田海靜,王 林,韓立亮,范云豹,楊吉林

(1.國家林業(yè)和草原局林草調(diào)查規(guī)劃院,北京 100714；2.國家林業(yè)和草原局草原資源監(jiān)測中心,北京 100714；3.中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所,北京 100101)

草原是重要的生態(tài)屏障,具有涵養(yǎng)水源、保持水土、凈化空氣、維護生物多樣性、應(yīng)對氣候變化等重要生態(tài)功能。據(jù)第三次全國國土調(diào)查結(jié)果顯示[1],全國草地26 453.014萬hm2,其中,天然牧草地21 317.214萬hm2,占80.59%；人工牧草地58.06萬hm2,占0.22%；其他草地5 077.74萬hm2,占19.19%。

植被蓋度是指一定區(qū)域內(nèi)全部鮮活植物個體地上部分(包括葉、莖、枝等)的垂直投影面積占區(qū)域總面積的百分比[2],是植被生長狀況的直觀量化指標(biāo)[3],能夠表征生態(tài)系統(tǒng)植被群落生長狀況及生態(tài)環(huán)境質(zhì)量,其在精確量化土壤侵蝕[4-5]、水土保持[6-9]、陸-氣相互作用和荒漠化治理[10-12]等諸多研究中至關(guān)重要。因此,建立高精度植被蓋度估算模型對草原資源監(jiān)測意義重大。

目前,根據(jù)植被蓋度測量的空間尺度大小可將植被蓋度測量方法分為傳統(tǒng)的地面測量法和遙感監(jiān)測法。傳統(tǒng)地面測量中,常用目視估測法、采樣法和儀器法,以傳統(tǒng)的樣地、樣方尺度進行觀測,該方法的優(yōu)點是數(shù)據(jù)測量精度高,但工作效率低,且只能獲取點上數(shù)據(jù),無法獲取空間分布數(shù)據(jù),對草原精細化管理的支撐力度不足。遙感監(jiān)測方法可以概括為3種[14]：第一種是基于植被指數(shù)的估算方法,如,經(jīng)驗?zāi)Ｐ头ā⒅脖恢笖?shù)法、像元分解模型法；第二種是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)估算方法,如,決策樹分類法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法；第三種是基于遙感物理過程模型的估算方法,如,幾何光學(xué)模型和輻射傳輸模型的估算等方法。遙感監(jiān)測植被蓋度的優(yōu)點是可以快速獲取植被蓋度的空間分布,但缺點是當(dāng)樣地數(shù)據(jù)較少時,精度難以保證。

本研究以內(nèi)蒙古自治區(qū)為研究區(qū),通過2021年地面實測1 906個樣地的植被蓋度數(shù)據(jù),利用哨兵2號多光譜遙感數(shù)據(jù)進行草原植被蓋度遙感建模與反演,獲取形成了內(nèi)蒙古自治區(qū)草原植被蓋度空間分布,對支撐草原精細化管理提供了數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

內(nèi)蒙古草原是歐亞大陸草原的重要組成部分,根據(jù)內(nèi)蒙古自治區(qū)第三次全國國土調(diào)查主要數(shù)據(jù)公報結(jié)果,內(nèi)蒙古自治區(qū)共有草地5 437.42萬hm2,主要分布在錫林郭勒盟、阿拉善盟、呼倫貝爾市、鄂爾多斯市、巴彥淖爾市和烏蘭察布市等6個盟市,占全區(qū)草地的84%。內(nèi)蒙古草原分為7個種類,植物種類有2 781多種。內(nèi)蒙古自治區(qū)自東向西依次分布著溫性草甸草原、溫性草原、溫性荒漠草原、溫性草原化荒漠和溫性荒漠5個地帶性草地類,占全區(qū)草原總面積的89%；山地草甸和低地草甸占全區(qū)草原總面積的11%。

1.2 草地類與樣地數(shù)據(jù)

本研究利用2021年內(nèi)蒙古自治區(qū)草原監(jiān)測采集的1 906個樣地開展草原植被蓋度遙感建模研究。樣地采用森林資源連續(xù)清查樣地與草原典型抽樣相結(jié)合的方式進行布設(shè),采用地面調(diào)查的方法進行數(shù)據(jù)采集。

樣地布設(shè)原則:1)利用方式及利用強度有明顯差異的同類型草地分別設(shè)置樣地；2)依據(jù)不同程度退化、沙化、鹽漬化和石漠化的草地分別設(shè)置樣地；3)對分布均勻、生物量較低、人煙稀少的區(qū)域適當(dāng)減少樣地布設(shè)數(shù)量,對于相對重要或代表性強的區(qū)域適當(dāng)增加樣地布設(shè)數(shù)量；4)在集中連片的具有較好代表性、一致性的草地區(qū)域設(shè)置樣地,避免在草地邊緣地帶設(shè)置樣地；5)樣地位置相對固定,并記錄現(xiàn)地范圍明顯標(biāo)識或主要拐點坐標(biāo)。

樣地面積:對于草地集中連片、分布廣闊區(qū)域,滿足遙感建模分析需求的,按照北方不小于100 hm2,南方不小于10 hm2的標(biāo)準(zhǔn)開展樣地監(jiān)測；對于草地不集中連片、分布零散,無法滿足遙感建模需求的,設(shè)置統(tǒng)計分析小樣地,按照不小于0.25 hm2的標(biāo)準(zhǔn)開展樣地監(jiān)測。

樣地調(diào)查時間:在草原生長旺盛時期開展調(diào)查,其中7月份調(diào)查樣地590個,8月份調(diào)查樣地881個,9月份調(diào)查樣地431個,每個樣地監(jiān)測3個樣方。通過樣地數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查,對坐標(biāo)記錄有誤、樣方植被蓋度記錄與樣方照片存在明顯偏差、不適用于遙感建模的數(shù)據(jù)進行了剔除,剔除掉12個樣地數(shù)據(jù),得到質(zhì)量合格的樣地數(shù)據(jù)1 894個。

樣地覆蓋了內(nèi)蒙古自治區(qū)的7種草地類,其中溫性草原773個樣地,溫性荒漠草原384個樣地,溫性草甸草原260個樣地,溫性荒漠240個樣地,溫性草原化荒漠101個樣地,低地草甸132個樣地,山地草甸11個樣地,為了保證各類建模樣本數(shù)量都超過100個,將相近的低地草甸、山地草甸合并為一類進行建模。不同草地類樣地數(shù)量及建模分類如表1所示。

表1 不同草地類地面實測樣地數(shù)量及歸類建模分類

1.3 樣地調(diào)查指標(biāo)

樣地主要調(diào)查指標(biāo)包括:資源類型、草地類、草地型、植被蓋度、單位面積鮮草產(chǎn)量、優(yōu)勢草種、裸斑面積比例、礫石覆蓋面積比例、覆沙厚度、鹽堿斑塊面積比例、地表侵蝕類型、地表侵蝕程度等。

1.4 樣方調(diào)查方法

樣地植被蓋度通過樣方調(diào)查得到,按照代表性、均勻性原則,在樣地內(nèi)設(shè)置樣方。樣方的選取要求能夠反映整個樣地內(nèi)植被蓋度的平均水平。按照樣方內(nèi)植物的高度和株叢幅度分為兩類:一類是以植物高度<80cm的草本或<50cm的灌木、半灌木為主的中小草本及小半灌木樣方；另一類是以植物高度≥80cm的草本或≥50cm的灌木為主的灌木及高大草本樣方。對于草本及矮小灌木,每個樣地設(shè)置3個1m×1m的樣方,樣方之間水平距離不小于250m,樣方植被蓋度采用目測法或針刺法測量,樣地植被蓋度取3個樣方植被蓋度的平均值。

樣地內(nèi)具有高大草本或灌木時進行高大草本、灌木和半灌木調(diào)查,每個樣地內(nèi)設(shè)置1個10m×10m的高大草灌樣方,記載100m2樣方內(nèi)灌木和高大草本株叢的數(shù)量,再在樣方內(nèi)設(shè)置3個1m×1m的草本及矮小灌木樣方。高大草灌株叢測量方法一:先將樣方內(nèi)灌木或高大草本按照冠幅直徑的大小劃分為大、中、小3類(當(dāng)樣地中灌叢大小較為均一,冠幅直徑相差不足10%～20% 時,可以不分類,也可以只分為大、小兩類),并分別記數(shù)；方法二:按灌木種類選擇一個標(biāo)準(zhǔn)株叢,記錄其長、寬、高度和鮮草產(chǎn)量,以此株為標(biāo)準(zhǔn)株,對樣方內(nèi)同一種的其它株叢進行折算,相同株叢為1株,小的折為0.5株,大的折為2～3株。樣地植被蓋度=100m2內(nèi)灌木覆蓋面積+(100-灌木覆蓋面積)×3個1m2樣方植被蓋度的平均值。

1.5 遙感數(shù)據(jù)

本研究采用的遙感數(shù)據(jù)源為哨兵2號多光譜數(shù)據(jù)。哨兵2號是高分辨率多光譜成像衛(wèi)星,分為2A和2B兩顆衛(wèi)星,攜帶一枚多光譜成像儀,可覆蓋13個光譜波段,高度為786km,幅寬達290km。一顆衛(wèi)星的重訪周期為10d,兩顆互補,重訪周期為5d。從可見光和近紅外到短波紅外,具有10,20m和60m不同的空間分辨率,在光學(xué)數(shù)據(jù)中,哨兵2號數(shù)據(jù)是唯一一個在紅邊范圍含有3個波段的數(shù)據(jù),這對監(jiān)測植被信息非常有效。采用的遙感數(shù)據(jù)源主要特征如表2所示。

表2 哨兵2號衛(wèi)星數(shù)據(jù)主要特征

選取影像獲取時間在2021年7—9月份的數(shù)據(jù),根據(jù)質(zhì)量控制,經(jīng)過去云、云影等處理后,采用最大值合成技術(shù)獲得了草地生長最旺盛時期影像數(shù)據(jù),保證遙感影像獲取時間與外業(yè)調(diào)查時間間隔在30d之內(nèi)。

2 研究方法

2.1 植被蓋度分草地類建模

2.1.1植被指數(shù)計算

考慮到不同草地類植被特征的差異,本研究分別對不同草地類進行植被蓋度遙感建模。采用指數(shù)模型法構(gòu)建了DVI,EVI,GCVI等23種指數(shù)模型,具體情況如表3所示。

2.1.2分草地類建模

對合并后的6個分組草地類的樣地實測植被蓋度與23種植被指數(shù)分別進行了相關(guān)性分析。表3、圖1為以溫性草原為例,實測植被蓋度與各植被指數(shù)的相關(guān)性。

表3 實測植被蓋度與各植被指數(shù)的相關(guān)性和顯著性水平

圖1 不同植被指數(shù)與實測植被蓋度的相關(guān)性

以溫性草原為例,研究表明23種植被指數(shù)與實測植被蓋度均呈現(xiàn)顯著相關(guān)性(P<0.001),其中相關(guān)系數(shù)最高的為NDVI,相關(guān)系數(shù)達到0.834,相關(guān)系數(shù)絕對值超過0.8的指數(shù)還有RENDVI1,NDPI,GNDVI,NDWI3共4種植被指數(shù),其它18種植被指數(shù)與實測植被蓋度的相關(guān)系數(shù)絕對值均超過0.5。

2.2 高值與低值校正

在確定相關(guān)系數(shù)最高的植被指數(shù)為NDVI后,研究采用線性函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、正弦函數(shù)等多種方法進行了NDVI與實測植被蓋度的擬合,發(fā)現(xiàn)在正弦函數(shù)、線性函數(shù)擬合情況下,NDVI與實測植被蓋度的相關(guān)性最強,然而正弦函數(shù)在高值部分(植被蓋度>75%)的低估現(xiàn)象更明顯,而線性函數(shù)在低值部分(植被蓋度<25%)的高估現(xiàn)象更明顯。為此,當(dāng)植被蓋度小于25%時,采用正弦函數(shù)；當(dāng)植被蓋度大于75%時,采用線性函數(shù)；植被蓋度在25%～75%之間時,采用線性函數(shù)。兩種函數(shù)組合情況下,模擬植被蓋度與實測植被蓋度的累計概率密度曲線如圖2所示。

圖2 不同函數(shù)擬合情況下模擬與實測植被蓋度的累計概率密度曲線

2.3 模型精度評估

對6種根據(jù)草地類分組后的樣地數(shù)據(jù)分別進行植被蓋度建模后,內(nèi)蒙古自治區(qū)1 894個樣地模擬植被蓋度與實測植被蓋度的相關(guān)系數(shù)R2=0.722,顯著性水平P<0.01,RMSE=12%,結(jié)果如圖3所示。

圖3 模擬植被蓋度與實測植被蓋度之間的相關(guān)性分析

3 研究結(jié)果

3.1 內(nèi)蒙古自治區(qū)草原植被蓋度分布

通過草原植被蓋度分類遙感建模反演,最終得到了內(nèi)蒙古自治區(qū)草原植被蓋度分級分布情況。結(jié)果表明,內(nèi)蒙古自治區(qū)植被蓋度在5%～30%的草地主要分布在內(nèi)蒙古自治區(qū)西部,主要涉及阿拉善盟、巴彥淖爾市、鄂爾多斯市、包頭市、呼和浩特市；植被蓋度在30%～45%的草地主要分布在鄂爾多斯市、包頭市、呼和浩特市、烏蘭察布市、錫林郭勒盟西北部；植被蓋度在45%～60%的草地主要分布在烏蘭察布市東部、錫林郭勒盟、赤峰市、通遼市、興安盟和呼倫貝爾市西部；植被蓋度在60%～75%的草地主要分布在錫林郭勒盟東部、赤峰市、通遼市、興安盟和呼倫貝爾市東部；植被蓋度在75%～100%的草地主要分布在內(nèi)蒙古自治區(qū)東部,與東北林區(qū)交界地帶。

3.2 不同草地類植被蓋度分析

將6套遙感估算模型應(yīng)用于內(nèi)蒙古自治區(qū)7種草地類植被蓋度反演(低山草旬類,山地草旬類共用一套模型)。結(jié)果表明,內(nèi)蒙古自治區(qū)7個草地類植被蓋度差別較大,植被蓋度從高到低分別為山地草甸78.91%、溫性草甸草原73.7%、低地草甸53.89%、溫性草原52.57%、溫性荒漠草原32.76%、溫性草原化荒漠25.52%、溫性荒漠19.29%。

4 主要結(jié)論

本研究選取內(nèi)蒙古自治區(qū)為研究對象,通過2021年地面實測1 894個樣地的植被蓋度數(shù)據(jù),利用哨兵2號多光譜遙感數(shù)據(jù)進行草原植被蓋度遙感建模與反演,獲取形成了內(nèi)蒙古自治區(qū)草原植被蓋度空間分布。

1)23種植被指數(shù)與實測植被蓋度均呈現(xiàn)顯著相關(guān)性(P<0.001),其中相關(guān)系數(shù)最高的為NDVI,相關(guān)系數(shù)達到0.834,相關(guān)系數(shù)絕對值超過0.8的還有RENDVI1,NDPI,GNDVI,NDWI3共4種植被指數(shù),其它18種植被指數(shù)與實測植被蓋度的相關(guān)系數(shù)絕對值均超過0.5。

2)正弦函數(shù)、線性函數(shù)擬合情況下,NDVI與實測植被蓋度的相關(guān)性最強,然而正弦函數(shù)在高值部分的低估現(xiàn)象更明顯,而線性函數(shù)在低值部分的高估現(xiàn)象更明顯。為此,當(dāng)植被蓋度<25%時,采用正弦函數(shù)；當(dāng)植被蓋度>75%時,采用線性函數(shù)；當(dāng)植被蓋度在25%～75%之間時,采用線性函數(shù),通過兩種函數(shù)組合,模擬結(jié)果較好。

3)對6種分組草地類分別進行植被蓋度建模后,內(nèi)蒙古自治區(qū)1 894個樣地模擬植被蓋度與實測植被蓋度的相關(guān)系數(shù)R2=0.722,顯著性水平P<0.01,RMSE=12%。

4)內(nèi)蒙古自治區(qū)7種草地類植被蓋度從高到低分別為山地草甸78.91%,溫性草甸草原73.7%,低地草甸53.89%,溫性草原52.57%,溫性荒漠草原32.76%,溫性草原化荒漠25.52%,溫性荒漠19.29%。