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光谱学与光谱分析 2016年第8期36卷 2546-2552页

作者：邓兵杨武年慕楠张超成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室四川成都610059 四川省国土勘测规划研究院四川成都610045

植被含水量是植被生长状态的重要指示因子,是农业、生态和水文等研究中的重要参数,其诊断对于监测自然植被群落的干旱状况、预报森林火灾等都具有重要意义。通过对植被光谱反射率与植被含水量的相关性分析,发现植被波谱不同波段的光谱... 详细信息

植被含水量是植被生长状态的重要指示因子,是农业、生态和水文等研究中的重要参数,其诊断对于监测自然植被群落的干旱状况、预报森林火灾等都具有重要意义。通过对植被光谱反射率与植被含水量的相关性分析,发现植被波谱不同波段的光谱反射率与植被含水量的相关性差异很大,其中可见光红光波段(620~700 nm)、近红外波段(800~1 350,1 600~1 950,2 200~2 400 nm)的光谱反射率与植被含水量具有较好的相关性,选取了660,850,1 630和2 200 nm的光谱反射率作为RED,NIR,SWIR1和SWIR2的波段值来建立角度斜率指数;分析了植被含水量与角度斜率指数的关系,将角度斜率指数(SANI,SASI,ANIR)作为反演植被含水量的参量,建立植被含水量与角度斜率指数之间线性回归模型。通过对近红外角度指数ANIR改进,提出了近红外角度归一化指数NANI(near infrared angle normalized index)与近红外角度斜率指数NASI(near infrared angle slope index),建立植被含水量与NANI和NASI之间线性回归模型,结果显示:NANI与Palacios-Orueta等提出的角度斜率指数(SANI,SASI,ANIR)相比有一定的优势,模型可决系数R^2从原最高0.791提高到0.853,RMSE也从原最小0.047降低到0.039。确定了NANI为反演植被含水量的最佳角度斜率指数,并建立了植被含水量反演模型。该研究主要创新点:在前人研究成果基础上,通过对原角度斜率指数的改进,提出了NANI和NASI角度斜率指数,使其在植被含水量反演上具有更高的精度。

关键词：光谱分析角度斜率指数植被含水量岷江上游

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区域生态服务价值关键参数遥感反演研究 ——以岷江上游地区为例

区域生态服务价值关键参数遥感反演研究 ——以岷江上游地区为例

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作者：邓兵成都理工大学

学位级别：博士

生态系统通过与周围环境之间的物质和能量交换,发挥着各式各样的生态系统功能,直接或间接地为人类提供多种生态系统服务,在维系生命、维持环境的动态平衡起着不可替代的作用。近两个世纪以来,随着人口的剧增,以及工业化进程的发展,使得... 详细信息

生态系统通过与周围环境之间的物质和能量交换,发挥着各式各样的生态系统功能,直接或间接地为人类提供多种生态系统服务,在维系生命、维持环境的动态平衡起着不可替代的作用。近两个世纪以来,随着人口的剧增,以及工业化进程的发展,使得人类活动强度不断增强,对地球生态系统的影响达到了空前的程度。全球气候变暖,频发的洪涝灾害,土地沙漠化等环境灾害已直接威胁到人类的生存与发展。生态服务价值的研究就是将自然生态系统的生态服务功能货币化,以货币的形式来表现生态系统服务价值,使人们直观地认识到生态环境的重要价值,以期提高民众保护生态环境的意识,为决策机构提供决策依据,使政府部门更好地处理经济发展和环境保护之间的关系。岷江上游地区位于青藏高原向四川盆地过渡地带,既是长江上游生态屏障的重要组成部分,更是成都平原重要生态屏障和水资源的生命线,其生态环境状况直接影响成都平原水资源的质量和数量,以至影响整个岷江流域甚至整个长江上游的生态环境与社会经济发展。岷江上游地区生态服务价值研究,对成都平原乃至长江上游地区生态环境保护和经济建设都具有重要意义。生态服务体系中的土壤保持、水源涵养、固碳、释氧等间接服务功能对人类的生存与发展发挥着巨大的支持作用,但与直接提供实物的直接服务相比,由于其实物量难以获取,因而在对其进行价值估算时存在一定难度。本论文以遥感技术为基本方法,依托课题团队在岷江上游地区的研究成果与工作基础,对该区域的生态服务中土壤保持量,水源涵养量与固碳、释氧量这三个关键参数进行反演研究,并由此完成研究区生态服务价值估算。论文主要研究内容和创新成果有以下方面:(1)反演了研究区土壤侵蚀模数,并计算了土壤保持量。土壤侵蚀模数的反演基于通用土壤流失方程USLE,根据研究区基础资料对该模型的各因子分别进行计算:降雨侵蚀力因子(R),土壤可蚀性因子(K),坡度坡向因子(LS),植被覆盖因子与管理因子(C),以及水土保持措施因子(P)。再通过土壤流失方程计算得到的潜在土壤侵蚀模数与实际土壤侵蚀模数共同确定研究区土壤保持量。对岷江上游土壤侵蚀的研究不仅为生态服务价值提供了参数因子,还能为该地区的水土保持工作和土壤侵蚀预警提供很好的参考。(2)基于高光谱及定量遥感原理,进一步探索建立了以植被含水量和土壤含水量为主要参数的生态水源涵养模型,定量计算了研究区水源涵养量。生态水源涵养表征生态水层所涵养的总生态水量,与植被含水量、土壤含水量等因素有关。论文通过植被含水量,土壤含水量,河流径流量三个方面对水源涵养量分别进行计算,采用定量遥感算法,分别建立植被含水量和土壤含水量的遥感反演模型,并通过资料查询得到研究区河流径流量,完成以定量遥感为主要方法的三参数的水源涵养量的计算。(3)基于植被净第一生产力(npp)模型反演了研究区生态固碳、释氧量。根据植被光合作用方程式,植被每生产1.00kg有机物,需要吸收1.63kg的二氧化碳,与此同时会产生1.20kg的氧气,基于此原理,岷江上游地区生态系统固定二氧化碳量与释放氧气的物质量可以通过计算植被净第一性生产力(npp)物质量得到。固碳释氧的研究对研究生态系统的碳循环、评估生态系统的环境质量、估算碳汇都具有重要意义。(4)引入了一种新参数(角度斜率指数)反演植被含水量,并通过光谱分析确定了角度斜率指数的特征光谱。对植被光谱反射率与植被含水量的相关性分析,确定了植被在660nm,850nm,1630nm,2200nm的波谱反射率作为red,nir,swir1和swir2的特征值,由此来建立角度斜率指数。分析了植被含水量与角度斜率指数的关系,将角度斜率指数(sani、sasi、anir)作为反演植被含水量的参量,并建立植被含水量与角度斜率指数之间的转换模型。(5)定义了新的角度斜率指数。在前人研究成果及原有角度斜率指数(anir)的基础上,定义了近红外角度归一化指数nani(nearinfraredanglenormalizedindex)与近红外角度斜率指数nasi(nearinfraredangleslopeindex)。nani与palacios-orueta等定义的角度斜率指数(sani、sasi、anir)相比,在植被含水量反演上具有一定的优势,在研究区反演植被含水量时能取得更高的精度。确定了nani为反演植被含水量的最佳角度斜率指数,建立了植被含水量反演模型。(6)估算了研究区生态系统的土壤保持,水源涵养,固碳、释氧服务的经济价值。根据不同生态服务功能选取了不同的价值计算方法,土壤保持服务经济价值选取了影子价格法、机会成本法、替代工程法;水源涵养服务经济价值采用替代工程法;固碳、释氧服务的经济价值采用了替代成本法。论文从生态服务功能角度,发挥遥感技术、地理信息系统技术的优势,对岷江上游地区生态服务价值几个关键参数进行反演,并对

关键词：生态服务价值土壤保持量水源涵养量固碳-释氧量角度斜率指数遥感反演

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