呼伦贝尔草原产草量动态变化研究——以新巴尔虎右旗为例 54页

中图分类号：K903密级：公开UDC：900学校代码：10094讶{I￡解茁尤李硕士学位论文(高校教师)呼伦贝尔草原产草量动态变化研究一以新巴尔虎右旗为例TheHuIunbeiergrassproductiondynamicchanges—XinbaragyouqiforexampIe作者姓名：贾立国指导教师：钱金平教授肝题II_问：2011年6J二。一二年五月十八B 学位论文原创性声明本人所提交的学位论文《呼伦贝尔草躁产草量动态变化研究以新巴尔虎右旗为l胡』》，是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的原刨性成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中标明。本声明的法律后果由本人承担。论文作者(签名)：露多田伽f。年，月歹了同指导教师确认。㈣坊炒{≯。，埤厂月弘日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解河北师范大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位|仑文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权河北师范大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行榆索，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、虻编学位论文。(保密的学位论文在——年解密后适用本授权书)论文作者(签名)：覆幻刁叩他年等月j口同指导刻1ic签名，锇仓；弘|T年玉R弘罚j 摘要近些年随着遥感、地理信息系统和GPS全球定位系统等技术条件的发展，草原监测呈现多样化的新趋势。为了适应草原监测的新形势，必须将信息技术应用于大面积的草原资源调查和监测。虽然遥感数据源呈现多样化的趋势，遥感图像内容也十分丰富，但在利用遥感数据估测草原q：物量产量时，利用地面测量光谱反射实验与高空遥感数据建立模型预测地而草原资源产量的研究较少。因此基于高空遥感数据与地面实验数据之问关系进行草原地面干物质产昔监测的研究具有十分重要的现实意义。本研究研究区位于呼伦贝尔草原新巴尔虎右旗区，使用美国ASD公司Fieldspec3光谱仪，在研究区内进行了高光谱遥感地面测量实验。运用单变量线性、非线性和逐步回归分析方法，研究高空遥感归一化植被指数(MODISNDVI)与地面实测归一化植被指数之间的关系。两者之问关系可咀成为利用高空遥感监测犬尺度地域的基础。这就为草原监测理沧进步研究提供了前提。二是研究了蚰一化植被指数(NDVI)与地上千物质量(ANPP)之间的地面光谱模型。根据以上两个模型得出基于MODISNDVI估测地面干物质量(ANPP)的关系模型．根据关系模型删算出呼伦贝尔地区各行政分区草原连续十年草原干物质量．从而得出在降水量的影响下草原干物质产量连续十年的动态变化。本文的主要研究成果如下：(1)地面实测F-NDVI与MODISNDVI、AVHRRNDVI之削均存在线性关系，MODISNDVl=0808FM．NDVI+0106(R2_0785，P<0001)：AVHRRNDVI=0584FA．NDVI+0043：R2=0650，P<0001)。综合分析最终选14tMODIS数据作为草原估产的数据源。(2)运用单堂量线性、非线性和逐步⋯归分析方法，建立归化植被指数(NDVI)与地r于物质量(ANPP)之问的地I町光谱模型。综台分析后确定选用指数函数作为地面圯谱模掣．其估算模型为ANPP-12631e38972NDVI(R-085，p<0001)。(3)由以上两个楼’魁．确定遥感估产模，叫为：ANPP=12631eⅢ72’IMODl5N⋯’州“圳8删(4)利用上进研究结粜埘呼伦吸尔草原【X{年州地上十物质产垦进行估测．1If=1j降水量数栅进行对比，分析两青之M的关系。群．粜“1i草原1物质产量在近{’年州有减小的趋势，目年际变化较大。有草原干物质产量的大小与降水量的大小有着同样的变化趋势。但两肯之间并无明显相关关系。这是闪为草原r物质量不仅受到降水量的影响， 还受到蒸发量、温度等其他气候因素的影响。应继续进行多因素影响下地面干物质产量的研究。关键词：呼伦贝尔草原新巴尔虎右旗遥感归一化植被指数(NDVI)地面干物质量(ANPP) AbstractAtpresentalongwithtechnicalofRSGISandGPS，therearemanymethodsof"steppemonitoringInordertoadapttothenewsituationofsteppemonitoringinformationechnoogvmustbeappliedtolargeareasofstepperesourcessurveyandmonitoringWehaveRecesstoavarietyofremotesensingdataandremotesensingimagecontentisalsoveryrichAlthoughremotesensingisappliedtoAbove—groundNetPrimaryProductivityestimationresearchbasedonuseofground-spectroscopyandremotesensingdatatomodelpredictedgrasslandbiomassislittleTherelbre，researchbasedontherelationshipbetweentheremotesensingdataandground—spectroscopydataisimportanttoMonitoringofAbovegroundNetPnmarvProductivityInordertoimprovetheresearchandapplicationofhyperspectra[remotesensingtoestimatethegrasslandhiomass，ASDFieldspec3Speetroradfometerisusedf研thespectralmeasLirementsofaridsteppeonHulunbeierPlateauThemodelsarebuiltforexpressingtherelationshipbelweenMODISNDVIandNDVIfromgroundexperimentsbytheOBC—samplelinearregressionmethod-thenonlinearregressionmethodandthestepwiseanalysismethodRelationshipmodelbetweenMODISNDVIandNDVIfromgroundexperimentscanbebasisoflarge—scaleusingofhigh—altituderelnotesensinggeographicwealsobuildmodelsforestimatingAbove—groundNetPnmaryProductivity(ANPP)withNommlizedDifferenceVegetationIndex(NDVI)Basedontheabovetwomodels．wecanilsetheMODISNDVIesnmateAbo、e-groundNetPrimaryPro山lctlvItv(ANPP)WeestimatedtheIlulunbeiersteppeANPPproductionuhichisundertheinfluenceofrecipitationfrom2000to2009Themainresearchresultsareasfollows：(I)lhcresultsshowsthatitislinearrelationshipbetweenMODISNDVIandF-NDVIⅥhichisfromgroundexperiments1lcanbeexpressedb、theequation：MODISNDVI=0808F—NDVI一0106(R二=0785，P071的相关性优于其在低值Izf】勺十日关性a鲫"；。"盯∞∞：。㈣唧㈣㈣㈣㈣吲一∥．¨W-．．≮．．痧．．．_l*l 3．4．5讨论地面实测与高窀遥感的归一化植被指数之问存在明显的线性关系，首先是因为选择样地与高空遥感数据在定位上匹配性较好。再次，在研究AVHRRNDVI与地面实测NDVl之Ifij关系时使用ViewSpecpro软件(version56)求取与AvHRR的红光波段、近红外波段相一致的光谱反射率平均值。即oNIR和DRed分别是对应MODIS近红外波段(0725--011p．m)、红光波段(o58--068J_tm)的光谱反射率均值：在研究MODISNDVI与地面实洌dJNDVI关系时使J_flViewSpecpro软件(version56)计算测量获得的光谱数据的NDVI值．在Process模块中选择LambdaIntegration求取与MODIS的红光波段、近红外波段相一致的光谱反射率平均位。目OpNIR和pRed分别对J生MODIS近红外波段(0841～0876¨m)、红光波(o620～0670pro)的光谱反射率均值。在光谱波段上匹配性较好。其次，研究中采用最大值法求取与野外试验同期的连续十五天的影像AVHRRNDVI蛙大值，在一定程度上降低了云等条件对遥感影像的影响，在研究地面实测NDVI与AVHRRNDVI之问关系时获得了较理想的研究结果。另外，研究区主要为草原植被，具育大面秘均匀性和连续性的特点。并且在样地选择时．更加强调了板块的均质性。这些都为地面测量NDVI与高空遥感NDVl的匹配创造了非常好的条件。地面实测NDVI值与MODISNDVI的相关关系优于其与AVHRRNDVI的相关性。是田为MODIS数据在近红外波段去除了水汽波段的影响并在数掘发送时增加了根强的纠错能力，使得MODISNDVI更加精确；另外MODIS卫星采用实时在轨定标．定标位置更加准确。研究中MODISNDVI与F-NDVI均高FAVHRRNDVI值，是冈为AVHRR数据的红光波段和近2l，外波段均包含了水汽的吸收范周，降低了NDVI数值的准确性。通过研究地面实测NDVI值与MODISNDVI值以及地面实测NDVI值与AVHRRNDVI之间的关系．分j；|J建立了模型。结舟实地所测的牛物{嚣及植被盖度等数拼}，利用本次的研究成果，脏测和估算呼伦m尔草原区草原生态系统连续多年米的动态变化情况，为呼伦虬尔草地资源的遥感动态雌测年¨草音生产管理提供了科一#他槲。35地面测量归一化植被指数与地面干物质量(Above—groundNetPrimaryProductivity)之间关系研究3．5l地面测量归一化植被指数与地面干物质量(ANPP)数据来源木次试验大，样地为50个，样方总数为250个。前期试验过程-1，测量光谱时每个1m川m样方测量5玖，记求刈应的样方编号和光谱数拆：编号，其搿到250纽样方编学、 光谱编号及地理坐标一_对应的数据。测量完每个样宵的光谱数槲后，对样方情况进行记录。将样方内植被地面以上部分全部剪F，称最，记录{{【E【物鲜重。然后分别用口袋将各个样方剪下的鲜草装回。放冒F烘箱内，在80℃恒温环境下烘烤12小时，称量物质于重。详细la录使干物质量数据与样方编号、光谱编号及地理坐标数据对应准确。最终得到250组与光谱数据相对应的地面干物质量数据。利用ViewSpecDfo软件(version56)对光谱数据进行计算测量获得光谱数据的归一化植被指数(NDVI)值。以样方为单位求取NDVl均值，记作F¨一NDVI．与干物质量数据联系．得到250组F。。NDVI与地面干物质量一一对应的数据。3．5．2地面测量归一化植被指数与地面干物质量(ANPP)关系模型的构建在现有的250组F#^NDVI与地面干物质量数据中，随机抽取120组数掘做回归分析。分析120组样方测量F4口NDVI数据与地上干物质量(ANPP)之间的对应关系，建立合适的关系模型。在SPSS软件中分析地面实测F#HNDVI与ANPPZfnl的散点关系，分别利用线性函数、对数函数、乘幂函数和指数函数进行回归分析。可以得出地面实测F#日NDVI与地面千物质量(ANPP)2．fRl存在较强的相关关系，在两者之【白j建立相关模型具有很强的可行性，见图33。 图33F#^NDVl与ANPP之阳J多种函数的拟合分析(a)线性阿归方程(b)对数(c)乘幂(d)指数通过研究罔32能够得出结论：n目NDVI与ANPP之间具有较强的相关性，基于地面植被光谱反射实验获得的植被指数F．t。NDVI与地面干物质量数据，建立两肴之问的关系模型是可以的。对L经建立的几种关系模型进行分析，比较这几种关系模型的决定系数(露)的大小。这儿种天系模型’都能够满足统计学的要求，它们都通过了极丑著水甲(o01)的F检验。通过比较4种关系模型的决定系数(R2)以及涮整的决定系数(AdjustedR二)(见表34)可以知道：所有关系模型拟合效果良好，R2大小全部分布在07以}：。出此可以认为关系模型中ANPP大小的变化有70％以上有F。。NDVI的变化决定。在这4个模型中拟台情况最好的为线性函数和指数函数，R2数值分别达到o7295和O7203(见表34)，见图3．2。需要对线眭函数、对数函数、幂曲数以及指数函数阳 种函数模型进行误差分析，做进一步的精度检验，以确定地面干物质量ANPP与实测NDVI之间最适当的关系模型，表3．4多利t模型拟合分析比较3．5．3地面测量归一化植被指数与地面干物质量(ANPP)模型精度检验在其余的130组光谱数据对应的地面干物质量数据组中，随机抽取40纽数据进行模型精度的检验。检验方法分别基于利用四种模型利用NDVI数值估算地上干物质量ANPP，把估算结果与试验实测地上干物质量进行比较。确定误差系数公式：a=(ANPPBANPP})／ANPP￡B=∑I“／项数其中a为误羞系数，ANPP。为地上干物质量估算值，ANPP；为地上干物质量实测值，13为平均误差系数。通过以上公式，可以分别计算日{各个关系模型的误差系数。计算结果显示，在线性函数、对数函数、幂函数和指数函数关系这四种关系模型th由对数函数芙系模型计算得出的d值最大，a--08184：由指数关系模型计算得出的d值最小，a=0．00008。分析0值可得，对数函数模型的B值瑶大，13=o2497：指数函数关系模型的B值最小，13-o1930。对数函数和指数雨数模型的精度最高，其精度分别为7791％}EI8070％(见表35)。表3．5模型误差分析比较 预测精度7791750480573．s．4地面测量归一化植被指数与地面干物质量(ANPP)关系模型的确定根据统计学原理，线性函数、对数函数、幂函数‘o指数函数均能通过极显著性水平(001)的F检验。在【_【|肯之l甘j进行决定系数(R2)的比较，可以得出：拟合最为理想的模型为线性函数模型与指数函数模型。对这几种函数模型进行进一步的模型精度榆验．结果届示，对数函数模型与指数函数模型整体预测精度最高，平均误差系数摄小。指教函数模型的精度达到8057％略高于对数函数的7791％；指数函数模型平均误差系数也小于对数函数的平均误差系数。综合分析，确定选用指数函数模型作为地面测量归一化植被指数与地面干物质量(ANPp)的关系模型，利用这一模型表示呼伦贝尔草原区地面实测NDVI与地上干物质量之问的关系。我们把利用地面实测NDVI估测的地卜干物质量的估测值与宴测值放到同～张图上进行比较，可以对估测值与实测值的拟合精度有更加直观的认识，如图3．4，可以看出两者拟合趋势嶷好。屉终确定呼伦贝尔草原区地上干物质量估算模型：ANPP=12631e389’!’一””1(r=0．85，P