马尾松林地土壤有机碳遥感估测
发布时间：2021-04-05 10:39
采用卡萨生物圈（CASA）模型的遥感间接估算法对长汀县河田镇马尾松林地土壤有机碳进行模型构建。结果表明:结合多种植被指数构建的综合植被指数(ICV),缓解了归一化植被指数(INDV)在植被净第一性生产力(NPP)反演的饱和现象及高估现象,拟合精度比归一化植被指数提高了17.4%,说明综合植被指数在研究区土壤有机碳（SOC）的估算上有更高的契合度;运用综合植被指数构建的随机森林回归模型,对土壤有机碳预测综合精度(R2=0.597 2,RMSE=1.76,RM=94.85%)比其他回归模型高,适用于研究区SOC的估算。
【文章来源】：东北林业大学学报. 2020,48(01)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
ICV植被指数的NPP分布
由于长期的水土流失导致了研究区水肥条件较差,生长的马尾松有众多的老头松、矮松等,松针稀疏且林分郁闭度较低,林下芒萁大面积分布对遥感反演的影响较大,根据INDV及IRV植被指数估算的马尾松林NPP与实际马尾松林NPP相比存在一定程度的高估现象。INDV及IRV指数决定的NPP和ICV指数决定的NPP比较发现,ICV指数决定的NPP均值降低了29.11%,降低了NPP的高估现象。3.2 SOC估测模型比对及反演结果
从图5可看出,研究区马尾松林土壤有机碳质量分数处于6.165～14.899 g·kg-1,均值为9.807 g·kg-1,土壤有机碳质量分数总体较低,由于研究区是南方典型水土流失区,植被、环境破坏导致这个区域的土壤水肥条件相对较差。研究区土壤有机碳的分布总体表现为中部低,四周高的布局。研究区四周森林茂密,人为干扰较轻,水肥条件相对较好,土壤有机碳质量分数相对高;中部地区为居民活动区,植被覆盖较低,人为干扰频繁,该区域的土壤有机碳质量分数较四周低。4 结论与讨论
【参考文献】：
期刊论文
[1]马尾松毛虫危害程度的高光谱监测方法[J]. 彭隆赞,金时超,孟凡凡,佃袁勇,张卓文. 湖北林业科技. 2017(03)
[2]南方竹林地土壤有机碳空间异质性研究[J]. 何平,刘健,余坤勇,杨素萍,姚雄,俞欣妍,邓洋波,陈樟昊. 土壤通报. 2016(02)
[3]红壤侵蚀区马尾松林碳储量估算的遥感植被指数选择——以长汀河田地区为例[J]. 曾宏达,徐涵秋,谢锦升,黄绍霖,陈文惠. 地理科学. 2014(07)
[4]福建长汀河田盆地的马尾松林碳储量时空动态变化[J]. 黄绍霖,徐涵秋,曾宏达,刘智才,王琳. 地球科学(中国地质大学学报). 2013(05)
[5]气候变化背景下中国陆地生态系统碳储量及碳通量研究进展[J]. 李国栋,张俊华,陈聪,田海峰,赵丽萍. 生态环境学报. 2013(05)
[6]ENVI FLAASH和ERDAS ATCOR2的大气校正对比研究[J]. 程亮,马友华,黄艳艳,支孝勤,祖娟,马中文. 农业网络信息. 2011(12)
[7]典型红壤区田间尺度下土壤养分和水分的空间变异研究[J]. 张勇,陈效民,杜臻杰,方堃,王伯仁,黄晶,邓建强. 土壤通报. 2011(01)
[8]基于高光谱遥感的土壤有机碳含量估算研究进展[J]. 陈增文,陈光水,钟羡芳,杨玉盛. 亚热带资源与环境学报. 2009(01)
[9]FLAASH模型输入参数对校正结果的影响[J]. 杨校军,陈雨时,张晔. 遥感信息. 2008(06)
[10]基于高光谱的土壤有机质含量预测模型的建立与评价[J]. 卢艳丽,白由路,杨俐苹,王红娟. 中国农业科学. 2007(09)
硕士论文
[1]基于随机森林的遥感干旱监测模型及其应用研究[D]. 郭佳.南京信息工程大学 2016
[2]河南省耕地表层土壤有机碳储量估算与尺度效应分析[D]. 靳熙.郑州大学 2014
本文编号：3119479
【文章来源】：东北林业大学学报. 2020,48(01)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
ICV植被指数的NPP分布
由于长期的水土流失导致了研究区水肥条件较差,生长的马尾松有众多的老头松、矮松等,松针稀疏且林分郁闭度较低,林下芒萁大面积分布对遥感反演的影响较大,根据INDV及IRV植被指数估算的马尾松林NPP与实际马尾松林NPP相比存在一定程度的高估现象。INDV及IRV指数决定的NPP和ICV指数决定的NPP比较发现,ICV指数决定的NPP均值降低了29.11%,降低了NPP的高估现象。3.2 SOC估测模型比对及反演结果
从图5可看出,研究区马尾松林土壤有机碳质量分数处于6.165～14.899 g·kg-1,均值为9.807 g·kg-1,土壤有机碳质量分数总体较低,由于研究区是南方典型水土流失区,植被、环境破坏导致这个区域的土壤水肥条件相对较差。研究区土壤有机碳的分布总体表现为中部低,四周高的布局。研究区四周森林茂密,人为干扰较轻,水肥条件相对较好,土壤有机碳质量分数相对高;中部地区为居民活动区,植被覆盖较低,人为干扰频繁,该区域的土壤有机碳质量分数较四周低。4 结论与讨论
【参考文献】：
期刊论文
[1]马尾松毛虫危害程度的高光谱监测方法[J]. 彭隆赞,金时超,孟凡凡,佃袁勇,张卓文. 湖北林业科技. 2017(03)
[2]南方竹林地土壤有机碳空间异质性研究[J]. 何平,刘健,余坤勇,杨素萍,姚雄,俞欣妍,邓洋波,陈樟昊. 土壤通报. 2016(02)
[3]红壤侵蚀区马尾松林碳储量估算的遥感植被指数选择——以长汀河田地区为例[J]. 曾宏达,徐涵秋,谢锦升,黄绍霖,陈文惠. 地理科学. 2014(07)
[4]福建长汀河田盆地的马尾松林碳储量时空动态变化[J]. 黄绍霖,徐涵秋,曾宏达,刘智才,王琳. 地球科学(中国地质大学学报). 2013(05)
[5]气候变化背景下中国陆地生态系统碳储量及碳通量研究进展[J]. 李国栋,张俊华,陈聪,田海峰,赵丽萍. 生态环境学报. 2013(05)
[6]ENVI FLAASH和ERDAS ATCOR2的大气校正对比研究[J]. 程亮,马友华,黄艳艳,支孝勤,祖娟,马中文. 农业网络信息. 2011(12)
[7]典型红壤区田间尺度下土壤养分和水分的空间变异研究[J]. 张勇,陈效民,杜臻杰,方堃,王伯仁,黄晶,邓建强. 土壤通报. 2011(01)
[8]基于高光谱遥感的土壤有机碳含量估算研究进展[J]. 陈增文,陈光水,钟羡芳,杨玉盛. 亚热带资源与环境学报. 2009(01)
[9]FLAASH模型输入参数对校正结果的影响[J]. 杨校军,陈雨时,张晔. 遥感信息. 2008(06)
[10]基于高光谱的土壤有机质含量预测模型的建立与评价[J]. 卢艳丽,白由路,杨俐苹,王红娟. 中国农业科学. 2007(09)
硕士论文
[1]基于随机森林的遥感干旱监测模型及其应用研究[D]. 郭佳.南京信息工程大学 2016
[2]河南省耕地表层土壤有机碳储量估算与尺度效应分析[D]. 靳熙.郑州大学 2014
本文编号：3119479
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