盐城滨海湿地优势植物碳氮磷生态化学计量高光谱反演

摘要

滨海湿地是海陆交界的生态过渡带,是自然界生物多样性最丰富的生态系统之一。湿地植物作为湿地生态系统重要的组成部分,研究其碳、氮、磷生态化学计量特征是了解植物生长状况与适应策略的有效途径。以江苏盐城滨海湿地为研究区,采集互花米草(Spartina alterifora)、芦苇(Phragmites australis)、白茅(Imperata cylindrica)、柽柳(Tamarix chinensis)、盐地碱蓬(Suaeda salsa)共5种优势湿地植物样本及冠层高光谱数据,对植物的碳、氮、磷生态化学计量特征进行高光谱反演研究。结果表示白茅、柽柳与芦苇的最佳反演模型为随机森林(RF)模型,对互花米草反演效果最好的是偏最小二乘(PLSR)模型,而对盐地碱蓬反演精度最高的是BP神经网络(BPNN)模型。研究表明利用高光谱数据可以实现湿地植物碳、氮、磷生态化学计量特征的准确反演,不同模型对于不同湿地植物的反演存在差异,RF模型的反演稳定性最强,是反演湿地植物生态化学计量特征的较优模型。