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Your conditions: 刘建红(1)

1. chinaXiv:202006.00132 [pdf]

基于MODIS的青海草地产草量变化遥感分析

黄鑫; 刘建红
Subjects: Geosciences >> Geography

青海省属于全国四大牧区之一,及时监测草地植被长势、准确估算牧草产量对青海牧区可持续发展与生态保护具有重要意义。草地产草量遥感估算主要基于植被指数与地面实测数据的统计关系,但是估算涉及植被指数、统计模型和建模指标等因素,不同组合建立的估算模型的精度不同。本文基于青海省MODIS数据与地面实测产草量数据,选择了6种植被指数(NDVI、EVI、RVI、DVI、RDVI、MSAVI)、5种统计模型(简单线性模型、二次多项式模型、幂函数模型、指数函数模型、对数函数模型)以及3种建模指标(植被指数年度最大值VImax、植被指数生长季累积值VIseason-cum、植被指数年度累积值VIannual-cum),研究不同组合下估算模型的精度差异,并从中选出最优产草量估算模型,用于估算青海省2015和2016年的产草量。结果表明:(1)6种植被指数中,基于NDVI的产草量估算精度最高;非线性模型的估算精度高于线性模型,尤其是指数模型,适用于大多数草地类型产草量的估算;基于NDVI年度最大值的估算模型对大多数草地类型都具有最高的决定系数(R2)。(2)从干重来看,高产草量区(>1 200 kg?hm-2)主要位于青海东部的高寒草原,中等产草量区(600~1 200 kg?hm-2)位于青海南部和东部的高寒草原和禾草草原,低产草量区(<600 kg?hm-2)位于青海西部和北部的高寒草甸、高寒草原、高寒荒漠和盐生草甸。(3)与2015年相比,2016年青海省干草总产量减少31.60×104 t,减幅为1.36 %。其中,禾草草原和高寒草甸的减产幅度最大,而荒漠草原和盐生草甸的产量则有所增加。本文可为草地产草量遥感估算的研究和实践提供参考。

submitted time 2020-06-12 From cooperative journals:《干旱区地理》 Hits2693Downloads603 Comment 0

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