基于现场光谱的黄河口湿地芦苇生物量估算模型研究

被引：5

作者：

丁蕾 ^{[1
,2
]}

马毅 ^{[2
]}

机构：

[1] 内蒙古大学环境与资源学院

[2] 国家海洋局第一海洋研究所

来源：

海洋环境科学 | 2015年 / 34卷 / 05期

关键词：

河口湿地; 现场光谱; 芦苇; 生物量估算;

D O I：

10.13634/j.cnki.mes.2015.05.013

中图分类号：

Q948 [植物生态学和植物地理学];

学科分类号：

071012 ; 0713 ;

摘要：

本文利用2014年春季黄河口湿地芦苇的现场光谱和生物量数据,以植被指数、光谱一阶导数及其导出量为特征参数,运用多种单变量回归模型,构建了基于现场光谱的芦苇生物量估算模型。结果表明:(1)总体上,特征参数与生物量的相关性由大到小排序为:植被指数>光谱一阶导数>光谱一阶导数导出量;(2)春季芦苇光谱在715～755 nm波段范围处的一阶导数与生物量显著相关。当构成植被指数的红光波段在722～751 nm范围内,近红外波段为765 nm或768 nm时,植被指数与生物量相关性最好;(3)S型模型和三次模型较其他单变量的估算模型结果好,所有估算模型中,修改型土壤调节植被指数MSAVI(modified soil adjusted vegetation index)的S型模型的估算结果最好,R2、MRE和RMSE分别为0.817、11.80%和0.085 kg/m2,且估算值总体上与实测值相当。

引用

页码：718 / 722+728 +728

页数：6

共 16 条

[1]

Winter wheat biomass estimation based on spectral indices; band depth analysis and partial least squares regression using hyperspectral measurements.[J].Yuanyuan Fu;Guijun Yang;Jihua Wang;Xiaoyu Song;Haikuan Feng.Computers and Electronics in Agriculture.2014,

[2]

Hyperspectral band depth analysis for a better estimation of grass biomass ( Cenchrus ciliaris ) measured under controlled laboratory conditions.[J].Onisimo Mutanga;Andrew K Skidmore.International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation.2004, 2

[3] 苜蓿人工草地高光谱遥感估产模型的研究 [J].