一种沼泽湿地芦苇地上生物量估算方法技术

一种沼泽湿地芦苇地上生物量估算方法，它涉及一种沼泽湿地植被地上生物量估算方法。本发明专利技术为了解决现有沼泽湿地芦苇地上生物量实地测量工作量大、周期长、成本高，无法快速准确地估算及预测生物量的技术问题本方法：获取归一化植被指数数据、地表观测气象数据和实测沼泽湿地芦苇地上生物量数据，并预处理；对地表观测气象数据插值得到各气象要素数值空间分布数据集；对各气象要素数值空间分布数据集进行重采样，并统一投影坐标；利用最大值合成法获取年植被指数最大值数据集；提取生物量采样点对应的年植被指数最大值及各气象要素值；建立生物量模拟及预测模型。该方法可以准确估算和预测沼泽湿地芦苇地上生物量，并且工作量小、周期短、成本低。

【技术实现步骤摘要】
一种沼泽湿地芦苇地上生物量估算方法
本专利技术涉及一种沼泽湿地上生物量估算方法，特别涉及一种基于遥感数据来估算区域沼泽湿地芦苇地上生物量，并通过气象数据预测未来气候变化下沼泽湿地芦苇地上生物量的方法。
技术介绍
湿地作为重要的自然生态系统之一，在保护生态环境、维持生物多样性，服务社会经济可持续发展等方面起到重要作用。沼泽湿地作为一种重要的湿地类型，不仅能促进水资源储存和净化，调节区域气候，还能为野生动物的繁殖提供栖息地。芦苇是沼泽湿地生态系统的主要植被类型之一，除了具有沼泽湿地植物共有的生态功能以外，芦苇还具有较高的经济价值，其广泛的用途能够为人类生产生活提供宝贵的物质资源，如芦苇杆中纤维素含量较高，可以用来制造纸、苇席和人造纤维等，由于芦苇造纸可为国家节省大量木材，因此芦苇也有第二森林之称。地上生物量是指在单位面积内植物地上部分的总重量。沼泽湿地芦苇地上生物量可以直接反映芦苇的生长状况，是芦苇的物质基础和重要的生态质量参数之一，可作为衡量沼泽湿地芦苇产量的关键指标。明确沼泽湿地芦苇地上生物量，可以为沼泽湿地芦苇生长状况及产量评估提供科学依据。准确估算和预测沼泽湿地芦苇地上生物量，不仅可以为区域芦苇产量的定量测算提供重要的数据支撑，还能为气候变化影响下沼泽湿地碳循环研究提供科学依据。当前，有关沼泽湿地芦苇地上生物量的获取的方法主要有两种，一种是实测法，选取有代表性的芦苇样方进行实地收割测量；第二种方法是传统的模型估算法，借助植被指数等遥感影像数据，利用模型方法计算芦苇地上生物量。第一种实测法，由于实地调查的工作量大、周期长、成本高、调查尺度相对较小等特点，使得该方法难以在短时间内获得区域尺度的芦苇地上生物量数据。第二种模型估算法，由于仅利用历史时期植被指数遥感影像数据进行模型模拟，缺少实测数据验证，且无法对未来区域芦苇地上生物量做出预测。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有沼泽湿地芦苇地上生物量实地测量工作量大、周期长、成本高，无法快速准确地估算区域芦苇生物量并对未来生物量进行预测的技术问题，提供了一种沼泽湿地芦苇地上生物量估算方法。一种沼泽湿地芦苇地上生物量估算方法如下：一、获取覆盖研究区域的中等分辨率成像光谱仪(MODIS)归一化植被指数数据集、地面气象观测数据集、以及实测沼泽湿地芦苇地上生物量数据，并对数据进行预处理；二、采用普通克里格插值法，将地面气象观测数据进行插值，得到研究时间段内长时间序列各气象要素数值空间分布数据集；三、分别将与植被指数(NDVI)数据相同分辨率的长时间序列各气象要素数值空间分布数据集重采样，并统一到与植被指数数据集相同的投影和坐标系之下；四、根据步骤一得到的植被指数数据集，利用最大值合成法，获取研究时间段内年植被指数最大值数据集；五、根据沼泽湿地芦苇地上生物量采样点的经纬度，利用步骤三和步骤四得到的长时间序列各气象要素数值空间分布数据集和年植被指数最大值数据集，提取研究区所有采样点对应的年植被指数最大值及各气象要素数值；六、根据实测沼泽湿地芦苇地上生物量数据与对应的年植被指数最大值，利用一元线性回归分析，构建基于植被年植被指数最大值的沼泽湿地芦苇地上生物量估算模型，公式如下：Biomass(reed)＝c+b×NDVImax或Biomass(reed)＝c×Exp(b×NDVImax)公式(1)，其中Biomass(reed)为芦苇地上生物量值，NDVImax为植被年植被指数最大值数值；七、根据提取出的所有采样点对应的年植被指数最大值与各气象要素数值，通过多元逐步回归分析，构建气候变化影响下年植被指数最大值预测模型，公式如下：NDVImax＝a+a1X1+a2X2+a3X3+…+akXk公式(2)，其中NDVImax为年植被指数最大值数值，X1、X2、X3、Xk分别为研究时间段的相关气象要素数值；八、将步骤六与步骤七得出的模型合并，建立未来气候变化下沼泽湿地芦苇地上生物量预测模型，公式如下：Biomass(reed)＝c+b×(a+a1X1+a2X2+a3X3+…+akXk)或Biomass(reed)＝c×Exp[b×(a+a1X1+a2X2+a3X3+…+akXk)]公式(3)，即完成沼泽湿地芦苇地上生物量估算。芦苇是一种禾本科芦苇属的多年生草本植物，天然沼泽湿地芦苇地上生物量主要受气候变化的影响。在气候变化背景下，准确估算并预测沼泽湿地芦苇地上生物量对沼泽湿地芦苇产量和生态功能评估具有重要的意义。中国草本植物地上生物量与年NDVI最大值呈线性关系，利用NDVI数据可以很好的估算植物地上生物量；而年NDVI最大值受气候变化影响显著，因此通过分析有关气象要素与NDVI最大值的相互关系，利用未来气候变化数据可以预测未来草本沼泽植物地上生物量。本专利技术结合长时间序列植被NDVI数据、实测沼泽湿地芦苇地上生物量、地表观测气象数据集，提出了一种基于遥感数据估算沼泽湿地芦苇地上生物量，并利用植被NDVI与各气象要素进行多元回归拟合，预测气候变化影响下沼泽湿地芦苇地上生物量的方法。本专利技术在传统的沼泽湿地芦苇地上生物量模型估算方法的基础上，提出了一种基于遥感数据来估算区域沼泽湿地芦苇地上生物量，并通过气象数据预测未来气候变化下沼泽湿地芦苇地上生物量的方法。该方法改善了传统模型估算法无法准确模拟区域芦苇地上生物量，且不能对未来气候变化下沼泽湿地芦苇地上生物量做出预测的缺点。本专利技术对于利用遥感植被数据及地面观测气象数据，在区域尺度上估算并预测沼泽湿地芦苇地上生物量提供了新的方法。该方法可以准确估算和预测沼泽湿地芦苇地上生物量，并且工作量小、周期短、成本低。附图说明图1为本专利技术的流程示意图；图2为实验一中沼泽湿地芦苇地上生物量采样点空间分布图；图3为实验一中芦苇地上生物量与年NDVI最大值相互关系图；图4为实验一中实测芦苇地上生物量与预测芦苇地上生物量比较图。具体实施方式本专利技术技术方案不局限于以下所列举具体实施方式，还包括各具体实施方式间的任意组合。具体实施方式一：本实施方式中一种沼泽湿地芦苇地上生物量估算方法如下：一、获取覆盖研究区域的中等分辨率成像光谱仪归一化植被指数数据集、地面气象观测数据集、以及实测沼泽湿地芦苇地上生物量数据，并对数据进行预处理；二、采用普通克里格插值法，将地面气象观测数据进行插值，得到研究时间段内长时间序列各气象要素数值空间分布数据集；三、分别将与植被指数数据相同分辨率的长时间序列各气象要素数值空间分布数据集重采样，并统一到与植被指数数据集相同的投影和坐标系之下；四、根据步骤一得到的植被指数数据集，利用最大值合成法，获取研究时间段内年植被指数最大值数据集；五、根据沼泽湿地芦苇地上生物量采样点的经纬度，利用步骤三和步骤四得到的长时间序列各气象要素数值空间分布数据集和年植被指数最大值数据集，提取研究区所有采样本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种沼泽湿地芦苇地上生物量估算方法，其特征在于所述一种沼泽湿地芦苇地上生物量估算方法如下：/n一、获取覆盖研究区域的中等分辨率成像光谱仪归一化植被指数数据集、地面气象观测数据集、以及实测沼泽湿地芦苇地上生物量数据，并对数据进行预处理；/n二、采用普通克里格插值法，将地面气象观测数据进行插值，得到研究时间段内长时间序列各气象要素数值空间分布数据集；/n三、分别将与植被指数数据相同分辨率的长时间序列各气象要素数值空间分布数据集重采样，并统一到与植被指数数据集相同的投影和坐标系之下；/n四、根据步骤一得到的植被指数数据集，利用最大值合成法，获取研究时间段内年植被指数最大值数据集；/n五、根据沼泽湿地芦苇地上生物量采样点的经纬度，利用步骤三和步骤四得到的长时间序列各气象要素数值空间分布数据集和年植被指数最大值数据集，提取研究区所有采样点对应的年植被指数最大值及各气象要素数值；/n六、根据实测沼泽湿地芦苇地上生物量数据与对应的年植被指数最大值，利用一元线性回归分析，构建基于植被年植被指数最大值的沼泽湿地芦苇地上生物量估算模型，公式如下：/nBiomass

【技术特征摘要】
1.一种沼泽湿地芦苇地上生物量估算方法，其特征在于所述一种沼泽湿地芦苇地上生物量估算方法如下：
一、获取覆盖研究区域的中等分辨率成像光谱仪归一化植被指数数据集、地面气象观测数据集、以及实测沼泽湿地芦苇地上生物量数据，并对数据进行预处理；
二、采用普通克里格插值法，将地面气象观测数据进行插值，得到研究时间段内长时间序列各气象要素数值空间分布数据集；
三、分别将与植被指数数据相同分辨率的长时间序列各气象要素数值空间分布数据集重采样，并统一到与植被指数数据集相同的投影和坐标系之下；
四、根据步骤一得到的植被指数数据集，利用最大值合成法，获取研究时间段内年植被指数最大值数据集；
五、根据沼泽湿地芦苇地上生物量采样点的经纬度，利用步骤三和步骤四得到的长时间序列各气象要素数值空间分布数据集和年植被指数最大值数据集，提取研究区所有采样点对应的年植被指数最大值及各气象要素数值；
六、根据实测沼泽湿地芦苇地上生物量数据与对应的年植被指数最大值，利用一元线性回归分析，构建基于植被年植被指数最大值的沼泽湿地芦苇地上生物量估算模型，公式如下：
Biomass(reed)＝c+b×NDVImax或Biomass(reed)＝c×Exp(b×NDVImax)公式(1)
，其中Bio...

【专利技术属性】
技术研发人员：神祥金，姜明，吕宪国，安雨，刘波，郝明旭，张振卿，
申请(专利权)人：中国科学院东北地理与农业生态研究所，
类型：发明
国别省市：吉林;22