利用手持光譜設備估測羊草草地生物量

韓冬梅　何峰　謝開云　等

摘要：在河北省沽源縣以羊草為主的壩上草原，在降水和刈割為控制因素的試驗小區，測量了地上干生物量，并利用ACS430手持式光譜儀采集光譜數據，計算了9種植被指數值。對生物量與植被指數進行相關性分析，建立以產量為因變量、植被指數為自變量的生物量估測模型。結果表明，各個植被指數與產量的相關性都很好（P<0.01），說明植被指數對草地覆蓋度都很敏感。最后依據曲線模型的決定系數大小，認為歸一化紅邊植被指數NDRE與產量建立的二次模型擬合效果最好（P<0.01），擬合方程為y=0.024+2.249x-7.136x2，R2=0.675。

關鍵詞：羊草；生物量；植被指數

中圖分類號：S 812；Q 948文獻標識碼：A文章編號：10095500（2013）06003605

遙感技術具有快速、及時、準確、宏觀、經濟等特點，已被廣泛應用于各個領域，包括軍事、 監視[1]、氣象觀測[1]、植被分類[1-3]、植被監測[4-7]、土地利用規劃[8，9]、農作物病蟲害[10，11]、作物產量調查[12，13]等。植被指數（VI）作為遙感手段中的一種，主要通過兩個或兩個以上波長范圍內的地物反射率相互組合運算，增強植被化學成分或生長狀況的某一特性或者細節[10]，從而反映植被特征。在草地科學領域中，利用遙感技術測定草地植被反射率并計算各種植被指數值，對草地生物量進行估測，可在不破壞草地的條件下對草地產量和長勢進行準確、及時的監測，比傳統的刈割、稱重等方法更為快捷，可以減少人力和財力的投入，也為草地的科學管理和合理利用提供可靠依據，對準確掌握草地生產資料、計算草地載畜量、實現草畜平衡發展具有重要意義。

早在1974年，Rouse等[14]就發現植被反射率與植被產量之間具有良好的相關性，并發現了歸一化植被指數（NDVI）。田慶久等[15]將近20年在農業、植被和生態環境監測方面發展的40多個植被指數做了分類和總結，對各類指數做出了中肯的評價。鄧書斌等[16]總結了現有的植被指數，并根據植物中影響植被波譜特征的主要化學成份，做出27種較為實用的植被指數，從植物生理的尺度上可了解植被指數與植物的關系。但在草地植被遙感監測領域，大多學者只是使用NDVI、EVI、RVI等指數估算草原的生物量。如王建偉等[17]就NDVI和RVI在草地地上生物量估測方面的應用進行初步探討，認為NDVI的使用較RVI廣泛；張凱等[18]應用遙感技術對甘南草地地上鮮生物量進行估算研究，認為對數模型在草原估產研究中較為準確；趙冰茹等[19]利用MODISNDVI對內蒙古錫林郭勒草原荒漠、沙地、典型和草甸草原進行估產研究，結果表明草甸草原的擬合效果最好，其線性模型及指數模型的決定系數均達0.7以上。目前，利用遙感植被指數估算不同草地的生物量已取得一定的成就，但羊草草地作為我國分布范圍較廣的草原之一，應用其他植被指數進行估產方面的研究還鮮見報道。

基于以上分析，利用手持光譜儀ACS430獲取近地面羊草草地光譜反射率數據，結合地上干生物量數據，分析各種植被指數與羊草草地生物量之間的相關關系，選出較為合適的植被指數及生物量估產模型，以期為羊草草地地上干生物量的產量測定提供方法和理論依據，促進遙感技術在草地畜牧業中的監測和估產應用。

1材料和方法

1.1研究地點概況

試驗地位于河北省沽源縣內的壩上草原，地理位置E 115°39′48″，N 41°45′57″，地處內蒙古高原南緣，位于河北省西北部。該區域地勢平坦，具有疏緩丘陵、波狀高原的地貌，年均日照2 223 h，平均海拔1 400 m，年均氣溫1.4 ℃，年均降水量400 mm，>10 ℃的年積溫為2 370 ℃。草原是以羊草（Leymus chinensis）為主的草甸草原，伴生種有克氏針茅（Stipa krylovii）、糙隱子草 （Cleistogenes squarrosa）、野古草屬（Arundinella）、拂子茅屬（Calamagrostis）、柴胡（Bupleurum chinensis）、菊葉委陵菜（Potentilla tanacetifolia）、扁蓿豆（Melissitus ruthenicus）、瓣蕊唐松草（Thalictrum petaloideum）、南牡蒿（Artemisia eriopoda）、冷蒿（A.frigida）等蒿類以及冰草（Agropyron cristatum）等。

該試驗地為2005年建立的降水梯度和刈割強度為控制因素的18個試驗小區[20]，經過7年的處理，植被生物量已經呈現出一定的梯度變化，為此次研究的開展提供了基礎。

1.2研究方法

1.2.1生物量的確定

生物量的測量選用直接收割法。在每個試驗小區選擇1 m×1 m的樣方，齊地刈割，裝入標記好的樣方袋，帶回實驗室，于烘箱中65 ℃烘干至恒重，稱重。

1.2.2光譜反射率數據采集

使用Holland Scientific公司生產的Crop Circle ACS430手持式植物冠層光譜儀測定光譜反射率。光譜檢測320～1 100 nm，探頭吸收波段為670，730和780 nm。橫向視角范圍30°，縱向14°。測量最大高度183 cm，最大范圍2 m，采樣輸出最大頻率20次s。儀器在測量過程中不受高度和外界光線的影響。測量時探頭垂直向下照射，輻射的區域在探測目標之內，測量波長為670 nm（ρ670）、730 nm（ρ730）及780 nm的光譜反射率（ρ780）。

1.2.3植被指數計算方法

各種指數的計算方法見表1。

所有數據采用SPSS15.0軟件進行統計分析和繪圖。

2結果與分析

2.1植被指數與生物量的相關性

對試驗小區的干草產量與9種植被指數分別進行相關性分析，各個植被指數與羊草的干草產量都呈正相關，相關性都達到極顯著水平（P<0.01），說明由ACS430儀器測得的光譜數據所計算的植被指數可以良好的反映草地的產量。并且使用紅邊波段反射率計算所得的植被指數NDRE、ChlI、WICI1和WICI2具有更高的R值。可見，紅邊波段對植被的反映能力較好，更為敏感。

2.2生物量監測模型的選擇

選取5個最具代表性的光譜指數NDRE、ChlI、NLI、WICI1、WICI2，其中，NLI為近紅外與紅邊波段的組合。NDRE、ChlI、WICI1、WICI2是具有紅邊波段的組合。分別擬合光譜指數與產量的曲線方程，建立以光譜指數為自變量，產量為應變量的估產模型（表3，圖1）。

5種植被指數與產量建立的二次曲線模型效果都比較好（P<0.01），都可以用來做產量的擬合。而圖1中的每個小圖都有同一個明顯影響著曲線的走向的異常點。該異常點的產量較低，植被指數值卻比較高。異常點處于第18小區，該區闊葉雜草比較多，造成大面積的覆蓋，導致產量低，植被指數值比較高，這與王艷榮等[21]的研究相一致，表明植被覆蓋面積小、土壤裸露面積大時，估產中會產生一定的誤差?？梢?，當植被指數與產量的關系呈反比時，地面的覆蓋度大，說明草原闊葉草比較多。表明手持式光譜儀對草原的監測也是很有意義的。

試驗采用的所有的植被指數與產量的相關性都達到極顯著水平（P<0.01），都可以用來估測羊草草地的產量，說明手持式光譜儀在草原估產的應用上表現良好。但在所有的植被指數中，NDRE的表現最佳。因為植被指數NDRE是利用近紅外與紅邊波段的反射率運算所得，是將植被指數NDVI計算公式中的紅光反射率更換為紅邊反射率，意義在于增加近紅外波段范圍內綠葉的散射與紅邊波段范圍內葉綠素吸收的差異，從而表現產量的差異。因此，NDRE可以更好地反映植被的生長狀況[15]。并且，在5種植被指數的曲線方程中，NDRE的決定系數R2最高，因此，在羊草草地的產量估測中，植被指數NDRE的二次擬合曲線可以更好地模擬羊草草地的產量。

3結論

通過手持光譜儀ACS430對羊草草地進行野外觀測及草地地上干生物量的測定，利用光譜反射率計算所得的植被指數與羊草產量進行相關性分析，結果表明上述植被指數與產量的相關性都達到極顯著水平，結合各個指數所反映的物理意義，我們選擇植被指數NDRE來擬合該草地干草產量，擬合方程為y=0.024+2.249x-7.136x2，R2=0.675。

參考文獻：

[1]鄧良基.遙感基礎與應用[M].北京：中國農業出版社，2009.

[2]張超.西藏灌木林評價與遙感分類技術研究[D].北京：中國林業科學研究院，2009.

[3]單麗燕.應用遙感技術對內蒙古鑲黃旗草原分類的研究[J].草原與草坪，2005（1）：38-42.

[4]方紅亮，田慶久.高光譜遙感在植被監測中的研究綜述[J].遙感技術與應用，1998，13（1）：62-69.

[5]李聰，曹占洲，李良序，等.草地植被指數季節變化的遙感動態監測研究[J].沙漠與綠洲氣象，2007，1（3）：26-29.

[6]高娃，邢旗，劉德福.草原”三化”遙感監測技術方法和指標的研究[J].草原與草坪，2007（4）：40-44.

[7]陳興濤，陳功，單貴蓮.草坪近地面光譜特征研究進展[J].草原與草坪，2011，31（5）：91-96.

[8] 邱一丹，孫保平，周湘山，等.基于地形因素的洪雅縣景觀格局定量分析與功能劃分[J].甘肅農業大學學報，2012，47（3）：116-123.

[9]黃?？?論遙感技術在土地利用動態監測中的應用[J].中國土地科學，1998，12（3）：21-25.

[10]陳鵬程，張建華，雷勇輝，等.高光譜遙感監測農作物病蟲害研究進展[J].中國農學通報，2006，22（2）：388-391.

[11]李登科，劉安麟，范建忠，等.遙感技術在病蟲害調查中的應用[J].陜西氣象，1998（3）：12.

[12]李衛國，李秉柏，王志明，等.作物長勢遙感監測應用研究現狀和展望[J].江蘇農業科學，2006（3）：12-15.

[13]李衛國，王紀華，趙春，等.基于遙感信息和產量形成過程的小麥估產模型[J].麥類作物學報，2007，27（5）：904-907.

[14]Rouse Jr J，Haas R，Deering D，et al.Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS[J].Third ERTS symposium，NASA，1973（1）：309-317.

[15]田慶久，閔祥軍.植被指數研究進展[J].地球科學進展，1998，13（4）：327-333.

[16]鄧書斌，陳秋錦.植被光譜特征與植被指數綜述[C]第十七屆中國遙感大會摘要集，2010.

[17]王建偉，陳功.草地植被指數及生物量的遙感估測[J].云南農業大學學報，2006，21（3）：372-375.

[18]吳世仁，馬玉秀.甘南州草地生態存在的總是與治理措施[J].甘肅農業大學學報，2008（3）：15-28.

[19]趙冰茹，劉闖，劉愛軍，等.利用ODISNDVI進行草地估產研究——以內蒙古錫林郭勒草地為例[J].草業科學，2004，21（8）：12-15.

[20]何峰.壩上羊草草原不同時期生長比較研究[C]中國草學會飼料生產委員會2007年會暨第十四次學術研討會論文集，2007.

[21]王艷榮.內蒙古草原植被近地面反射波譜特征與地上生物量相關關系的研究[J].植物生態學報，2004，28（2）：178-185.