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植被生物量是评价湿地生态系统结构功能及健康状况的重要指标,直接反映植被群落的生长状况。以青海省隆宝滩国家级湿地自然保护区为研究对象,使用欧空局CHRIS/PROBA数据,挖掘高光谱的光谱维信息和多角度的立体结构信息,将不同角度的NDVInarrow分别与0°影像进行PCA、Gram-Schmidt变换和NNDiffuse融合,从主观判断和定量评价确定最佳融合方法,并对隆宝滩地区进行SVM监督分类。提取+36°、0°、-36°三个角度的原始光谱反射率、典型的窄波段植被指数、红边指数以及新建立的VInew植被指数等遥感因子,分析与湿地植被干重、鲜重的相关性,探讨地上生物量对角度的敏感性,并应用回归分析方法,建立植被干重和鲜重的最佳估测模型,从而对隆宝滩植被的地上生物量进行估算。最后,分别建立沼泽化草甸和高山草甸的地上-地下生物量模型,进而估算隆宝滩湿地的根系生物量和总生物量。本次研究的主要结论如下:(1)定量评价三种高光谱融合方法,发现NNDiffuse融合的平均梯度、信息熵、相关系数最大,说明该方法包含更多的信息量,拥有更丰富的细节信息和更高清晰度。对比分析不同角度信息融合的结果,发现-36°的均值、标准差、平均梯度、信息熵、相关系数和OIF值均略高于+36°和±36°,说明-36°融合效果最好。多角度融合时,过多角度信息的加入会造成信息冗余,反而降低融合图像的质量。分别对0°影像和融合图像进行支持向量机分类,发现融合影像的整体精度为94.64%,比单角度影像提高2.94个百分点,Kappa系数提高0.038 1,且裸地、草本沼泽地的漏分误差以及湖泊湿地、高山草地的多分误差得到明显改善。(2)分析不同角度影像的光谱反射率与地上生物量之间的相关性,发现+36°波段反射率的相关系数明显高于0°和-36°影像,说明+36°影像对生物量的响应更为敏感。不同角度的光谱反射率与生物量的相关性趋势大体一致。波长小于725 nm时,反射率与生物量呈负相关,波长大于725 nm时,反射率与生物量呈现正相关关系,在725 nm左右处的相关系数为零。(3)结合隆宝滩湿地植被的光谱特性以及光谱反射率与生物量的相关关系,利用第25、33和45三个敏感波段建立新的VInew植被指数。对比各种窄波段指数、红边指数以及VInew的相关系数,发现Datt1、VOG1、REP和VInew与地上生物量具有极好的相关性。使用回归分析方法对地上生物量干重、鲜重进行模型拟合,以-36°VInew为自变量建立的指数模型对干重的拟合效果最好,其决定系数为0.613;以+36°VInew为自变量建立的指数模型拟合鲜重的效果最佳,R~2为0.693。(4)分别建立沼泽化草甸和高山草地两种地类的地上-地下生物量关系模型,沼泽化草甸区由于水分条件良好,大大促进了根系的生长,拥有较高的地下生物量,为9 696.63g/m~2;而高山草甸地下生物量整体偏低,平均为1 317.27 g/m~2。隆宝滩地区的生物量分布规律为由西向东递增,湖区周围的沼泽化草甸生物量较高,高山和道路两侧的高山草地生物量偏低。隆宝滩地区地上干重均值为204.19 g/m~2,地上鲜重为658.79 g/m~2。总生物量均值为4 038.73 g/m~2,其中沼泽化草甸的生物量为10 030.96 g/m~2,高山草地的生物量为1 465.59 g/m~2。