高寒草地生物量变化对归一化物候指数的响应

摘要：

准确评价草地地上生物量(Above-ground biomass,AGB)对草地资源的可持续利用和保护具有重要意义.以甘南为典型研究区,利用 2019-2021 年Sentinel-2地表反射率和野外实测地上生物量数据,借助GEE(Google Earth Engine)平台和数理统计方法评价了 9 种植被指数对高寒草地AGB的估算精度,构建了高寒草地地上生物量反演模型,在此基础上分析了 2019-2021年甘南州草地产量的时空动态变化.结果表明:在所有植被指数中,归一化物候指数(Normalized difference phenology index,NDPI)与草地AGB的R2值最高(0.72),其次为归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)(R2=0.68),拟合效果最差的为增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)(R2 =0.37)和差值植被指数(different vegetation index,DVI)(R2= 0.40),NDPI对高寒草地AGB更为敏感;在NDPI构建的 4 类估算模型中,乘幂模型的预测精度最高,基于NDPI的回归模型明显提高了高寒草地AGB预测精度;2019-2021 年甘南高寒草地地上生物量空间分布差异明显,表现为西南部较高,东部和北部较低;对不同草地类型而言,山地草甸AGB多年平均值略高于高寒草甸和沼泽;过去 3 年间,高寒草甸和山地草甸地上生物量呈先增加后减小的趋势,沼泽草地则呈持续降低的趋势.基于本研究的结果,NDPI能够反映大范围的高寒草地生物量的时空变化特征.

关键词：高寒草地、归一化物候指数、地上生物量、植被指数、Sentinel-2

所属期刊栏目：43

分类号：S762;S127;S812

资助基金：甘肃省委组织部陇原青年创新创业人才项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：8057-8065