基于TM影像的川西北理塘草地生物量与植被指数关系研究

摘要

草地生态系统是陆地生态系统中最重要、分布最广的生态系统类型之一，由于自然因素和人为因素的影响，同时也是比较脆弱的牛态系统。草地地上生物量是反映和评估草地牛态系统的主要标准。当前，利用遥感技术监测天然草地生物量己成为国际草地科学研究的前沿课题，但是研究结果差异很大，究竟何种植被指数与何种关系模型更适合监测区域草地生物量，是当代草地遥感科学急需解决的问题。本研究采用2005年川西北理塘TM影像数据，分别提取了NDVI、RVI、DVI、SAVI、MASVI、PVI和GVI7种植被指数，与同期野外实测样方生物量进行了相关分析，并选取一元线性与非线性(指数、对数、三次多项式、二次多项式、S曲线、幂函数与生长型7种)数学方程来拟合它们间的关系。研究结果表明： (1)川西北高寒草地生物量与TM遥感植被指数(NDVI、RVI、DVI、SAVI、MASVI、PVI和GVI)均呈较好的正相关关系，说明利用植被指数来监测草地生物量是基本可行的。同时不同植被指数与生物量关系存在差异，其中RVI最高，相关系数达0.884；NDVI与SAVl次之，相关系数都为0.850；再次为GVI、MASVI、DVI，其相关系数分别为0.837，0.822，0.813；PVI最低，为0.760。 (2)从整体上可以看出，曲线模型中的三次多项式方程(R2=0.816)、二次多项式(R2=0.788)和幂函数(R2=0.782)得到的拟合精度较一元线性方程(R2=0.781)有所提高，即相对于一元线性回归模型来说，曲线模型更能反映植被指数与实测生物量的关系。 (3)在植被指数与草地生物量回归关系模型中，三次多项式模型好于一元线性和其它非线性回归模型，并且基于植被指数RVI建立的三次多项式关系模型的R2最高，达到了0.816，说明植被指数RVI三次多项式关系模型更适合反演该区域草地生物量。 (4)对RVI三次多项式模型进行验证，发现实测值与预测值非常接近，平均误差为13％，拟合精度达到了87％，说明RVI三次多项式关系模型可以满足区域草地宏观监测的需要，同时也说明利用RVI三次多项式模型来监测区域草地生物量是一种简单有效、切实可行的方法。

目录

文摘

英文文摘

声明

1 绪论

1.1研究背景与意义

1.2植被指数与草地生物量概述

1.2.1植被指数介绍

1.2.2植被指数的影响因素

1.2.3草地生物量介绍

1.3研究进展

1.3.1国外研究进展

1.3.2国内研究进展

1.4研究目标、内容与方法

1.4.1研究目标

1.4.2研究内容

1.4.3技术方法

2研究区概况

2.1自然条件

2.1.1地理位置

2.1.2地形地貌与土壤

2.1.3气候条件

2.1.4土地利用类型

2.2草地植被

3草地生物量调查与植被指数的提取

3.1草地生物量调查

3.1.1样方设置原则

3.1.2样方生物量数据的获取

3.2 TM植被指数的选取与提取

3.2.1 TM数据特性

3.2.2植被指数的选取

3.2.3植被指数的提取

4植被指数与草地生物量的关系分析

4.1植被指数与草地生物量的相关关系

4.2基于植被指数的生物量同归模型

4.2.1一元线性回归模型

4.2.2曲线回归模型

4.2.3一元线性与曲线回归模型的比较分析

4.2.4生物量回归模型的验证

4.3植被指数与草地生物量关系模型的应用

5结论与讨论

6拟进一步解决的问题

参考文献

致谢