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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
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。
表2
三种回归方法的验证精度
正文中引用本图/表的段落
基于3种回归方法, 利用十折重复交叉验证的验证精度如表2所示, 发现利用逐步回归估算的FRic (R2 = 0.52, RMSE = 4.51)和FEve (R2 = 0.42, RMSE = 0.03)解释度远高于其他两种回归方法, 使用PLSR方法估算的FDiv指数最高(R2 = 0.61, RMSE = 0.04)。因此, 本研究分别利用逐步回归方法反演FRic和FEve, 用PLSR方法反演FDiv并对研究区域的草地植物功能多样性FRic、FEve和FDiv进行区域成图(图5)。FRic、FEve和FDiv的值基本集中在52-78、0.44-0.75及0.74以上; 在空间上, FRic呈现南高北低的分布特征, 在西部部分区域略有降低, 而FEve和FDiv则呈现南低北高的分布特征。这种分布特征表明研究地区西南部生态空间利用程度高, 各物种在生态位上竞争较弱、对资源利用率较低。
在本研究中, 利用3种回归方法分别对研究区域群落地上生物量进行建模, 逐步回归和RFR精度分别为R2 = 0.53 (RMSE = 101.16, p < 0.001)和R2 = 0.56 (RMSE = 106.34, p < 0.001), 而PLSR精度为R2 = 0.61 (RMSE = 94.15, p < 0.001)(图6)。因此选用PLSR模型对研究区域的群落地上生物量进行区域成图(图7), 整个区域的生物量大多在450-700 g·m-2之间。同时, 本研究发现表征功能丰富度的FRic对群落地上生物量的解释度最高(R2 = 0.40), 两者呈正相关关系, 而表征性状空间均匀度的FEve (R2 = 0.27)和离散度的FDiv (R2 = 0.28)与群落地上生物量关系相对较弱(图8)。
本文的其它图/表
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