基于Sentinel-2数据的青海门源县天然草地生物量遥感反演研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 郭芮

作者： 郭芮;伏帅;侯蒙京;刘洁;苗春丽;孟新月;冯琦胜;贺金生;钱大文;梁天刚

作者机构：

关键词： Sentinel-2;地上生物量;机器学习;天然草地;反演模型

期刊名称： 草业学报

ISSN： 1004-5759

年卷期： 2023 年 004 期

页码： 15-29

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 草地地上物生物量（AGB）是评价草地生产力的重要指标，精准反演天然草地的AGB，对草地长势监测和草畜平衡评估具有重要的意义。由于常用的遥感数据（如Landsat和MODIS等）受较低时间或空间分辨率引发的诸多问题的影响，因此探索具有更高时空分辨率及更多光谱波段的Sentinel-2卫星数据在县域尺度的草地植被监测状况具有极其重要的作用。利用Sentinel-2卫星遥感影像和青海门源县实测草地AGB数据，构建了基于随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）3种机器学习方法的草地生物量估算模型，研究了2019-2021年门源县天然草地生物量时空分布特征。结果表明：1)Sentinel-2卫星影像的3个原始波段（B2、B6、B11）和2种植被指数[反红边叶绿素指数（IRECI）和特定色素简单比值植被指数（PSSRa）]，是草地AGB敏感的特征变量。其中，红边波段（B5、B6、B7）对天然草地AGB遥感反演具有重要作用。2)基于RF算法的草地AGB估测模型是门源县天然草地生物量估测的最优模型（验证集R2为0.72,RMSE为622.616 kg·hm-2），优于SVM模型(验证集R2为0.66,RMSE为698.271 kg·hm-2)和ANN模型（验证集R2为0.63,RMSE为730.676 kg·hm-2）。3)2019-2021年门源县天然草地AGB平均值为3360.26～3544.00 kg·hm-2。总体来说，2019-2021年门源县草地AGB呈先上升后下降的趋势，具有从四周向中部逐渐减少的空间分布特点。

分类号： S812%TP79

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