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

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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
发表期刊	草业学报
卷号	32 期号:04 页码:15-29
摘要	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。
关键词	Sentinel-2 地上生物量机器学习天然草地反演模型
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://210.75.249.4/handle/363003/61835
专题	中国科学院西北高原生物研究所
推荐引用方式 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.