高寒草甸冬季枯草的遥感识别与监测方法研究

Under a background of dried grass, low nutrients and intensified livestock feed pressure in winter in Qinghai-Tibetan Plateau (QTP), a strong damage in livestock or severely disaster of ecology was easily to occur in this period. Unfortunately, the few studies conducted in the field of the technology for dead grass monitoring by remote sensing in China, especially in the area of QTP. Our research is focused on the typical alpine meadow and marsh alpine meadow in QTP to develop a method of monitoring dead biomass using remote sensing data, based on plentiful field works, abundant soil and grass samples, spectrum experiments and analysis the relationship between the dry matter biomass and satellite data and vegetation index. The main aims: ⑴ Establish a database for dead material spectrum of two types of alpine meadow; ⑵ Construct an indicator of dead material monitoring based on hypersperctral images, as well as a model by combination of vegetation indices of remote sensing; ⑶ Perform a sensitivity test for the indicator and model to definite the suitable region to apply; ⑷ To get an ideally result in dead material distinguishing after reducing background information which are from soil and snow, in the basic of the construction of soil line equations and the dead biomass decreasing curves and make a linear mixed spectrum test. It will provide a key technical foundation to support the projects for ecological protection and construction, livestock balance management, fire early warning in and other fields in QTP.

冬季牧草干枯，营养成分降低，牲畜采食压力加剧，畜牧业灾害及生态环境严重破坏现象常在这一时期加剧。然而，目前国内枯草遥感监测技术方法的研究开展较少，特别是针对青藏高原地区高寒草甸的相关研究鲜有报道。本研究针对青藏高原典型草甸和沼泽化草甸两种高寒草甸类型，通过野外实地光谱调查、样品采集与室内分析，在冬季枯草生物量、光谱特征与卫星影像及植被指数关系分析、背景信息消减方法试验基础上，研究建立高寒草甸枯草的遥感监测算法。主要研究内容：⑴建立高寒草甸枯草光谱特征库；⑵建立基于光谱特征波段的枯草监测指数，以及多植被指数最优组合的枯草遥感模型；⑶进行枯草算法敏感性分析，明确算法适用范围；⑷通过建立土壤线方程、枯草衰减指数以及线性混合光谱试验，实现土壤与积雪背景信息消减。为青藏高原地区生态环境保护与建设、草畜平衡监测管理、草原火灾防护等领域提供基础技术支撑。

通过青藏高原地区野外观测试验与实地调查，获取枯草反射光谱、生物量、以及叶绿素、水分等参数。在建立枯草光谱数据库基础上，基于枯草反射光谱与地上生物量关系分析，发展建立高寒草甸类型枯草监测指数算法及遥感监测模型，解决高寒枯草遥感识别与监测过程中的关键技术问题。为青藏高原地区生态环境保护、畜牧业生产、草原防火等提供基础技术支撑。. 项目在青海省玉树隆定和海北西海完成了4次高寒枯草野外光谱观测试验与随机调查，获取了4612条野外枯草光谱数据，收集了枯草相关的生物量、叶绿素、水分、覆盖度等参数300余条，为进一步细化研究积累了第一手数据和可行性；建立了高寒草甸光谱特征数据库，得到了高分辨的高寒枯草光谱分布特征；建立了基于TM与MODIS卫星影像的枯草监测指数（DGVI），筛选出可用于枯草遥感监测的2种敏感植被指数；完成了4%步长不同覆盖度与生物量等级枯草与裸地混合光谱敏感性分析，验证了枯草生物量遥感监测的可行性，并从从分类的角度探讨了枯草的可区分性；野外调查基础上提出青藏高原北部三种裸土类型土壤线方程，并基于积雪光谱特征，初步分析了积雪在枯草监测过程中的强干扰作用，明确了枯草在350-1600nm波段与裸地光谱分布一致性、以及采用土壤线方程进行枯草辅助判识与区分的技术方案。本项目的研究，提出了2类适于青藏高原高寒地区冬季牧草遥感监测算法模型，填补了青藏高原地区冬季草地生态遥感监测的空白。通过高寒枯草光谱特征及其参数的获取、枯草光谱与生物量的对应关系的分析，以及关键技术难题的探讨,研究成果对认识高寒枯草的地物光谱特征、遥感识别可能性等科学问题具有重要意义。同时，研究成果可为草地生态环境监测提供直接应用技术，不仅在生态环境保护与建设工程领域发挥重要社会效益，也将在畜牧业生产和防灾抗灾方面产生显著的经济效益。