NPP)及其动态变化。结果表明:青藏高原植被的总NPP为0.21PgC·a-1(1Pg=1015g),约占全国植被NPP总量的12.43%。NPP的总体分布趋势是,自东南至西北递减,这与水热条件的分布趋势一致。18年来,青藏高原植被的NPP在波动中呈上升趋势,从1982年的0.19PgC增加到1999年的0.24PgC,年平均增加速率约为1%;其中,青海省的东南部、西宁地区和西南部的部分地区,以及西藏东部的横断山区和雅鲁藏布江南部的部分地区的NPP增加显著。除10月和12月的月平均生产力呈减少趋势外,大部分植被类型的其它月份大都呈增加趋势。     

陆地生态系统净第一性生产力过程模型研究综述

陆地生态系统净第一性生产力的模拟已从统计模型发展到过程模型时代。过程模型从机理上对植物的生物物理过程以及影响因子进行分析和模拟,理论框架完整,结构严谨。论文从植物器官、个体、冠层、景观以及区域等不同尺度对过程模型进行分析。近年来,由于遥感和GIS技术的支持,使得遥感过程模型融合了遥感及时、准确、宏观、多尺度的优势而成为当前生产力模型的主攻方向。遥感过程模型可实现生态系统NPP的及时模拟和动态监测,便捷、准确地反映NPP的时空变化格局。而在NPP建模过程中,尺度转换是所面临的一个重要问题。不同尺度模型间扩展时,需要采取相应的数学手段进行尺度转换,同时遥感和GIS技术提供了尺度转换的有力工具。综观我国NPP研究的发展,起步晚、发展快是其特点。虽然取得了大量的研究成果,但过程模型的建模方面还很不足,这是一个亟待解决的问题。     

基于机器学习方法的太湖叶绿素a定量遥感研究

为了比较评价人工神经网络和支持向量机2种机器学习算法在水质遥感中的应用能力,本研究首先从基础理论和学习目的入手,对比分析了2种机器学习算法的理论体系;其次,以太湖为例,基于MODIS遥感影像,构建了反演太湖叶绿素a浓度的2种机器学习方法模型,通过对模型的验证、稳定性和鲁棒性分析以及全湖反演结果对比3个方面评价了2种模型的泛化能力.验证结果表明,支持向量机模型对验证样本预测结果的均方差根和平均相对误差分别为5.85和26.5%,而人工神经网络模型的预测结果均方差和平均相对误差则高达13.04和46.8%;稳定性和鲁棒性评价亦说明,以统计学习理论为基础的支持向量机模型具有更加良好的稳定性、鲁棒性,空间泛化能力优于人工神经网络模型;2种机器学习算法对太湖叶绿素a的浓度分布反演结果基本一致,但人工神经网络模型因其学习目标设定和网络构建中的“过学习”等缺陷,造成了对东太湖以及湖心区叶绿素a的反演结果与实际监测结果差异较大.     

降水波动对呼伦贝尔草甸草原初级生产力年际动态影响

降水是控制草原植被生产力最关键的因素. 为探明降水量在不同时间尺度上的波动及其对草原植被的响应机制,以呼伦贝尔草甸草原为研究对象,选用反映年际降水量波动的降水集中度和偏离期2个因子,将以地面光谱生物量模型计算获得的草甸草原植被NPP(net primary production,净初级生产力)与不同周期降水量和降水波动因子建立回归模型,分析年际降水量波动对草甸草原植被NPP的影响. 结果表明:①在呼伦贝尔草甸草原区,以年内4—7月为关键期,P_k(关键期累积降水量)对草甸草原植被NPP的影响最大,C_dk(关键期降水集中度)平均值为0.439±0.182,d_k(关键期降水偏离期)平均值为31.6 d,变幅为-3.6~94.2 d. ②以P_k和以旬为单位的C_dk、d_k构建的草甸草原植被NPP估算模型,y=-52.11+88.957C_dk+0.724d_k+0.953P_k,能较好地反映草甸草原植被NPP与降水波动之间的关系,模型估测精度可达91.0%. 因此,在半干旱草原区,利用基于遥感植被反射光谱构建的NPP模型计算草甸草原植被NPP具有较高的可信度,并且与样方调查结果有极高的关联性.      

基于MODIS NPP的2006—2015年三江源区产草量时空变化研究

草地既是高原地区重要的生态屏障,也是维系当地人民生产生活的自然资源,准确估算本区域的产草量,可为区域资源开发利用、社会经济可持续发展决策提供科学参考。论文基于MODIS遥感影像获得不同分辨率的NDVI、EVI和NPP产品,结合三江源区监测点的产草量地面实测数据,利用统计分析方法分别建立多种产草量遥感估算模型。利用择优选取的估产模型进行区域适用性评价和模型反演,研究三江源区产草量在2006—2015年的时空分布情况。研究结果表明,基于MOD17A2H NPP的一元线性模型的估算精度相对较高,三江源区的产草量（单产）呈东多西少、自东南向西北逐渐减少的空间分布特点。2006—2013年的产草量（总量）整体呈上升趋势,2013年的产草量（总量）达到3 869.43×10⁴ t,产草量（总量）自2014年开始降低,2015产草量（总量）为2 069.07×10⁴ t。     

广东省土地覆盖变化对植被净初级生产力的影响分析

理解土地利用/覆盖变化对植被净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）的影响对于全球碳循环和粮食安全具有重要意义。论文采用优化的CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型估算广东省2000、2005和2010年NPP,分析NPP的空间格局和土地覆盖的时空动态,研究土地覆盖变化对NPP的影响。结果表明：1）广东省NPP空间分布不均,形成一系列高值区和低值区;总体上是粤中区最高,珠三角区最低。2）2000—2010年广东省土地覆盖变化程度增强,城市用地和耕地变化最大,主要集中在珠三角区和粤中区。3）在气候变化条件下,以城市扩张为主导的广东省土地覆盖类型变化整体上造成NPP的损失,损失量主要来自林地和耕地向低生产力土地覆盖类型的转换,尤其是被城市用地占用;不同生态区NPP损失差异显著,珠三角区和粤中区NPP损失较为严重;2005—2010年珠三角区NPP损失量有所降低,其他生态区均有所增加,体现了城市扩张对NPP影响的复杂性。     

黑河流域生态承载力估测

以黑河流域为例,探讨了生态承载力的概念和估测的方法,笔者认为利用自然植被的净第一生产力数据可以反映自然体系的生产能力 和受内外干扰后的恢复能力,是自然体系生态完整性维护的指示。      

俄罗斯布里亚特共和国植被NPP对气候变化的时空响应

以遥感和气象数据为主要数据源,运用改进后的CASA模型,估算了俄罗斯布里亚特共和国2000-2008年的植被NPP,并验证了模型的精度,分析了该地区植被NPP的时空变化规律及其与气候因子的相互关系。研究结果表明:时间上,植被NPP年际上呈现为在波动中上升,月份上表现为先升后降的趋势;空间上,植被NPP随经度的增加而增大,随纬度的增加而减小,由西南到东北逐渐递增的趋势;不同植被类型的NPP也不同,从大到小依此为:草地与沼泽林>森林>森林与草原>稀树草原>高山植被。其变化主要受气温和降水量变化的作用。改进后的CASA模型运用于布里亚特共和国植被NPP估算的精度较高。该研究对中国北方植被NPP估算和生态跨境研究具有借鉴意义。     

长白山树线交错带的生物量分配和净生产力

随山地垂直带海拔上升,环境恶化会影响到植物生物量的绝对量和相对量的分配,进而影响到生态系统的碳平衡。测定了位于长白山北坡海拔1900m树线交错带的两个林分:长白落叶松混交林和岳桦林的生物量分配和净生产力,并与低海拔相似林分进行了比较,探讨树线特殊环境下树木的生长反应和生态系统的碳投资策略。树线交错带林分生物量和生产力都出现急剧降低,冠层树干生物量比例急剧降低,而枝、叶生物量比例有显著增加。而根系比例和地下/地上生物量比在两种林分表现出不同的反应,树线落叶松混交林出现急剧增加,而树线岳桦林与低海拔岳桦林相比没有显著差别。枝、叶生物量比例增加,特别是叶生物量分配增加有利于在树线恶劣环境的碳吸收和碳平衡,是对树线交错带大风、积雪等恶劣气候的可塑性适应,树木在树线出现多分枝、矮曲生长型。树线地带落叶松混交林和岳桦林的净生产量也出现急剧降低,但根系生产量比例则较低海拔同类林分高,有利于对土壤中水分和养分的吸收。