以库布齐沙漠沙柳(Salix psammophila)、柠条锦鸡儿(Caragana korshinskii)、沙棘(Hippophae rham?noides)、杨柴(Corethrodendron fruticosum var.mongolicum)4种主要人工灌木林为研究对象,设置柠条锦鸡儿样地69块、沙棘样地53块、沙柳样地59块、杨柴样地39块,对每个样地选取1株标准株进行样品收集,计算全株生物量(含地下生物量)及样地生物量;以样地人工灌木林全株生物量为评价指标,以2017年陆地卫星8号携带的运营性陆地成像仪(Landsat 8 OLI)卫星遥感影像数据的遥感影响因素6个波段反射值(蓝光波段(B2)、绿光波段(B3)、红光波段(B4)、近红外波段(B5)、短波红外波段1(B6)、短波红外波段2(B7)),依据样地调查数据计算的植被影响因素5个植被指数(归一化植被指数(IV,ND)、增强型植被指数(IV,E)、比值植被指数(IV,R)、土壤调整植被指数(IV,SA)、修正的土壤调节植被指数(IV,MSA))为影响因素,应用逐步回归法,构建库布齐沙漠4种人工灌木林生物量(W)的遥感估测模型,探索提升估测库布齐沙漠人工灌木林生物量及生态系统碳储量精度的方法.结果表明:与柠条锦鸡儿林生物量相关性较高的遥感影响因素为B2波段反射值(εB2)、B6波段反射值(εB6),与沙棘林生物量相关性较高的遥感影响因素为IV,R、IV,MSA,与沙柳林生物量相关性较高的遥感影响因素为IV,ND、IV,SA,与杨柴林生物量相关性较高的遥感影响因素为B6波段反射值(εB6).经相关分析,筛选出与生物量相关性较高的影响因素,应用逐步回归法,建立了柠条锦鸡儿、沙棘、沙柳、杨柴4种灌木林生物量的遥感估测模型;柠条锦鸡儿林生物量的遥感估测模型为多元线性回归方程,沙棘、沙柳和杨柴均为一元归线回性模型.柠条锦鸡儿林生物量的遥感估测最优模型为WNT=4.364-0.008εB2+0.002εB6,决定系数(R2)为0.49,预估精度为72.1％;沙棘林生物量的遥感估测最优模型为WSJ=-3.368+8.027IV,MSA,R2为0.51,预估精度为62.5％;沙柳林生物量的遥感估测最优模型为WSL=-10.803+23.853IV,SA,R2为0.47,预估精度为76.5％;杨柴林生物量的遥感估测最优模型为WYC=1.643-0.0003εB6,R2为0.41,预估精度为72.2％.

灌木林;生物量;估测生物量模型;遥感;库布齐沙漠

郭玉东;张秋良;张榕;陈晓燕;弥宏卓

内蒙古农业大学,呼和浩特,010010;内蒙古社会科学院;内蒙古林业和草原监测规划院

东北林业大学学报

[1]郭玉东;张秋良;张榕;陈晓燕;弥宏卓-.库布齐沙漠人工灌木林生物量的遥感估测模型构建)[J].东北林业大学学报,2022(09):56-60

rham,noides,Corethrodendron,fruticosum,B2+0,WSJ,368+8,027IV,803+23,853IV,WYC,估测生物量模型

库布齐沙漠,人工灌木林,遥感估测模型,沙漠沙,沙柳,Salix,psammophila,柠条锦鸡儿,Caragana,korshinskii,Hippophae,杨柴,var,mongolicum,标准株,全株,地下生物量,陆地卫星,成像仪,Landsat,OLI,卫星遥感影像,遥感影像数据,蓝光,绿光波段,B3,红光,B4,近红外波段,B5,短波红外,B6,B7,样地调查,数据计算,归一化植被指数,ND,增强型植被指数,MSA,逐步回归法,建库,探索提升,生态系统碳储量,沙棘林,柳林,线性回归方程,一元,最优模型,WNT,决定系数,WSL

0.182697