喀斯特山区草地地上生物量遥感估测(2)

　　３草地地上生物量遥感估测结果

　　３．１建立估测模型

　　本研究于２０１１年９月初至９月中旬在研究区开展草地资源地面调查工作，地面调查时间与影像获取时间基本同步，共布设８０块样地，考虑到之后估测模型的精度验证，１６块样地数据不参与建模。利用ＳＰＳＳ１９．０软件对研究区６４个样地调查所得草地植被地上生物量数据与线性分解得到的草地分量进行相关分析发现，二者相关系数为０．８９６，呈显著相关关系，因而可通过对得到的草地分量进行变换得到草地地上生物量。

　　为了进一步分析草地地上生物量与草地分量之间的定量关系，采用一元线性回归模型、指数函数、对数函数、幂函数等对二者进行模拟预测分析。对不同模型测算结果的比较与分析结果表明，基于草地分量的一元线性回归模型拟合精度最高。喀斯特山区草地地上生物量最优拟合模型为：

　　■＝２４８１．１５８ｘ－２８０．４６１（r２＝０．８０１２）（５）

　　式中，ｙ为草地秋季当年地上生物量（ｇ／ｍ２），ｘ为草地分量。二者的线性拟合图见图3。

　　３．２模型精度验证

　　为评价草地地上生物量估测模型的应用精度，通过野外同期采样的另外１６个样地数据与模型估算的数据进行比较，并利用误差统计公式［公式（６）］对回归模型的精度进行综合评价［１２］。

　　Ｆ＝（Ｌ■－Ｌ■／Ｌ■）×１００%（６）

　　式中Ｆ为相对误差，Ｌ■和Ｌ■分别代表地面实测的草地地上生物量和经模型反演得到的数值。结果（表１）表明，模拟值同实测值之间的相对误差为５．３６％～２４．６２％，平均相对误差为１３．２９％，模型的总体精度达到８５％以上，说明利用线性光谱分解提取的草地分量建立的一元线性回归模型能较好地反映草地地上植被生物量状况，能够满足喀斯特山区中尺度的草地地上生物量估算。

　　４结论

　　受喀斯特山区地形破碎、环境差异大、遥感影像空间分辨率和混合像元的限制等因素影响，利用传统的植被指数方法对喀斯特山区草地地上生物量进行遥感估测误差明显。将光谱混合分析技术应用于喀斯特山区草地地上生物量的估测研究，通过线性光谱分解，得到符合研究区环境特征的端元光谱和各分量的丰度，利用得到的草地分量与地面样地调查所得草地地上生物量数据进行回归，建立了草地地上生物量估测的线性回归模型■＝２４８１．１５８ｘ－２８５０．４６１（ｒ２＝０．８０１２），基于地面同期调查数据的精度验证也显示利用光谱混合模型进行喀斯特山区草地地上生物量估测的精度可达８５％以上，能够满足喀斯特山区的草地地上生物量的估算。因此，基于光谱混合分析对喀斯特山区草地地上生物量进行遥感估测是可行的。

　　参考文献：

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　　［３］徐斌，杨秀春，陶伟国，等．中国草原产草量遥感监测［Ｊ］．生态学报，２００７，２７（２）：４０５－４１３．

　　［４］杨秀春，徐斌，朱晓华，等．北方农牧交错带草原产草量遥感监测模型［Ｊ］．地理研究，２００７，２６（２）：２１３－２２１．

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　　［１０］李晓松，李增元，吴波，等．基于光谱混合分析的毛乌素沙地油蒿群落覆盖度提取［Ｊ］．遥感学报，２００７，１１（６）：９２３－９３０．

　　［１１］李素，李文正，周建军，等．遥感影像混合像元分解中的端元选择方法综述［Ｊ］．地理与地理信息科学，２００７，２３（５）：３５－３８．

　　［１２］梁天刚，崔霞，冯琦胜，等．２００１－２００８年甘南牧区草地地上生物量与载畜量遥感动态监测［Ｊ］．草业学报，２００９，１８（６）：１２－２２．

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