基于Sentinel-2数据的草地植物功能多样性遥感反演及其与生产力的关系
赵晏平, 王忠武, 温都日根, 赵玉金, 白永飞
植物生态学报
2022, 46 ( 10):
1234-1250.
DOI: 10.17521/cjpe.2022.0104
生物多样性与生态系统功能的关系是当前生态学研究的焦点和难点。植物功能多样性是影响生态系统功能的重要指标, 开展植物功能多样性的研究对了解生物多样性与生态系统功能之间的关系有着重要意义。传统的草地植物功能多样性研究多以实地调查为主, 不仅费时费力, 而且由于受到时空的限制, 很难拓展到大尺度的研究中。遥感技术的发展为评估草地功能多样性提供了一种经济、有效的手段。该研究选取内蒙古自治区锡林郭勒盟乌拉盖管理区草甸草原为研究区, 利用Sentinel-2卫星影像和野外实测数据, 选取了波段及植被指数等46个特征变量, 探讨了逐步回归、偏最小二乘法(PLSR)和随机森林(RFR)等3种不同方法对草地植物功能丰富度(FRic)、功能均匀度(FEve)和功能离散度(FDiv)的反演精度, 并基于PLSR反演草地地上生物量, 进一步分析了研究区功能多样性与生产力的关系。研究结果表明: (1)波段B11、优化型土壤调节植被指数(OSAVI)、水波段指数(WBI)对FRic解释度最高; 波段B6、B10、B12、类胡萝卜素反射指数1 (CRI1)、双峰光学指数(D)、归一化差值指数45 (NDI45)等6个特征变量对FEve解释度最高; 波段B5、B9、B10、B11、加权差分植被指数(WDVI)、凸包面积等对FDiv解释度最高; (2)基于十折重复交叉验证, 利用逐步回归估算的FRic和FEve反演精度远高于其他两种回归方法, R2分别为0.52和0.44; 而利用PLSR方法估算的FDiv反演精度最高(R2 = 0.61); (3)群落地上生物量反演精度为R2 = 0.61; FRic与地上生产力的关系最好(R2 = 0.40), 其次为FDiv (R2 = 0.28)和FEve (R2 = 0.27)。研究发现, 基于Sentinel-2卫星影像能较好地反演草地功能多样性和生产力, 为下一步能在大尺度上进行草地功能多样性估算及其与生产力关系研究提供了参考和依据。
植被指数
Vegetation index | 计算公式
Calculate formula | Sentinel-2波段
Sentinel-2 band used | 参考文献
Reference | | TCARI | 3[(R699.19 - R668.98) - 0.2(R699.19 - R550.67)(R699.19/R668.98)] | B3, B4, B5 | Kim et al., 1994 | | OSAVI | (1 + 0.16)(R750 - R705)/(R750 + R705 + 0.16) | B5, B6 | Wu et al., 2008 | | OSAVI2 | (1 + 0.16) (R800 - R670)/(R800 + R670 + 0.16) | B4, B7 | Rondeaux et al., 1996 | | D | R730/R706 | B5, B6 | Zarco-Tejada et al., 2003 | | Datt | (R850 - R710)/(R850 - R680) | B4, B5, B8 | Datt, 1999 | | Datt2 | R850/R710 | B5, B8 | Datt, 1999 | | Gitelson | 1/R700 | B5 | Gitelson et al., 1999 | | SR | R750/R700 | B5, B6 | Gitelson & Merzlyak, 1997 | | SR2 | R700/R670 | B4, B5 | McMurtrey III et al., 1994 | | MSI | R1600/R819 | B8, B11 | Hunt Jr & Rock, 1989 | | NDVI705 | (R750 - R705)/( R750 + R705) | B5, B6 | Sims & Gamon, 2002 | | CRI1 | 1/R510 - 1/R550 | B2, B3 | Gitelson et al., 2003 | | CRI2 | 1/R510 - 1/R700 | B2, B5 | Gitelson et al., 2002 | | ARI1 | 1/R550 - 1/R700 | B3, B5 | Sims & Gamon, 2002 | | ARI2 | R800(1/R550 - 1/R700) | B3, B5, B7 | Gitelson et al., 2002 | | NDVI | (R842 - R665)/(R842 + R665) | B4, B8 | Huete et al., 1997 | | GNDVI | (R783 - R560)/(R783 + R560) | B3, B7 | Rozenstein et al., 2019 | | TNDVI | [(R842 - R665)/(R842 + R665) + 0.5]0.5 | B4, B8 | Rozenstein et al., 2019 | | WDVI | R842 - 0.5R665 | B4, B8 | Rozenstein et al., 2019 | | NDI45 | (R705 - R665)/(R705 + R665) | B4, B5 | Delegido et al., 2011 | | SAVI | (1 + 0.5) × (R799.09 - R680.045)/(R799.09 + R680.045 + 0.5) | B4, B7 | Huete, 1988 | | SAVI2 | R799.09/(R680.045 + b/a) (a = 0.97, b = 0.08) | B4, B7 | Major et al., 1990 | | ARVI | ARVI = (R799.09 -R680.045 + R444.5 + R680.045)/(R799.09 + R680.045 - R444.5 - R680.045) | B1, B4, B7 | Kaufman & Tanre, 1992 | | SARVI | RB = R680.045 - (R444.5 - R680.045)
SARVI = (1 + 0.5)(R799.09 -R680.045 + R444.5 + R680.045)/(R799.09 + R680.045 -
R444.5 - R680.045 + 0.5) | B1, B4, B7 | Kaufman & Tanre, 1992 | | EVI | 2.5(R799.09 - R680.045)/(R799.09 + 6R680.045 - 7.5R444.5 + 1) | B1, B4, B7 | Huete et al., 1997 | | IRECI | (R783 - R665)/(R705/R740) | B4, B5, B6, B7 | Frampton et al., 2013 | | IPVI | R842/(R842 + R665) | B4, B8 | Rozenstein et al., 2019 | | PSSRA | R783/R665 | B4, B7 | Rozenstein et al., 2019 | | RVI | R842/R665 | B4, B8 | Rozenstein et al., 2019 | | mNDVI705 | (R750 - R705)/( R750 + R705 - 2R445) | B1, B5, B6 | Datt, 1999 | | mSR705 | (R750 - R445)/( R705 + R445) | B1, B6 | Datt, 1999 | | SIPI | (R800 - R445)/( R800 - R680) | B1, B7 | Penuelas et al., 1995 | | NDWI | (R865 - R1614)/( R865 - R1614) | B8A, B11 | McFeeters, 1996 |
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表1
植被指数计算公式
正文中引用本图/表的段落
生物多样性与生态系统功能的关系是当前生态学研究的焦点和难点。植物功能多样性是影响生态系统功能的重要指标, 开展植物功能多样性的研究对了解生物多样性与生态系统功能之间的关系有着重要意义。传统的草地植物功能多样性研究多以实地调查为主, 不仅费时费力, 而且由于受到时空的限制, 很难拓展到大尺度的研究中。遥感技术的发展为评估草地功能多样性提供了一种经济、有效的手段。该研究选取内蒙古自治区锡林郭勒盟乌拉盖管理区草甸草原为研究区, 利用Sentinel-2卫星影像和野外实测数据, 选取了波段及植被指数等46个特征变量, 探讨了逐步回归、偏最小二乘法(PLSR)和随机森林(RFR)等3种不同方法对草地植物功能丰富度(FRic)、功能均匀度(FEve)和功能离散度(FDiv)的反演精度, 并基于PLSR反演草地地上生物量, 进一步分析了研究区功能多样性与生产力的关系。研究结果表明: (1)波段B11、优化型土壤调节植被指数(OSAVI)、水波段指数(WBI)对FRic解释度最高; 波段B6、B10、B12、类胡萝卜素反射指数1 (CRI1)、双峰光学指数(D)、归一化差值指数45 (NDI45)等6个特征变量对FEve解释度最高; 波段B5、B9、B10、B11、加权差分植被指数(WDVI)、凸包面积等对FDiv解释度最高; (2)基于十折重复交叉验证, 利用逐步回归估算的FRic和FEve反演精度远高于其他两种回归方法, R2分别为0.52和0.44; 而利用PLSR方法估算的FDiv反演精度最高(R2 = 0.61); (3)群落地上生物量反演精度为R2 = 0.61; FRic与地上生产力的关系最好(R2 = 0.40), 其次为FDiv (R2 = 0.28)和FEve (R2 = 0.27)。研究发现, 基于Sentinel-2卫星影像能较好地反演草地功能多样性和生产力, 为下一步能在大尺度上进行草地功能多样性估算及其与生产力关系研究提供了参考和依据。
本研究采用了Sentinel-2影像的12个波段信息和33个基于Sentinel-2影像衍生计算得出的植被指数和CHA作为特征变量。相关植被指数的计算公式如表1所示。
本文的其它图/表
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图1
内蒙古锡林郭勒盟乌拉盖管理区草甸草原研究区采样点位置(A)及样方布设示意图(B)。B中蓝色框为1 m × 1 m小样方; 红色框为小样方中心1/4的面积; 绿色框为10 m × 10 m样方组成方式。NDVI, 归一化植被指数。
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图2
研究方法流程图。FDiv, 功能离散度; FEve, 功能均匀度; FRic, 功能丰富度; NDVI, 归一化植被指数。
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图3
实测功能多样性及地上生物量。
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图4
各功能多样性特征变量重要性排序。B5, B6, B9, B10, B11, B12表示波段5、6、9、10、11、12; CHA, 凸包面积; CRI1,类胡萝卜素反射指数; D, 双峰光学指数; NDI45, 归一化差值指数; OSAVI, 优化型土壤调节植被指数; WBI, 水波段指数; WDVI, 加权差分植被指数。
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表2
三种回归方法的验证精度
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图5
乌拉盖管理区植物功能多样性分布图。A, 功能丰富度。B, 功能均匀度。C, 功能离散度。
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图6
地上生物量反演精度验证。实线和虚线分别表示线性回归模型拟合线和1:1线。所有回归分析均具有统计学意义(p < 0.001)。RMSE为均方根误差。
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图7
乌拉盖管理区地上生物量(g·m-2)分布图。
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图8
遥感预测的功能多样性与地上生物量的关系。
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