基于无人机和卫星遥感影像的升金湖草滩植被地上生物量反演
  • 【DOI】

    10.18307/2019.0220

  • 【摘要】

    湿地植被地上生物量是衡量湿地生态系统健康状况的重要指标, 对于珍稀水禽越冬繁殖、全球碳循环、生态净化具有重要意义, 是生态学与遥感解译的研究热点之一.针对于地上生物量的测算, 卫星遥感数据覆盖范围广但其空间分辨率较低, 无人机遥感数据空间分辨率高但采集范围小, 同时受湿地面积、观测系统及外界环境等条件的影响, 使得遥感影像地上生物量反演更加复杂和困难.本研究基于无人机和高分一号数据对升金湖草滩植被... 展开>>湿地植被地上生物量是衡量湿地生态系统健康状况的重要指标, 对于珍稀水禽越冬繁殖、全球碳循环、生态净化具有重要意义, 是生态学与遥感解译的研究热点之一.针对于地上生物量的测算, 卫星遥感数据覆盖范围广但其空间分辨率较低, 无人机遥感数据空间分辨率高但采集范围小, 同时受湿地面积、观测系统及外界环境等条件的影响, 使得遥感影像地上生物量反演更加复杂和困难.本研究基于无人机和高分一号数据对升金湖草滩植被地上生物量反演进行研究, 结合升金湖保护区4个样区无人机可见光影像与相应样区实测样本数据, 建立地上生物量与可见光波段、多种可见光植被指数的线性、幂函数、多项式、对数回归模型, 并通过可决系数 (R2) 、平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 对模型进行精度评价, 选择最优模型对无人机影像进行地上生物量反演;通过可见光波段反演得到的生物量, 与高分一号WFV归一化差分植被指数 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 影像相结合进行回归建模, 获取整个升金湖草滩植被地上生物量分布.结果表明, 利用无人机红光波段建立的多项式方程对地上生物量反演有着最高模拟精度, R2=0.86、预测精度MAE=111.33 g/m2、RMSE=145.42 g/m2, 且红光波段生物量反演方法得到的结果与实际生物量分布一致性较高, 高分一号WFV NDVI与无人机反演生物量构建的多项式模型为最优模型, R2为0.91.本研究利用无人机和高分一号数据进行生物量反演研究, 整合多源遥感数据优点, 以获取更加丰富和准确的信息, 进而提高地上生物量反演精度, 为湿地监测和湿地恢复管理提供数据和技术支撑, 具有重要研究意义和应用价值. 收起<<

  • 【作者】

    高燕  梁泽毓  王彪  吴艳兰  刘诗雨 

  • 【作者单位】

    安徽大学资源与环境工程学院/安徽大学资源与环境工程学院/安徽省高分辨率对地观测系统安徽数据与应用中心

  • 【刊期】

    湖泊科学 ISTIC PKU 2019年2期

  • 【关键词】

    湿地  地上生物量反演  无人机遥感  高分一号  植被指数  升金湖  Wetlands  aboveground biomass inversion  UAV  GF-1  vegetation index  Lake Shengjin 

  • 【基金项目】

    安徽省教育厅重点项目 安徽省人力厅留学人员创新项目择优资助计划 安徽省国土资源厅科技项目