放牧干擾下藏北紫花針茅高寒草地生物量遙感監(jiān)測.pdf

1、在藏北地區(qū),草地是最重要、面積最大的生態(tài)系統(tǒng),紫花針茅由于營養(yǎng)成分含量相對較高,而且具有耐旱、耐寒的特性,使紫花針茅高寒草地成為高原地區(qū)具有代表性的天然放牧場。近年來,該地區(qū)由于受到自然和人為因素的影響,超載過牧、亂挖濫牧等不合理的草地利用方式直接導(dǎo)致了草地大面積退化、生產(chǎn)力迅速下降等問題,嚴(yán)重影響了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)、社會和生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。其中,超載過牧是引起草地退化的主要原因之一。采取有效方法對草地退化實(shí)施監(jiān)測,明確草地的牧草產(chǎn)量,是實(shí)

2、現(xiàn)畜草平衡、防治草地退化、保護(hù)草地資源的重要保證。利用遙感技術(shù)對草地生物量進(jìn)行大面積估算為實(shí)現(xiàn)藏北地區(qū)高寒草地的遙感監(jiān)測和草地的科學(xué)管理提供了科學(xué)的理論依據(jù)。
　　 本文以藏北(那曲)地區(qū)紫花針茅高寒放牧草地為研究對象,基于五年的放牧試驗(yàn),利用SPOT5衛(wèi)星遙感技術(shù),結(jié)合同步的地面GPS采樣、實(shí)地調(diào)查以及地面光譜測定,分析了對照、輕度、中度和重度四種放牧強(qiáng)度下的高寒草地植物群落特征、物種多樣性及其草地光譜特征,探討了地面光譜植被

3、指數(shù)、SPOT5遙感植被指數(shù)與草地地上生物量之間的相互關(guān)系,建立了高寒草地生物鼉估算模型。主要研究結(jié)論為:
　　 (1)在生長季內(nèi),隨著放牧強(qiáng)度的增強(qiáng),植被群落地上生物量、蓋度均里降低的趨勢。方著分析表明,在草地生長末期,不同放牧強(qiáng)度下草地地上生物量、蓋度均存在著明顯的差異(P<0.05)。對照與輕度放牧區(qū)的地上生物量鮮重、干重均顯著高于重度放牧區(qū)(P<0.05),中度與輕度放牧區(qū)之間的差異不顯著。適度的放牧在一定程度上有利于物

4、種共存,維持物種的高多樣性,而超過一定閾值的干擾則會打破物種平衡,降低物種多樣性。
　　 (2)紫花針茅高寒草地植物群落的反射光譜特征與裸地光譜特征差別比較明顯。棵地的反射率在可見光波段大于植物群落,而在近紅外波段小于植物群落。草地植物群落具有一般綠色植被光譜特征的規(guī)律性,即具有可見光波段的“綠峰”、紅光低谷、紅光吸收區(qū)與近紅外反射平臺。
　　 (3)不同放牧強(qiáng)度下,紫花針茅高寒草地植物群落的光譜反射曲線變化趨勢保持一致

5、,具有一般綠色植物的光譜特征,但不同放牧強(qiáng)度間的植物群落反射光譜在近紅外波段又有一定的差異。對照區(qū)植被光譜特征顯著區(qū)別于放牧區(qū)。其他3個(gè)放牧區(qū)的草地光譜反射率在可見光波段與近紅外波段均逐漸升高,即反射率呈現(xiàn)輕度放牧區(qū)<中度放牧區(qū)<重度放牧區(qū)的趨勢。
　　 (4)導(dǎo)數(shù)光譜運(yùn)算大人強(qiáng)化了草地紅邊特征。草地植物群落光譜的紅邊具有“雙峰”現(xiàn)象,且“次峰”波長均大于“主峰”波長。對照區(qū)與輕度放牧區(qū)紅邊的“雙峰”現(xiàn)象相比其他放牧區(qū)較明顯。紅

6、邊位置基本處于710～730nm波段之間。隨著放牧強(qiáng)度的增強(qiáng),草地光譜紅邊位置有向長波方向移動的趨勢,呈現(xiàn)“紅移”的現(xiàn)象,紅邊幅值表現(xiàn)為:重度放牧區(qū)<中度放牧區(qū)<輕度放牧區(qū)<對照區(qū)。
　　 (5)地面光譜植被指數(shù)NDVI、RDVI、SAVI、OSAVI、MSAVI與實(shí)測地上生物量具有較好的正相關(guān)關(guān)系,比值植被指數(shù)RVI與地上生物量表現(xiàn)為負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)均達(dá)到了極顯著水平(P<0.001,n=48)?；趦?yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)OSA

7、VI構(gòu)建的生物量估測模型,比其他幾個(gè)植被指數(shù)建立的模型預(yù)測精度較高(R2=0.6023),建立的回歸方程是y=380.83 OSAVI-49.989。
　　 (6)在藏北草地生長旺盛時(shí)期,草地地上生物量與SPOT5遙感植被指數(shù)NDVI、RVI、SAVI、MSAVI、RDVI、OSAVI之間均存在著極顯著的相關(guān)關(guān)系(P<0.001,n=48)。OSAVI與草地地上生物量的相關(guān)性最高,相關(guān)系數(shù)R達(dá)到了0.8279,其次為NDVI,相

8、關(guān)系數(shù)R為0.8251,兩者相對于其他植被指數(shù)相關(guān)性明顯較高。遙感植被指數(shù)與草地地上生物量的相關(guān)性比地面光譜植被指數(shù)與生物量的相關(guān)性較好。
　　 (7)利用遙感影像獲取的OSAVI建立的二次多項(xiàng)式模型是估算藏北紫花針茅高寒草地地上生物量的最佳模型,其遙感反演模型可表示為:
　　 y=3211.1OSAVI2-1960OSAVI+351.71,R2=0.7223,P<0.001,n=48式中,y為地上生物量鮮重(g／m2)

9、,OSAVI為優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)的值。
　　 (8)利用遙感影像獲取的OSAVI建立的二次多項(xiàng)式估產(chǎn)模型獲取的模擬值與地面實(shí)測值之間的精度基本都在80％以上,相對誤差主要在±20％左右,此二次多項(xiàng)式估產(chǎn)模型能較好地反映草地地上生物量狀況。
　　 由地面光譜植被指數(shù)、SPOT5遙感植被指數(shù)與草地地上生物量相關(guān)性的綜合分析,可以看出,SPOT5遙感植被指數(shù)與地上生物量相關(guān)性較好。利用遙感優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(OSAVI)建