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西藏自治区草地地上生物量遥感反演研究

Remote sensing inversion of above-ground biomassof grassland in the Tibet Autonomous Region

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摘要草地地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)是反映草地生态系统功能和质量的关键指标,大尺度地准确估算草地AGB对草地生态系统经营管理至关重要.研究以MODIS影像为数据源,提取反射率、植被指数和植被产品三种不同类型的特征变量,结合野外实测样地草地AGB数据,构建以多元线性逐步回归为代表的参数模型以及随机森林、支持向量机和kNN等非参数模型进行西藏自治区草地AGB估测及空间分布制图.结果表明:(1)多元线性逐步回归、随机森林、支持向量机和kNN模型在加入植被产品特征变量后,RMSE分别降低了 15.8％、13.5％、4.1％和17.3％,表明植被产品作为建模变量用于草地AGB估测可有效提高模型精度;(2)三种组合变量构建的草地AGB估测模型中,反射率、植被指数、植被产品组合构建的模型效果最佳,其中kNN模型估测精度最高,R2达到0.60,RMSE和MAE分别为0.43、0.34 t/hm2;(3)草地AGB空间分布呈现出西北地区较低、中部地区较高且分布形态较破碎和东部地区较高的变化特征;(4)利用MODIS植被产品结合kNN模型的预测值与草地实测的AGB空间分布趋势基本一致.综上,MODIS植被产品结合kNN模型可作为大尺度区域草地AGB遥感估测的有效参考.

作者 宋柯馨 ^[1] 蒋馥根 ^[1] 胡宗达 ^[2] 吕云兵 ^[3] 龙依 ^[1] 邓目丽 ^[1] 陈松 ^[1] 孙华 ^[1] 学术成果认领

作者单位中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心,长沙 410004;林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室,长沙 410004;南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室,长沙 410004 ^[1] 四川农业大学资源学院,成都 611130 ^[2] 西藏详图测绘有限公司,拉萨 851414 ^[3]

关键词草地地上生物量机器学习 kNN MODIS 植被产品 grassland aboveground biomass machine learning k Nearest Neighbor MODIS vegetation products

栏目名称

研究论文

DOI 10.5846/stxb202206061593

发布时间 2023-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

基金项目

湖南省教育厅重点项目（17A225）国家自然科学基金（31971578）湖南省林业科技创新专项（XLK201986）长沙市科技计划项目（kq2004095）