草业学报
草業學報
초업학보
PRATACULTURAL SCIENCE
2015年
6期
25-34
,共10页
张旭琛%朱华忠%钟华平%程耀东%靳瑰丽%邵小明
張旭琛%硃華忠%鐘華平%程耀東%靳瑰麗%邵小明
장욱침%주화충%종화평%정요동%근괴려%소소명
草地植被%地理信息系统%地上生物量%遥感反演
草地植被%地理信息繫統%地上生物量%遙感反縯
초지식피%지리신식계통%지상생물량%요감반연
grassland vegetation%GIS%above-ground biomass%remote sensing inversion
本文以伊犁地区146个草地样地调查数据为基础,结合遥感及气象数据,进行草地植被地上生物量与 NDVI、EVI、海拔、年均降水、年均气温、积温、干燥度、湿润指数等因子的回归分析。并通过各因子对地上生物量影响权重参数分析和加权融合,运用 ArcGIS 软件,反演分析了新疆伊犁地区草地植被地上生物量的空间分布特征。结果表明,新疆伊犁地区草地平均产草量约为704.96 kg/hm2,与20世纪80年代全国草地调查数据相比,产草量有所下降。草地植被地上生物量与各项因子具有较好的相关性,反演结果与伊犁地区的地形、地貌、气候特征基本吻合,反映了伊犁地区草地植被的空间分布特征。地上生物量反演结果得到验证,预测值与实测值之间相关系数(R 2)为0.8532;均方根误差(RMSE)为216.559 kg/hm2,偏离度为22.92%,可以为新疆伊犁地区草地资源合理利用与评价提供参考。
本文以伊犛地區146箇草地樣地調查數據為基礎,結閤遙感及氣象數據,進行草地植被地上生物量與 NDVI、EVI、海拔、年均降水、年均氣溫、積溫、榦燥度、濕潤指數等因子的迴歸分析。併通過各因子對地上生物量影響權重參數分析和加權融閤,運用 ArcGIS 軟件,反縯分析瞭新疆伊犛地區草地植被地上生物量的空間分佈特徵。結果錶明,新疆伊犛地區草地平均產草量約為704.96 kg/hm2,與20世紀80年代全國草地調查數據相比,產草量有所下降。草地植被地上生物量與各項因子具有較好的相關性,反縯結果與伊犛地區的地形、地貌、氣候特徵基本吻閤,反映瞭伊犛地區草地植被的空間分佈特徵。地上生物量反縯結果得到驗證,預測值與實測值之間相關繫數(R 2)為0.8532;均方根誤差(RMSE)為216.559 kg/hm2,偏離度為22.92%,可以為新疆伊犛地區草地資源閤理利用與評價提供參攷。
본문이이리지구146개초지양지조사수거위기출,결합요감급기상수거,진행초지식피지상생물량여 NDVI、EVI、해발、년균강수、년균기온、적온、간조도、습윤지수등인자적회귀분석。병통과각인자대지상생물량영향권중삼수분석화가권융합,운용 ArcGIS 연건,반연분석료신강이리지구초지식피지상생물량적공간분포특정。결과표명,신강이리지구초지평균산초량약위704.96 kg/hm2,여20세기80년대전국초지조사수거상비,산초량유소하강。초지식피지상생물량여각항인자구유교호적상관성,반연결과여이리지구적지형、지모、기후특정기본문합,반영료이리지구초지식피적공간분포특정。지상생물량반연결과득도험증,예측치여실측치지간상관계수(R 2)위0.8532;균방근오차(RMSE)위216.559 kg/hm2,편리도위22.92%,가이위신강이리지구초지자원합리이용여평개제공삼고。
The relationship between the above-ground biomass of grassland vegetation in Yili,Xinjiang (as-sessed with cut quadrats)and the normalized difference vegetation index (NDVI),enhanced vegetation index (EVI),altitude,annual precipitation,annual mean temperature,accumulated temperature and dryness and wetness indices was analyzed using regression.Subsequently,an ArcGIS interpolation method was used to map the spatial distribution of above ground biomass of the grassland.There was a strong relationship between a-bove-ground biomass and the independent factors assessed;the multiple regression coefficient (R 2 )was 0.85 and the RMSE was 216.56 kg/ha.It was concluded that the simulation data used in the study could be used to reliably monitor and assess grassland productivity and dynamics.