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基于Sentinel-2数据的青海门源县天然草地生物量遥感反演研究
郭芮; 伏帅; 侯蒙京; 刘洁; 苗春丽; 孟新月; 冯琦胜; 贺金生; 钱大文; 梁天刚
2023
Source Publication草业学报
Volume32Issue:04Pages:15-29
Abstract草地地上物生物量(AGB)是评价草地生产力的重要指标,精准反演天然草地的AGB,对草地长势监测和草畜平衡评估具有重要的意义。由于常用的遥感数据(如Landsat和MODIS等)受较低时间或空间分辨率引发的诸多问题的影响,因此探索具有更高时空分辨率及更多光谱波段的Sentinel-2卫星数据在县域尺度的草地植被监测状况具有极其重要的作用。利用Sentinel-2卫星遥感影像和青海门源县实测草地AGB数据,构建了基于随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)3种机器学习方法的草地生物量估算模型,研究了2019-2021年门源县天然草地生物量时空分布特征。结果表明:1)Sentinel-2卫星影像的3个原始波段(B2、B6、B11)和2种植被指数[反红边叶绿素指数(IRECI)和特定色素简单比值植被指数(PSSRa)],是草地AGB敏感的特征变量。其中,红边波段(B5、B6、B7)对天然草地AGB遥感反演具有重要作用。2)基于RF算法的草地AGB估测模型是门源县天然草地生物量估测的最优模型(验证集R2为0.72,RMSE为622.616 kg·hm-2),优于SVM模型(验证集R2为0.66,RMSE为698.271 kg·hm~(-2))和ANN模型(验证集R2为0.63,RMSE为730.676 kg·hm-2)。3)2019-2021年门源县天然草地AGB平均值为3360.26~3544.00 kg·hm~(-2)。总体来说,2019-2021年门源县草地AGB呈先上升后下降的趋势,具有从四周向中部逐渐减少的空间分布特点。
KeywordSentinel-2 地上生物量 机器学习 天然草地 反演模型
Document Type期刊论文
Identifierhttp://210.75.249.4/handle/363003/61835
Collection中国科学院西北高原生物研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
郭芮,伏帅,侯蒙京,等. 基于Sentinel-2数据的青海门源县天然草地生物量遥感反演研究[J]. 草业学报,2023,32(04):15-29.
APA 郭芮.,伏帅.,侯蒙京.,刘洁.,苗春丽.,...&梁天刚.(2023).基于Sentinel-2数据的青海门源县天然草地生物量遥感反演研究.草业学报,32(04),15-29.
MLA 郭芮,et al."基于Sentinel-2数据的青海门源县天然草地生物量遥感反演研究".草业学报 32.04(2023):15-29.
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