坝上草原退化指示种光谱特征研究

发布时间：2018-08-31 07:27

【摘要】：我国草地面积广阔,但目前正面临着严重的退化问题,制约着我国畜牧业的持续发展,因此急需一种有效的草地退化检测的新手段。文中以坝上草原为研究对象,利用地面实测高光谱数据,运用包络线去除法和一阶微分法对坝上草原主要优势种(羊草、针茅、脚苔草、糙隐子草)和退化指示种(冷蒿、狼毒、星毛委陵菜)的光谱曲线进行了处理并提取了多种特征参数,找到了退化指示种识别的有效方法。在此基础上,运用线性混合光谱分解模型计算了退化指示种的覆盖度,经验证在误差范围内,证明线性混合分解模型在研究区内有效,可为大面积的草原退化检测提供科学依据。
[Abstract]:The grassland area in China is vast, but it is facing serious degradation problem at present, which restricts the sustainable development of animal husbandry in our country. Therefore, a new effective method of grassland degradation detection is urgently needed. Taking Bashang grassland as the research object, using the ground measured hyperspectral data, the main dominant species (Leymus chinensis, Stipa arundinacea, Carex vulgaris) and the degenerative indicator species (Artemisia artemisia) were studied by using the envelope removal method and the first order differential method. The spectral curve of Potentilla chamaejasme) was processed and a variety of characteristic parameters were extracted and an effective method for identifying degenerate indicator species was found. On this basis, the coverage of degenerate indicator species is calculated by using the linear mixed spectral decomposition model. It is proved that the linear mixed decomposition model is effective in the study area. It can provide scientific basis for grassland degradation detection in large area.
【作者单位】： 河北师范大学资源与环境科学学院;河北省环境演变与生态建设实验室;
【基金】：河北省自然科学基金(D2013205077;D2014205070) 河北省高校重点学科建设项目资助
【分类号】：S812.6

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2214304