内蒙古草甸草原物候高精度遥感反演与验证研究

Grassland phenology is the important ecological parameter for the study of the relationship between grassland vegetation, climate and changes in the environment. It is not only important basis for biomass monitoring, grazing management policy development and ecosystem management etc, but is also an important content for research on global climate change. Considering remote sensing data sources temporal resolution is not high in grassland phenology remote sensing studies and there are difficulties in ground validation for the remote sensing results of phenological critical period, this project takes the advantages of ground-to-air integrated monitoring such as visible light sensing, sensor networks, and ground measurement. With meadow steppe in Inner Mongolia as the study subject, Hulunbeier grassland ecosystem National Field Research Station grassland plots as the test area, and MODIS MOD09GQ day surface reflectivity since 2000 as the data source, it established high temporal resolution time series NDVI synthesis method and reconstruction model and constructed phenology remote sensing inversion optimal differentiation strategy model and transformation of scaling model to generate high-precision grassland phenology critical period remote sensing products. Then it investigated meadow steppe phenological critical period spatiotemporal pattern since 2000 and eventually developed a methodology integrating remote sensing data processing, grassland phenology monitoring and ground validation. The implementation of this project will be not only for grazing optimization management services, but also will contribute to global climate change for the China.

草原物候是研究草原植被与气候、环境变化间关系的重要生态参量，它不仅是生物量监测、草原放牧管理政策制定等的重要依据，同时也是全球气候变化研究的重要内容。本项目针对草原物候遥感中存在的遥感数据源时间分辨率不高、物候关键期遥感结果地面验证困难等问题，充分发挥可见光遥感、传感器网络和地面实测等地空一体化监测的优势，以内蒙古草甸草原为研究对象，以呼伦贝尔草原生态系统国家野外科学观测研究站草原样地为试验区，以2000年来的MODIS MOD09GQ日地表反射率为数据源，建立高时间分辨率时序植被指数合成方法和重构模型、构建物候遥感反演最优差异化策略模型和地面验证尺度转换模型，生成高精度的草原物候关键期遥感产品，探讨草甸草原物候关键期时空格局，最终发展一种集遥感数据源处理、草原物候监测和地面验证为一体的技术方法体系。本项目的实施不仅可为草原放牧优化管理服务，而且可为国家应对全球气候变化做出贡献。

草原物候是研究草原植被与气候、环境变化间关系的重要生态参量，它不仅是生物量监测、草原放牧管理政策制定等的重要依据，同时也是全球气候变化研究的重要内容。本项目针对草原物候遥感中存在的遥感数据源时间分辨率不高、物候关键期遥感结果地面验证困难等问题，充分发挥可见光遥感、传感器网络和地面实测等地空一体化监测的优势，以内蒙古草甸草原为研究对象，基于SPOT-VGT、MODIS MOD09Q1和MOD09A1等数据，通过计算与物候密切相关的NDVI、NDPI植被指数，开展了草原物候遥感监测方法讨论研究，研究表明，D-L滤波方法较适合草甸草原植被指数时间序列重构，动态阈值法能较好地提取草原物候关键期。项目引入三种（STDFA、STARFM、USTARFM）时空数据融合算法，基于CUDA异构编程技术开发了相应的数据融合工具，解决了返青期遥感反演时空分辨率较低的问题，精度较MODIS 8d合成数据物候反演精度提高了4.6d，增加了32.2%，生成了研究区高时空分辨率的时间序列NDVI数据集。通过基于植被指数时间序列提取的遥感物候，探讨了草甸草原物候关键期时空格局，最终发展了一种集遥感数据源处理、草原物候监测和地面验证为一体的技术方法体系。此外，分析了影响草原植被返青期的气象因子，探索了返青期与气象因子之间的关系；深入认识了温性草甸草原地区植物的变化规律以及对气象因子变化的响应特征。研究成果应用于国家草原主管部门，为草原管理决策提供了重要参考。