【摘 要】
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草地地上生物量（above-ground biomass,AGB）的遥感监测可快速且客观地对草地生长现状进行评估，对生态环境评价和草地资源利用有重要意义。为了提高遥感估算草地AGB的准确性，基于青海省门源县的地面实测数据，利用Landsat-8 OLI遥感数据计算出的植被指数分别构建了单因素回归模型和随机森林模型（random forest,RF），确定了AGB遥感估测最佳模型，并反演得到了研究区
【机 构】
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兰州大学草地农业科技学院草地农业生态系统国家重点实验室兰州大学农业农村部牧草创新重点实验室兰州大学草地农业教育工程研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019YFC0507701）； 国家自然科学基金（31672484,41805086,41801191）； 中国工程院咨询研究项目（2021-HZ-5,2020-XZ-29）； 财政部和农业农村部：国家现代农业产业技术体系和兰州大学中央高校基本科研业务费专项资金（l
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草地地上生物量（above-ground biomass,AGB）的遥感监测可快速且客观地对草地生长现状进行评估，对生态环境评价和草地资源利用有重要意义。为了提高遥感估算草地AGB的准确性，基于青海省门源县的地面实测数据，利用Landsat-8 OLI遥感数据计算出的植被指数分别构建了单因素回归模型和随机森林模型（random forest,RF），确定了AGB遥感估测最佳模型，并反演得到了研究区2019-2021年草地AGB空间分布。结果表明：1)在29个植被指数构建的单因素回归模型中，与草地AGB相关性较高的5个植被指数为NDVI、RBNDVI、TVI、GNDVI、MSR,R2均达0.49以上。其中，NDVI模型的精度最高，验证集R2为0.50，均方根误差（root mean square error,RMSE）为702.89 kg·hm-2。2)在RF模型中，变量筛选前R2=0.61,RMSE=621.14 kg·hm-2；经过变量筛选后模型精度有小幅度提升，R2达0.62,RMSE基本不变；二者精度均优于单因素模型，相比传统单因素最优回归模型，R2提高0.12,RMSE降低了80.95 kg·hm-2。3)门源县AGB空间分布特征为西北部较高，东南部相对较低；大体呈中部高，四周低的分布状况。2019-2021年全县天然草地总产草量介于4.2827万～8.9776万t，平均单产介于1063.49～1484.82 kg·hm-2；草地类型以高寒草甸为主，2019-2021年产草量为4.0825万～5.6653万t，平均地上AGB介于1060.38～1471.94 kg·hm-2；山地草甸平均AGB为1036.81～1637.43 kg·hm-2；温性草原平均AGB介于1198.72～1786.63 kg·hm-2。
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