基于PROSAIL和GPR模型的若尔盖草地地上生物量遥感反演研究

来源 :中国科学院大学(中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所) | 被引量 : 1次 | 上传用户:lanmei01
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草地地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)集中体现植被光能利用能力,可反映草地生长状态和植被种类的动态变化,是草地生态系统健康评价、草地资源可持续开发利用的关键指标。若尔盖草地生态系统脆弱,研究草地AGB的空间格局及演变规律,对控制生态扰动、修复草地有科学指导意义。遥感在区域草地AGB监测中已取得广泛应用,但当前草地生物量遥感估算以经验模型为主,需要大量样本实测数据支持,而采样费时费力、很难经年累月在大范围内开展,极大制约经验模型的使用范围和模拟精度。要对草地生态系统开展长期、动态、连续的高效监测,引入冠层辐射传输模型,克服对实测数据的依赖是一种有效途径。围绕生物物理建模过程中,草地AGB与冠层反射率关系率定、生物物理反演不确定性表征、全生物物理的AGB反演模型等关键问题开展本文研究。依托若尔盖草地研究基础,发展基于冠层辐射传输的草地AGB遥感反演方法。具体以PROSAIL辐射传输模型为基础,进行参数本地化,构建适合研究区草地特征的训练数据集;分别用查找表法(LUT)和高斯过程回归模型(GPR)反演AGB;进而开展模型不确定性分析和反演精度验证。在此基础上,对若尔盖草地近20年AGB进行反演和分析,面向若尔盖草地的退化及修复形成科学数据支撑和建议。主要成果有:(1)针对PROSAIL模型参数过多导致的遥感病态反演问题,结合局部敏感性分析和Sobel全局,确定参数在影像各波段的敏感区间。经分析,叶片结构参数(N)、叶绿素含量(Cab)、水分含量(Cw)、干物质含量(Cm)和叶面积指数(LAI)的敏感性排序为:LAI>Cab>Cm>N>Cw。其中,LAI高敏感性波段区间为400 nm~800 nm、1300 nm~2400 nm,在近红外波段敏感度较低;Cab敏感性波段在400 nm~800 nm;Cm高敏感性波段为800 nm~2400 nm;N的敏感度波段在400 nm~2400 nm范围内;Cw在400 nm~800 nm波段范围敏感性变化明显。与MODIS反射率差别最小的参数值赋给敏感度较小的N、Cw,其它参数则用穷举法,以一定步长枚举所有参数组合,为反演模型中参数率定奠定基础。(2)作为参照模型,基于查找表法(LUT)发展草地AGB生物物理遥感反演方法,基于(1)中结果,用PROSAIL模型建立反射率与LAI、Cm间的定量关系,以MCD43A4反射率产品为数据源,反演LAI、Cm,并计算AGB;经验证,该方法均方根误差和相对均方根差分别为60.06 g/m2和18.1%,反演精度与传统经验模型相当;反演得到的AGB时间序列与若尔盖草地的物候特征吻合。(3)结合(1)及PROSAIL模型,建立高斯过程回归模型(GPR)的草地AGB遥感估算方法,以MCD43A4反射率产品为数据源,反演AGB并评价不确定性(Cv)的空间分布特征,GPR方法的RMSE为48.63 g/m2、RRMSE为16.25%,Cv<5%,估算精度优于参照模型(2)。表明GPR模型在脱离实测数据支持的情况下,能较好实现草地AGB的估算;相比查找表法,可提供基于不确定性的质量控制信息。(4)在(3)基础上,构建若尔盖近20年草地AGB数据集,开展应用研究。基于莫兰指数(Moran’s I)、经验正交函数(EOF)模型、Sen-Median趋势分析和Mann-Kendall检验等方法,得到2000~2019年若尔盖草地AGB的时空分布特征并作验证。结果表明研究区内:(1)AGB总体波动上升,改善恢复的草地面积总体呈逐年增加趋势,但显著性较低;(2)年际变化显著,AGB低值分布面积下降,高值分布区域受河流影响大,且高值重心向北迁移低值重心向南转移;(3)草地AGB变化具有空间异质性,其中玛曲、若尔盖和阿坝县整体变化影响较大,其余地区变化相对较小,AGB高值聚集面积缓慢增加、低值聚集面积逐渐减少、高值包含低值异常面积增加、低值包含高值异常的面积不断减少;(4)结合区内退牧还草工程、围栏、生物防控等政策措施,建立草地AGB对应关系,并提出建议。创新点:(1)构建基于PROSAIL辐射传输模型的草地AGB遥感反演方法。完成关键参数的光谱敏感性分析和取值,建立参照组LUT模型,完成GPR模型的时空连续AGB反演和不确定性度量,明确该方法的适用性。(2)引入EOF、Moran’s I等,兼顾空间整体和局部关系,综合分析若尔盖草地生物量时空格局。定量阐释在气候变化、历史扰动、大力保护并存的复杂驱动力条件下草地AGB变化的空间异质性,在此基础上结合草地围栏、人工改良、沙化治理分别提出具体保护对策,一定程度上衔接遥感监测与草地保护管理之间的空白。本文研究为后续刻画反演模型在不同盖度、不同生长期的表现以及模型优化提供较为扎实的基础。
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