塔里木河下游芦苇生物量遥感估算模型研建

doi:10.6046/gtzyyg.2011.04.08

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在对塔里木河下游大西海子水库周边芦苇生物量实地调查基础上,使用同期TM数据建立了芦苇生物量遥感估算模型。结果表明: TM1~5、TM7的灰度值和垂直植被指数(PVI)、亮度植被指数(BVI)及归一化差值植被指数(NDVI)与芦苇生物量实测值显著相关; 生物量遥感估算模型中非线性回归模型的拟合精度高于线性回归模型。NDVI在一元线性、非线性回归模型中的拟合精度最高,TM4的拟合精度最低; 多元逐步回归比一元线性、一元非线性回归拟合度精度高。若仅考虑简单、可靠、便于生产部门使用,基于PVI、NDVI的一元线性模型和基于TM1的一元非线性模型是较好的选择。

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	许旭
	李晓兵
	韩念龙

关键词 ：生态系统, 土壤保持量, 保育土壤价值, 河北北部

Abstract：

The remote sensing estimation models for reed biomass were established by using TM data and the field investigation of reed biomass around the Daxihaizi reservoir in the lower reaches of Tarim river. The results show that the gray values of TM1~5 and TM7,the perpendicular vegetation index(PVI),the brightness vegetation index(BVI) and the normalized difference vegetation index(NDVI)are significantly related to the measured values of Phragmites australis biomass, the fitting precision of the nonlinear regression model is higher than that of the linear regression model,and NDVI has the highest precision in the regression models but TM4 has the lowest precision. The multiple stepwise regression has a higher fitting precision than ordinary regressions. The ordinary linear regressions based on PVI and NDVI and the ordinary nonlinear regression based on TM1 are the best options due to the characteristics of simplicity,reliability and convenience.

Key words： Ecosystem Soil conservation capacities Value of soil conservation Northern Hebei

收稿日期: 2010-12-30 出版日期: 2011-12-16

:	TP 751.1
	X 171.4

基金资助:

国家自然科学基金项目(编号: 40961027)和新疆维吾尔族自治区草地资源与生态实验室共同资助。

通讯作者: 李霞,教授,联系电话: 13659963246或0991-8763626,E-mail: xjlx782@126.com。

作者简介: 牛婷(1981-),女,草业科学在读博士研究生,主要从事资源环境方面的研究。

引用本文:

牛婷, 李霞, 林海军, 赵钊, 董道瑞. 塔里木河下游芦苇生物量遥感估算模型研建[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(4): 42-45.
NIU Ting, LI Xia, LIN Hai-jun, ZHAO Zhao, DONG Dao-rui. The Construction of the Remote Sensing Estimation Models for Reed Biomass in the Lower Reaches of the Tarim River. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2011, 23(4): 42-45.

链接本文:

https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2011.04.08 或 https://www.gtzyyg.com/CN/Y2011/V23/I4/42

[1] 李霞,侯平,董新光,等.新疆塔里木河下游应急输水植被恢复阶段分析［J］.生态学杂志,2005,24(12):1449-1453.

[2] 张宏锋,陈亚宁,陈亚鹏,等.塔里木河下游植物群落的物种数量变化与生态系统动态研究［J］生态学杂志,2004,23(4):21-24.

[3] 杜自强,王建,沈宇丹.山丹县草地地上生物量遥感估算模型［J］.遥感技术与应用,2006,21(4):338-343.

[4] 李聪,肖继东,曹占洲,等.应用MODIS数据估算草地生物量［J］.干旱区研究,2007,24(3):386-391.

[5] 王正兴,刘闯,赵冰茹,等.利用MODIS增强型植被指数反演草地地上生物量［J］.兰州大学学报:自然科学版,2005,41(2):10-16.

[6] 徐多,姬秋梅,德吉央宗,等.利用EOS/MODIS数据估算西藏藏北高原地表草地生物量［J］.气象学报,2007,65(4):612-621.

[7] 邓铭江.塔里木河下游生态输水及植被恢复遥感监测评价［J］.冰川冻土,2007,29(3):380-386.

[8] 李霞,侯平,杨鹏年.塔里木河下游胡杨对水分条件变化的响应［J］.干旱区研究,2006,23(1):26-31.

[9] 牛婷,李霞.塔里木河下游植被恢复遥感模型建立［J］.国土资源遥感,2008(2):79-83.

[10] 李霞,侯平,董新光.塔里木河下游断流区胡杨密度调查与分析［J］.新疆农业大学学报,2003,26(4):41-44.

[1]	汪清川, 奚砚涛, 刘欣然, 周文, 徐欣冉. 生态服务价值对土地利用变化的时空响应研究——以徐州市为例[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 219-228.
[2]	徐洲洋. 基于PSR模型的四川生态系统健康时空动态研究[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 251-258.
[3]	张瑜, 赵晓丽, 左丽君, 张增祥, 徐进勇. 黄土高原土地利用变化对生态系统服务价值的影响[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 132-139.
[4]	周日平. 黄土高原典型区土壤保持服务效应研究[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(2): 131-139.
[5]	亢红霞, 那晓东, 臧淑英. 1980—2010年松嫩平原湿地生态服务功能价值评估[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(2): 193-200.
[6]	许旭, 任斐鹏, 韩念龙. 2000—2009年河北省生态系统服务价值时空动态遥感监测[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(1): 187-193.
[7]	尹锴, 赵千钧, 文美平, 花利忠, 吝涛, 石龙宇. 海岛型城市森林景观格局效应及其生态系统服务评估[J]. 国土资源遥感, 2014, 26(2): 128-133.
[8]	许旭, 郜昂, 朱萍萍, 周增科. 基于多源遥感数据的生态系统服务价值评估——以河北省为例[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(4): 180-186.
[9]	许旭, 李晓兵, 韩念龙. 基于多源遥感数据的生态系统保育土壤价值评估——以河北省北部四地市为例[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(3): 123-129.

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