基于SPOT5数据的内蒙古辉腾锡勒草原生物量估算最佳植被指数选取

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2014.04.022

林业资源管理 ›› 2014›› Issue (4): 114-119.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2014.04.022

基于SPOT5数据的内蒙古辉腾锡勒草原生物量估算最佳植被指数选取

张韬¹, 王希平¹, 刘佳惠², 姜艳丰³, 张秋良¹

1.内蒙古农业大学林学院,呼和浩特 010019;
2.呼和浩特职业学院,呼和浩特 010010;
3.内蒙古自治区气象科学研究所,呼和浩特 010010

收稿日期:2014-08-20 修回日期:2014-08-30 出版日期:2014-08-28 发布日期:2020-11-23
作者简介:张韬(1957-),男,呼和浩特人,教授,主要从事“3S”技术应用与资源环境评价相关研究。Email:ztteacher@sina.com
基金资助:
内蒙古自治区科技攻关项目(20110518)

Estimates Adaptability of Different Vegetation Indexes Based on Spot-5 Data of Huitengxile Grassland Biomass in Inner Mongolia

ZHANG Tao¹, WANG Xiping¹, LIU Jiahui², JIANG Yanfeng³, ZHANG Qiuliang¹

1. College of Forestry,Inner Mongolia Agricultural University,Hohhot 010019 China;
2. Hohhot Vocational College,Hohhot 010019 China;
3. Meteorological Sciences Institute of Inner Mongolia,Hohhot 010019 China

Received:2014-08-20 Revised:2014-08-30 Online:2014-08-28 Published:2020-11-23

摘要/Abstract

摘要： 随着植被指数在草原估产中的广泛应用,不同研究区内最佳植被指数的选取为更多学者所探讨。基于Spot5遥感数据计算NDVI等6种植被指数,结合野外调查方法,对精准定位的样点进行不同植被指数与生物量进行相关性分析,确定研究区最佳植被指数。结果表明:1)Spot5数据计算6种植被指数与样点生物量之间其存在着明显的相关性。2)样点生物量与NDVI,SAVI相关系数R分别为0.823,0.802,相关系数R>0.8,高度相关; PVI,DVI,RVI,MASVI相关系数R分别为0.738,0.735,0.672,0.671,相关系数R介于0.3～0.8之间,中度相关。3)试验性的应用相关性分析方法确定研究区最佳植被指数,为研究区确定其他植被特征指标如植被盖度,以及条件相似的研究区提供快速、有效的植被指数选取方法。

关键词: 植被指数, 生物量, 草原

Abstract: With the wide application of vegetation index in grassland yield estimation,more scholars discussed about the optimal selection of vegetation indexes in different research areas.Extraction of six common vegetation indexes was done.Based on Spot-5 remote sensing data and combined with field survey methods,different vegetation index and biomass correlation analysis of precise positioning of the sample points was conducted and the best vegetation indices of the study area determined.The results showed that:(1) there existed a clear correlation between the 6 vegetation indexes and the biomass samples with Spot-5 image data.(2) Samples of biomass and NDVI,SAVI correlation coefficient R are 0.823,0.802,the correlation coefficient R>0.8,is highly correlated;PVI,DVI,RVI,MASVI correlation coefficient R are 0.738,0.735,0.672,0.671 correlation coefficient R is between 0.3～0.8,which shows a moderate correlation.(3)the best vegetation indexes of study area were determined with the experimental correlation analysis method.Other indicators of vegetation characteristics such as vegetation cover,and similar conditions in the study area for the study area provides a fast,efficient method of selecting vegetation indexes.

Key words: vegetation index, biomass, grassland

中图分类号:

S771.8
TP79

张韬, 王希平, 刘佳惠, 姜艳丰, 张秋良. 基于SPOT5数据的内蒙古辉腾锡勒草原生物量估算最佳植被指数选取[J]. 林业资源管理, 2014,(4): 114-119.

ZHANG Tao, WANG Xiping, LIU Jiahui, JIANG Yanfeng, ZHANG Qiuliang. Estimates Adaptability of Different Vegetation Indexes Based on Spot-5 Data of Huitengxile Grassland Biomass in Inner Mongolia[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2014,(4): 114-119.

[1]	郝君, 吕康婷, 胡天祺, 王云阁, 徐刚. 基于机器学习的红树林生物量遥感反演研究[J]. 林草资源研究, 2024, 0(1): 65-72.
[2]	卢渊, 王广宇, 程子岳, 闫钰倩, 张恒, 王丽, 杨慧, 邹全程. 新形势下森林草原防灭火基础设施建设现状与展望[J]. 林草资源研究, 2023, 0(6): 1-7.
[3]	任晓琦, 侯鹏, 陈妍. 森林地上生物量遥感反演研究进展[J]. 林草资源研究, 2023, 0(6): 146-158.
[4]	焦全军, 郑焰锋, 黄文江, 张兵, 张鹤译, 史宜梦, 吴发云, 付安民. 陆地生态系统碳监测卫星松材线虫病变色木识别指数研究[J]. 林业资源管理, 2023, 0(4): 123-131.
[5]	张绘芳, 朱雅丽, 张景路, 高健, 地力夏提·包尔汉. 基于高分遥感数据的阿尔泰山乔木林地上生物量预测[J]. 林业资源管理, 2023, 0(2): 104-110.
[6]	王林, 高金萍, 田海静, 武强, 石俊华, 周信, 范云豹, 谢晶杰. 草原资源管理“一张图”智慧管理平台建设实践与探讨——以新疆生产建设兵团智慧草原管理平台为例[J]. 林业资源管理, 2023, 0(2): 27-35.
[7]	蓝肖, 郝海坤, 黄开勇, 陈琴, 戴俊, 程琳, 陈仕昌. 杉木人工林生物量分布特征及其碳计量参数[J]. 林业资源管理, 2023, 0(2): 50-56.
[8]	蔡会德, 卢峰, 徐占勇, 潘黄儒, 孟想, 曾伟生. 桉树相容性可加性立木生物量模型系统研建[J]. 林业资源管理, 2023, 0(1): 87-93.
[9]	蒋静俭, 李子睿, 牛明月, 胡卫江, 张勇. 浙江省国有林场森林植被固碳释氧服务功能价值评估[J]. 林业资源管理, 2022, 0(zk1): 66-71.
[10]	王瑜, 蔡年辉, 陈林, 唐军荣, 许玉兰, 陈诗. 云南松苗木生物量分配与个体大小关系研究[J]. 林业资源管理, 2022, 0(6): 101-108.
[11]	聂靖, 陆驰, 欧光龙, 胥辉. 基于Landsat8 OLI遥感因子的思茅松地上生物量二阶抽样估测[J]. 林业资源管理, 2022, 0(6): 68-75.
[12]	朱雅丽, 张景路, 张绘芳, 地力夏提·包尔汉, 廉佳佳. 天山中部锦鸡儿生物量分析及模型构建[J]. 林业资源管理, 2022, 0(5): 129-135.
[13]	邹全程, 卢渊, 关震, 彭玲莉, 晁碧霄, 卞斐, 陈孟涤, 慕晓炜, 闫平. 全国森林草原防火支撑体系构建探讨[J]. 林业资源管理, 2022, 0(4): 1-7.
[14]	曾伟生, 杨学云, 孙乡楠, 刘樯漪, 张宇超. 森林资源调查监测中各级储量数据的一体化方法研究[J]. 林业资源管理, 2022, 0(4): 13-19.
[15]	田海静, 王林, 韩立亮, 范云豹, 杨吉林. 基于哨兵2号多光谱遥感数据的草原植被盖度反演——以内蒙古自治区为例[J]. 林业资源管理, 2022, 0(4): 134-140.

基于SPOT5数据的内蒙古辉腾锡勒草原生物量估算最佳植被指数选取

Estimates Adaptability of Different Vegetation Indexes Based on Spot-5 Data of Huitengxile Grassland Biomass in Inner Mongolia

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价