草地地上生物量的高光譜遙感估測原理

在草地遙感領域，植被指數（VegetationIndex）作為一種遙感手段已廣泛應用于植被覆蓋密度評價、產量估測以及自然災害預測預報等方面。植被指數是根據植被反射波段的特性計算出來的反映地表植物生長、覆蓋狀況、地表生物參數的間接指標，獲取容易且計算方便。大量研究結果證明，比值植被指數和歸一化植被指數對綠色植被變化靈敏，對土壤或者枯草不靈敏；RVI和NDVI能較好地反映出草地的覆蓋度、生物量和葉面積指數變化，與地上現存凈初級生物量有較好的相關性。首先將實測高光譜數據轉化成各種植被指數，然后進行植被指數與草地地上生物量的相關分析，檢驗二者之間關系的密切程度，判定是否可根據所測樣本資料來推斷總體情況，選擇相關性最大的植被指數用來生成遙感估算模型，利用該模型就可以進行草地地上生物量的估測。

2植被指數與草地地上生物量的關系

植被指數又稱光譜綠度值，是選用紅光波段（R）和近紅外（IR）波段反射率通過數學運算而得到的數值，用以表征地表植被的數量分配和質量情況。它與植物的覆蓋度，葉面積指數及生物量大小有很大關系。目前常用的植被指數有：差值植被指數（DVI=IR-R），比值指數（RVI=IR／R），歸一化指數NDVI=（IR-R）／（IR+R）和變換指數（ND±NDs）={（IR±Is）-（R±S）}／{（IR±Is）+（R±S）}等。其中IR為760～900nm近紅外波段的反射，相當于TM4通道接受的地物光譜輻射能量；R為630～690nm紅光波段的反射率，相當于TM3通道接受的地物光譜輻射能量。植被指數可用來診斷植被一系列生物物理參量，如葉面積指數、植被覆蓋率、地上生物量、光合有效輻射吸收系數等。

3草地類型對植被指數及地上生物量估測模型的影響

簡單的線性回歸模型和非線性回歸模型都被廣泛用來監測草地植被地上生物量，但究竟哪種模型更適合監測草地植被地上生物量，特別是典型草原的植被地上生物量的問題一直處于爭論之中。有研究表明，具有30％～40％以上植被蓋度的群落，其估產模式均為簡單的直線關系，而蓋度較低的群落類型（如荒漠草原的各種群落、典型草原中的小禾草草原等）更適于使用非直線形式的估產模型。

牧草產量光譜監測模型對于不同的草地類型，估產模型中使用的最適植被指數各異。典型草原使用含紅光和近紅外波段反射率的植被指數與地上生物量的相關性最高；草甸草原紅光波段反射率由于有飽和效應，對較高水平上的地上生物量變化反應遲鈍，其地上生物量更適于利用含藍光和近紅外波段反射率的植被指數估測；荒漠草原、典型草原中某些地上生物量較低的群落，估產模型也更適于使用含藍光、綠光波段反射率的植被指數。

隨著高光譜技術的發展，光譜儀所能達到的分辨率不斷提高，對植被生物量敏感的特征波段及新的植被指數也不斷被發現。但是植被指數對植被蓋度及生物量的靈敏度有差異，牧草產量與植被指數關系也不同。由于不同的草地類型，植被種類、組成、結構、蓋度、含水量、土壤背景等因素存在差異，同時牧草在不同的生長季和空間范圍內也存在差異，導致牧草生物量也表現出很大差異，因此在不同的草地類型中使用的植被指數各異，地上生物量估測模型也各異。究竟哪種植被指數、生物量估測模型適合哪種草地類型，是否在時間和空間上具有廣泛適用性還需要進行進一步探討。

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審核編輯 黃昊宇