張艷楠，牛建明，2＊，張慶，楊艷，董建軍

（1.內(nèi)蒙古大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特010021；2.中美生態(tài)、能源及可持續(xù)性科學(xué)研究中心，內(nèi)蒙古 呼和浩特010021）

遙感技術(shù)興起于20世紀(jì)60年代初，由于其具有宏觀、快速、準(zhǔn)確、動(dòng)態(tài)等優(yōu)點(diǎn)，因此被廣泛應(yīng)用于估產(chǎn)［1－3］、土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測［4－6］、水質(zhì)評(píng)價(jià)［7－9］、災(zāi)害監(jiān)測［10－12］等方面。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，20世紀(jì)70年代后期遙感信息作為變量被引入到估產(chǎn)模型中［13］，研究者結(jié)合農(nóng)學(xué)知識(shí)和環(huán)境因素預(yù)測農(nóng)作物、草地產(chǎn)量等。我國草地衛(wèi)星遙感研究始于20世紀(jì)80年代初［14］，研究區(qū)多集中在我國新疆北部［15－18］和內(nèi)蒙古地區(qū)［19－22］，現(xiàn)已建立了大量的遙感估產(chǎn)模型，目前，遙感技術(shù)（RS）、地理信息系統(tǒng)技術(shù)（GIS）和全球定位技術(shù)（GPS）與地面測點(diǎn)的結(jié)合己成為大尺度草產(chǎn)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測的主要手段。

遙感估產(chǎn)是以植被指數(shù)為主要輸入變量的基于像元的數(shù)理統(tǒng)計(jì)回歸分析方法，通過不同尺度數(shù)據(jù)之間建立函數(shù)關(guān)系來完成由點(diǎn)及面的轉(zhuǎn)換［23］。植被指數(shù)由衛(wèi)星不同波段數(shù)據(jù)組合而成，由于其包含90%以上的植被信息［24］，且與植物生物量等很多植被要素之間存在強(qiáng)相關(guān)性［25］，因此植被指數(shù)可以較好地反映植物的生長狀況及空間分布。Tucker［26］于1979年發(fā)現(xiàn)歸一化差異植被指數(shù)（normalized difference vegetation index，NDVI）對光合有效生物量的變化比較敏感，此后植被指數(shù)就被廣泛應(yīng)用于生物量的遙感估測，至今已發(fā)展了40余種植被指數(shù)［27］，其中應(yīng)用最為廣泛的是NDVI［28］。雖然大多數(shù)植被指數(shù)都可應(yīng)用于遙感估產(chǎn)，但不同環(huán)境下的效果存在爭論［29，30］，至今尚未明確各種植被指數(shù)間的相互關(guān)系及其適用范圍。

關(guān)于草地估產(chǎn)的研究很多，所建立的植被指數(shù)—生物量模型迥異，模型基本為線性模型和非線性模型［16，31－33］，主要包括一元線性模型、指數(shù)模型、對數(shù)模型、二次模型等。由于其生態(tài)學(xué)意義不明確及次數(shù)過高的多項(xiàng)式模型容易過度擬合［34］，因此二次及其以上多項(xiàng)式模型使用較少，一元線性模型和指數(shù)模型是較為成熟且應(yīng)用最廣泛的類型［22］。Wu和Levin［35－37］認(rèn)為尺度是導(dǎo)致生態(tài)模型差異的一個(gè)主要原因，那么隨著生物量范圍的變化，一元線性模型和指數(shù)模型是否會(huì)因此具有不同的適用范圍。

綜上所述，本研究選用了14種常用于草地估產(chǎn)的植被指數(shù)，對內(nèi)蒙古錫林浩特市白音錫勒典型草原進(jìn)行生物量遙感估測，擬解決如下3個(gè)問題：1）干重或鮮重均常用于草地生物量遙感估測，二者效果優(yōu)劣如何；2）14種植被指數(shù)之間關(guān)系如何，在草地生物量遙感估測中哪（幾）種植被指數(shù)效果最優(yōu)；3）隨著生物量范圍的逐漸增大，一元線性模型和指數(shù)模型之間是否存在某種趨勢。通過對以上3個(gè)問題的探討，一方面嘗試闡述估產(chǎn)模型差異的可能原因——生物量范圍差異；另一方面為以后草地生物量遙感估測提供技術(shù)上的理論依據(jù)及方法指導(dǎo)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于東經(jīng)116.0304°～116.7901°、北緯43.6920°～44.2659°（圖1），地處內(nèi)蒙古高原中東部錫林郭勒盟的東南部，屬錫林郭勒高原東南部低山丘陵區(qū)的邊緣部分，海拔1 000～1 500m。該區(qū)屬于中溫帶大陸性氣候，冬季嚴(yán)寒漫長，夏季短暫涼爽，春秋季多大風(fēng)天氣。研究區(qū)植被類型以典型草原為主，其中以大針茅（Stipagrandis）、羊草（Leymuschinensis）草原占絕對優(yōu)勢。另外，在研究區(qū)的東部低山區(qū)分布著以線葉菊（Filifoliumsibiricum）、貝加爾針茅（Stipa baicalensis）和羊草建群的禾草雜類草草甸草原。此外，在河漫灘及低洼處，有以芨芨草（Achnatherum splendens）、寸草苔（Carexduriuscula）等為主的鹽生和濕生草甸。

圖1 研究區(qū)地理位置及樣點(diǎn)分布圖Fig.1 The location of study area and samples

1.2 數(shù)據(jù)獲取

2005年8月中旬，對研究區(qū)域進(jìn)行了植被調(diào)查，設(shè)置65個(gè)樣地，每個(gè)樣地采集3個(gè)1m×1m樣方，記錄樣方內(nèi)所有植物的指標(biāo)，如高度、密度等，并沿地面分類剪取樣方內(nèi)植物，帶回室內(nèi)稱取每種植物的鮮重，后經(jīng)烘干處理（65℃，24h）得到干重?cái)?shù)據(jù)。為了盡可能地避免非典型草原景觀的干擾，剔除了一些靠近農(nóng)田或者小葉錦雞兒（Caraganamicrophylia）斑塊的樣地。最后，參與建模的樣方共有60個(gè)。

在遙感數(shù)據(jù)方面，為了與地面調(diào)查數(shù)據(jù)在時(shí)間上匹配，購置了2005年8月15日的陸地衛(wèi)星（Landsat5，TM）數(shù)字圖像。利用PCI軟件對影像進(jìn)行大氣校正、幾何校正后，計(jì)算各植被指數(shù)的值，并利用各樣地記錄的GPS定位坐標(biāo)，提取對應(yīng)樣地的各類植被指數(shù)。

1.3 植被指數(shù)選取

總結(jié)前人工作，從文獻(xiàn)中選取常用于草地估產(chǎn)的14種植被指數(shù)。計(jì)算公式見表1。

1.4 數(shù)據(jù)分析

利用SPSS軟件，分別建立各種植被指數(shù)與鮮重、干重的回歸模型。在本研究中的回歸模型選用一元線性、指數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)、對數(shù)函數(shù)4類。利用T檢驗(yàn)對鮮、干重的回歸模型進(jìn)行分析，檢驗(yàn)兩類回歸模型之間是否具有顯著性差異。

利用Canoco軟件中的DCA分析對所選用的14種植被指數(shù)進(jìn)行排序和分類比較。

收集了國內(nèi)公開發(fā)表利用15個(gè)以上樣本建立一元線性或指數(shù)模型的文獻(xiàn)，提取其生物量范圍及對應(yīng)的估產(chǎn)模型函數(shù)類型，進(jìn)行Logistic回歸分析。Logistic回歸分析是一種對二分類因變量（因變量Y取值有2種可能，0或1）進(jìn)行回歸分析，經(jīng)常采用非線性分類的統(tǒng)計(jì)方法。因?yàn)樵摲椒ň哂凶兞拷忉屝詮?qiáng)、簡單的特點(diǎn)，在本研究中借助該方法對生物量范圍及對應(yīng)的估產(chǎn)模型函數(shù)類型進(jìn)行回歸分析，以期發(fā)現(xiàn)隨草地生物量范圍的增大，估產(chǎn)模型可能出現(xiàn)的趨勢。由于國內(nèi)大部分工作都是針對鮮重的估測，且已發(fā)表的文獻(xiàn)很少會(huì)給出生物量值，故本研究只收集到21個(gè)鮮重模型［28，52－60］。

表1 植被指數(shù)計(jì)算公式Table 1 Vegetation index formula

2 結(jié)果與分析

2.1 估產(chǎn)模型的建立

估產(chǎn)模型是建立自變量與因變量之間簡單的回歸模型，在本研究中自變量x為各植被指數(shù)，因變量y為鮮重或干重。建立估產(chǎn)模型前，先要對植被指數(shù)及生物量進(jìn)行相關(guān)性分析，其目的是檢驗(yàn)兩者之間關(guān)系的密切程度，以及是否可根據(jù)所測樣本數(shù)據(jù)來推斷總體情況。本研究中的14種植被指數(shù)與鮮重、干重對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)如表2?？梢?，除EVI、PVI外，其余12種植被指數(shù)均與鮮重、干重顯著相關(guān)，故利用這12種植被指數(shù)來建立草地估產(chǎn)模型是可行的。

表2 植被指數(shù)與草地生物量間的相關(guān)系數(shù)Table 2 The correlation coefficient between vegetation index and grassland biomass

在相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上，對12種植被指數(shù)和草地生物量進(jìn)行回歸分析，分別建立植被指數(shù)與干重、鮮重之間的回歸模型（表3）。通過對不同模型測算結(jié)果的比較與分析，可以看出，指數(shù)模型是4種回歸模型當(dāng)中擬合精度最好的，其次依次為冪函數(shù)模型、一元線性回歸模型，最差的是對數(shù)函數(shù)模型。

依據(jù)干重建立的回歸模型的R2均比鮮重的要高，而且對鮮、干重建立的模型效果進(jìn)行T檢驗(yàn)后，發(fā)現(xiàn)兩者差異顯著（P＜0.01）。

續(xù)表3 Continued

2.2 DCA分析

以14個(gè)植被指數(shù)在60個(gè)樣地中的值為數(shù)據(jù)源進(jìn)行DCA分析，取得了較好的效果，第1軸和第2軸的貢獻(xiàn)率分別為51.4%和0.9%，前2軸的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)52.3%。

DCA 排序可以將植被指數(shù)劃分為4類：Ⅰ：1，4，5，6，7，8，9，10，11，14；Ⅱ：2，12；Ⅲ：3；Ⅳ：13（圖2）。

2.3 模型趨勢

在廣泛查閱國內(nèi)近幾年以鮮重為因變量建立的草地估產(chǎn)模型研究的基礎(chǔ)上，利用Logistic回歸分析探討生物量范圍與模型類型之間的關(guān)系，結(jié)果（圖3）表明，當(dāng)生物量低于370g／m2時(shí)，建立的估產(chǎn)模型都是一元線性的；當(dāng)生物量在370～720g／m2時(shí)，一元線性模型和指數(shù)模型的模擬效果都很好；當(dāng)生物量高于720g／m2時(shí)，估產(chǎn)模型都是指數(shù)的，即生物量較低時(shí)，模型為一元線性；隨生物量的增加，估產(chǎn)模型由一元線性逐漸發(fā)展為線性和指數(shù)共存；當(dāng)生物量足夠大時(shí)，模型呈指數(shù)函數(shù)（圖3，P＜0.05）。

3 討論

植物的葉綠素可以吸收太陽輻射的藍(lán)光、紅光，而葉片結(jié)構(gòu)反射近紅外，故利用植被在紅光與近紅外波段的反射率對其生物量、LAI、覆蓋度等特征進(jìn)行度量。本研究中植被指數(shù)與鮮重、干重之間回歸效果均較好（表3），因此，分別以兩者為因變量建立的模型都是可行的。但是T檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)以鮮重、干重為因變量分別建立的估產(chǎn)模型效果差異顯著（P＜0.01），且干重的回歸效果要好于鮮重（R2干重＞R2鮮重），因此，以干重為因變量的估產(chǎn)模型的效果要比鮮重的好。究其原因，植物葉綠素含量是度量植物光合作用能力及干物質(zhì)積累的重要指標(biāo)，且植被遙感信息最能直接指示干物質(zhì)的積累［61］，使用干重進(jìn)行遙感估測排除了鮮重中水分的干擾，因此，生物量遙感估測中干重回歸效果優(yōu)于鮮重。但干重?cái)?shù)據(jù)來源于烘干條件下（65℃，24h），在實(shí)際應(yīng)用中，其應(yīng)用受到一定的條件限制，故此，在建立估產(chǎn)模型時(shí)，應(yīng)根據(jù)研究目的及實(shí)驗(yàn)條件對干重、鮮重做出合理的選擇。

圖2 14種植被指數(shù)DCA排序結(jié)果圖Fig.2 DCA ordination diagram of 14vegetation indices

圖3 生物量－估產(chǎn)模型Logistic分析趨勢圖Fig.3 The trends of Biomass－estimation model about Logistic analysis

影響植被指數(shù)的因子包括生物因子和物理因子兩大類［62］，如植物含水量、大氣、土壤、傳感器等。在本研究中，利用的是同一時(shí)期的地面資料和遙感資料，因此可以排除傳感器因素。沿第1軸對植被指數(shù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)：SAVI、MSAVI能夠消除或減弱土壤的噪聲［38］；RVI受土壤背景的影響，當(dāng)植被覆蓋不夠濃密時(shí)，它的分辨能力也很弱，只有在植被覆蓋濃密的情況下效果最好；相對于RVI，PVI消除土壤背景干擾的能力較好［63］。因此，第1軸反映了土壤對植被指數(shù)的影響，且離原點(diǎn)越遠(yuǎn)，受土壤的影響就越小。沿第2軸對植被指數(shù)分析發(fā)現(xiàn)：RVI對大氣影響敏感，EVI基于土壤和大氣的影響是相互作用的事實(shí)，引入一個(gè)反饋項(xiàng)來同時(shí)對二者進(jìn)行訂正［64］；ARVI在紅光波段完成大氣自我校正，其對大氣的敏感性比NDVI小4倍［62］；故第2軸反映了大氣對植被指數(shù)的影響，且離原點(diǎn)越遠(yuǎn)，受大氣的影響就越小。由于第1軸解釋了51.4%的變量，即土壤對植被指數(shù)有相當(dāng)大的影響，土壤亮度是影響植被指數(shù)的重要因素［65］，許多植被指數(shù)的發(fā)展就為了控制土壤的影響。

在選取植被指數(shù)時(shí)應(yīng)最大限度地排除各種干擾，但大氣和土壤的影響是相互的，消除其中的一個(gè)可能會(huì)增加另一個(gè)［66］，只有對二者同時(shí)進(jìn)行訂正才能得到比較準(zhǔn)確的估算結(jié)果。在DCA排序圖中，位于對角線上及其附近的植被指數(shù)是綜合排除了土壤、大氣的影響，并且距離原點(diǎn)越遠(yuǎn)，受土壤、大氣綜合影響越小，NDVI、OSAVI、SAVI、DVI等分布在對角線附近，受土壤、大氣的影響較小，有助于建立較為準(zhǔn)確、合理的估產(chǎn)模型。在實(shí)際應(yīng)用中，植被指數(shù)沒有一個(gè)統(tǒng)一的值，其研究結(jié)果經(jīng)常不一致［67］，因此對植被指數(shù)的取舍要相當(dāng)謹(jǐn)慎，盡量避免重復(fù)使用同一類的植被指數(shù)，要對比不同類型的植被指數(shù)，以便找到模型效果最好的植被指數(shù)。就典型草原遙感估產(chǎn)而言，Ⅰ類的大部分指數(shù)效果要高于其他幾類，NDVI的效果最好。

空間異質(zhì)性由斑塊和梯度復(fù)合而成，可導(dǎo)致生態(tài)模型隨不同空間尺度、等級(jí)尺度變異［35－37］，大部分草地估產(chǎn)模型都是針對某一草地類型建立的，由于區(qū)域、植被類型的不同造成植被指數(shù)－生物量的模型結(jié)果差異很大［68］。本研究統(tǒng)計(jì)了近年已發(fā)表的有關(guān)鮮重的估產(chǎn)模型，發(fā)現(xiàn)隨著生物量的增大，模型逐漸由一元線性趨近于指數(shù)，當(dāng)生物量足夠大時(shí)，建立的估產(chǎn)模型是趨于指數(shù)的，當(dāng)生物量范圍較小時(shí)，就只能表現(xiàn)整個(gè)趨勢上的一部分，其他模型對這部分生物量范圍的擬合效果可能會(huì)高于指數(shù)模型。在本研究中，生物量是517.12g／m2，處于中等生物量范圍，指數(shù)模型效果好。

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