[發(fā)明專利]一種毛竹林生態(tài)系統(tǒng)光能利用率和總初級生產(chǎn)力遙感監(jiān)測方法

在審

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• 申請日: 2016-12-07
• 公開（公告）號: CN106599469A
• 公開（公告）日: 2017-04-26
• 發(fā)明（設計）人: 徐小軍;周國模;杜華強
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江農(nóng)林大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

【技術(shù)領(lǐng)域】

本發(fā)明屬于森林碳匯監(jiān)測方法領(lǐng)域，具體是一種毛竹林生態(tài)系統(tǒng)光能利用率和總初級生產(chǎn)力遙感監(jiān)測方法。本發(fā)明是利用遙感數(shù)據(jù)與光能利用率之間的相關(guān)性，建立一種由光能利用率估計總初級生產(chǎn)力的方法，主要解決了由于最大光能利用率難以獲取使得總初級生產(chǎn)力監(jiān)測不確定性大的問題。

【背景技術(shù)】

毛竹是中國的主要竹種，其面積約占中國竹林面積的70％，占世界毛竹林總面積的80％，是竹產(chǎn)區(qū)林農(nóng)經(jīng)濟收入主要來源。諸多研究表明毛竹林具有巨大的固碳潛力，在固碳減排和緩解氣候變化方面起到重要的貢獻。鑒于毛竹林生態(tài)系統(tǒng)的高效固碳潛力，開展毛竹林生態(tài)系統(tǒng)碳收支時空分布和變異監(jiān)測研究有助于了解毛竹林對竹產(chǎn)區(qū)域碳收支貢獻，可為碳交易提供基礎數(shù)據(jù)，增加林農(nóng)新的收入渠道。但現(xiàn)有生態(tài)模型并未充分考慮毛竹林生物物理參數(shù)(葉面積指數(shù)、光合參數(shù)等)和碳收支過程機理的特殊性，存在適用性差等問題，導致應用于毛竹林時估算精度和穩(wěn)定性不理想。因此，亟需構(gòu)建適用于毛竹林生態(tài)系統(tǒng)的碳收支模型，提高毛竹林生態(tài)系統(tǒng)碳收支時空分布和變異監(jiān)測精度。

光能利用率模型作為森林生態(tài)系統(tǒng)碳收支模型之一，具有較強的理論和實用基礎，而且具有驅(qū)動參數(shù)少和將遙感數(shù)據(jù)簡便地融入模型的優(yōu)點，廣泛應用于模擬區(qū)域尺度森林碳收支時空變化。光能利用率(Light Use Efficiency，LUE)是光能利用率模型的一個重要參數(shù)。對于不同植被類型甚至相同植被類型，隨季節(jié)變化，LUE在時間和空間上差異明顯，模型應用時將最大LUE設定為常數(shù)，必然不能很好地體現(xiàn)毛竹林碳吸收的時空變化，會導致模型模擬值與實測值之間存在較大的偏差。因此，通過遙感影像來模擬LUE時空變異并用于估算毛竹林碳收支，是提高毛竹林碳收支時空變化模擬精確性的一個有效途徑。

【發(fā)明內(nèi)容】

鑒于LUE在毛竹林總初級生產(chǎn)力(Gross Primary production，GPP)監(jiān)測研究中的重要地位。本發(fā)明提出一種新的毛竹林GPP監(jiān)測方法，即首先采用遙感影像數(shù)據(jù)結(jié)合地面觀測數(shù)據(jù)反演出LUE，然后將反演得到的LUE與光合有效輻射(Photosynthetically Active Radiation，PAR)相乘得到GPP。

解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案是按如下步驟進行：

(1)根據(jù)通量塔觀測數(shù)據(jù)，計算出GPP和LUE：

根據(jù)通量塔觀測的凈生態(tài)系統(tǒng)碳通量、空氣溫度、土壤溫度和PAR，采用Arrhenius呼吸和Michaelis-Menten光合響應曲線模型對缺失數(shù)據(jù)進行插補，并對碳通量各組分進行分離，獲取實測的GPP，然后將GPP除以PAR計算出LUE；

(2)根據(jù)步驟(1)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于遙感影像數(shù)據(jù)的LUE反演模型：

a、參照實測的毛竹林冠層光譜數(shù)據(jù)，對MODIS遙感反射率進行異常值剔除處理；

b、提取MODIS遙感反射率7個波段的數(shù)據(jù)(Band1～Band7)，并在這7個波段的基礎上，構(gòu)建出歸一化植被指數(shù)、增強型植被指數(shù)和簡單比值植被指數(shù)這3種植被指數(shù)，共10個自變量因子；

c、結(jié)合偏最小二乘方法和Bootstrap方法，從10個自變量中篩選出最優(yōu)自變量組合用于構(gòu)建LUE反演模型；

d、根據(jù)篩選出的最優(yōu)自變量，采用偏最小二乘方法構(gòu)建LUE反演模型。

(3)根據(jù)步驟(2)構(gòu)建的模型估算出光能利用率，監(jiān)測毛竹林生態(tài)系統(tǒng)總初級生產(chǎn)力：

將LUE反演模型估算出的LUE乘以PAR，即得到毛竹林GPP監(jiān)測結(jié)果。

本發(fā)明具有下列有益效果：能夠降低最大LUE不確定性給LUE模型帶來的影響，更有效地反映毛竹林LUE在時間和空間的變化，從而在一定程度上提高毛竹林GPP估算精度。

【附圖說明】

圖1為本發(fā)明的流程圖。

圖2為實測的LUE與預測的LUE對比圖。

圖3為本發(fā)明方法預測的GPP與實測的GPP對比圖。

圖4為MODIS GPP產(chǎn)品與實測的GPP對比圖。

【具體實施方式】

下面結(jié)合實施例并參照附圖對本發(fā)明作進一步詳述：

需要說明的是，本發(fā)明以安吉縣山川鄉(xiāng)毛竹林通量觀測塔周邊500米×500米范圍內(nèi)2011～2013年毛竹林LUE和GPP估算為例，本發(fā)明的流程如圖1所示。具體步驟如下：

(1)根據(jù)通量塔觀測數(shù)據(jù)，計算出GPP和LUE：