基于機器學習算法的甘肅省草原地上生物量

李 霞，劉興明，孫 斌，姜佳昌，俞慧云，吳丹丹，杜笑村，王紅霞，賈晶晶，楊紅梅

（甘肅省草原技術推廣總站, 甘肅 蘭州 730010）

草原植被長勢監測是草原管理的基礎性工作，是構建新時期草原監測評價體系，踐行“山水林田湖草”一個生命共同體理念的具體體現，草原地上生物量是草原資源合理利用和載畜平衡監測的重要依據，也是草原退化、草原生態系統健康評價、生態系統服務功能評價和碳匯研究的關鍵指標[1-3]。野外實測數據與遙感數據相結合是大范圍草原生物量估算的常規方法[4-5]，基于地面實測的草原地上生物量數據，選取單個遙感因子(如植被指數)與草原地上生物量建立回歸模型，反演研究區的草原地上生物量。這類方法估算模型形式簡單，參數也易于獲取，但只有遴選出最優植被指數，建立高精度反演模型，才能進行較為準確地估測[3,6-7]。當區域或樣本發生變化時，就需要重新遴選最優參數與最優統計模型，模型的外推性與擴展性較差[8-10]。

近年來機器學習模型在生態等多個領域得到廣泛應用，其自動檢索和解釋數據的方法，靈活性高，可滿足各種訓練要求，在估算草原地上生物量方面也有一定的應用，已有研究基于機器學習模型分別對三江源地區、青藏高原、內蒙古錫林郭勒盟和黃土高原草原地上生物量進行了估算，結果表明機器學習模型在草原地上生物量估算方面表現良好[10-15]。

在此背景下，充分利用衛星遙感數據與氣象數據，構建高精度的草原地上生物量模型，創新草原監測的方式方法已成為草原監測工作的必然趨勢[16]。……