基于降水量校正和指示植物的草地退化遥感监测技术

利用混合的监督/非监督分类方法，从多时相、多源遥感数据的融合影像中提取草地资源分布和退化类型信息。为了解决草地退化遥感监测工作中存在的监测结果短期内"反复"、相邻年份相差较大的问题，利用降水量校正后的植被覆盖度和地上生物量对植被覆盖度下降、地上生物量减少的退化类型进行遥感监测。为了解决植被覆盖度、地上生物量对植物群落发生逆向演替或毒害草丛生、可食草比例下降的退化类型不敏感的问题，引入混合像元中退化指示植物组分的相对百分比、草地群落中指示植物的综合算术优势度作为补充，并对新引入分级指标进行遥感反演。然后，以滇西北三江并流区为例，检验降水量校正后或新引入的草地退化遥感分级指标的适用性。本项目对于解决草地退化遥感监测研究中存在的分级指标受降水量年际波动影响较大、基准值设置偏高和对特定退化类型不敏感等问题，揭示滇西北三江并流区草地退化的时空格局及其影响和指导草地管理部门科学决策均有意义、有价值。

总产草量、总覆盖度等传统的草地退化遥感评价指标并不适用滇西北地区以有毒植物大狼毒大量蔓延为标志的退化草地类型。本项目以香格里拉县城周边区域为例，将大狼毒（Euphorbia jolkinii）作为草地退化指示植物，将大狼毒综合优势度作为传统草地退化评价指标的重要补充，在完成草地资源分布、退化类型的高精度提取以及草地退化评价指标的遥感反演的基础上，建立针对不同退化草地类型选取不同评价指标的草地退化遥感评价技术体系。. 结果表明，在2013-11-19采集的OLI影像的分类过程中，由于错分误差较高，非监督分类和决策树分类不适合复杂山区草地分布信息的提取。在监督分类结果中训练样本A和最大似然法组合的草地漏分误差最低、错分误差较低，为了降低草地漏分误差，将被其它5种组合均识别为草地类别的非草地类别像元更正为草地类别，生成草地掩膜；然后制作与草地掩膜对应的2013-5-27草地类别影像，根据草地影像的非监督分类结果和实地调查结果，剔除错分为草地类别的山体阴影处林地、未成林地和零星水体像元，以降低草地错分误差；最后对上述非监督分类结果进行主要分析，从而去除草地分布图中虚假像元或孤立像元。. 根据非大狼毒草地、小株大狼毒草地和大中株大狼毒草地在不同时相、不同多光谱波段影像上光谱反射率均值的差异显著性，确定识别和提取非大狼毒草地、小株大狼毒草地的最佳数据源分别是2013-5-27影像的第4波段、第2波段影像和2013-8-15影像的第5波段、第7波段影像。根据最佳波段计算归一化植被指数，结合实地调查资料和植被指数的密度分割结果，确定不同退化类型植被指数的阈值以及不同退化类型提取结果重叠区域的真实退化类型。. 根据实测光谱数据，植被指数GNDVI能够减少臭蒿对大狼毒信息提取的干扰。然而，从2011-10-13影像中提取的GNDVI更多的反映地面调查样地和大狼毒草地样地的总体信息，而不是其中大狼毒组分信息，因此并不适用于大狼毒的遥感提取和监测。利用极差标准化处理后的SWIR 1波段对GNDVI进行校正，得到的GNDVIc能较好的突出样地中大狼毒组分的信息、弱化样地总体信息。基于GNDVIc和大狼毒草地样地中大狼毒调查数据反演得到的大狼毒综合优势度作为退化评价指标应该严格限定在小株或大中株大狼毒草地。