饒新宇, 李紅軍, 張圣微, 雒 萌, 劉志強, 張靜文

(1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木建筑工程學(xué)院 呼和浩特 010018; 2.中國科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所農(nóng)業(yè)資源研究中心/中國科學(xué)院農(nóng)業(yè)水資源重點實驗室/河北省節(jié)水農(nóng)業(yè)重點實驗室 石家莊 050022; 3.內(nèi)蒙古自治區(qū)水資源保護與利用重點實驗室/內(nèi)蒙古自治區(qū)農(nóng)牧業(yè)大數(shù)據(jù)研究與應(yīng)用重點實驗室 呼和浩特 010018; 4.衡水市園林中心 衡水 053000)

草地資源是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分, 在人類活動、自然生態(tài)平衡及陸地生態(tài)系統(tǒng)的能量流動和物質(zhì)循環(huán)中發(fā)揮著重要作用[1-2]。我國是草地資源大國, 擁有各類天然草地約3.9×108hm2[3], 牧草種類繁多, 保障了我國畜牧業(yè)的發(fā)展[4]。但由于長期的掠奪式放牧、氣候變化、鼠蟲害以及大面積草地的開墾, 草地資源大規(guī)模退化, 惡化的草原生態(tài)環(huán)境威脅到畜牧業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[5-7]。草地資源作為畜牧業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ), 保護和建設(shè)草地資源也是我國西部大開發(fā)戰(zhàn)略的重要內(nèi)容, 對促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的戰(zhàn)略性調(diào)整具有重要意義[8]。2021年我國中央一號文件指出, 要科學(xué)開展大規(guī)模國土綠化行動, 穩(wěn)步恢復(fù)草原生態(tài)環(huán)境。草地作為可更新資源, 地域遼闊, 要實現(xiàn)可持續(xù)利用離不開對草原的快速監(jiān)測。因此開展草原植被長勢監(jiān)測方法的研究和應(yīng)用, 對于草地資源的管理、保護以及生態(tài)環(huán)境的改善, 具有重要的科學(xué)意義和應(yīng)用價值[9]。

草原植被長勢是指其植被的生長狀況和趨勢。傳統(tǒng)的草原植被長勢監(jiān)測多采用地面人工調(diào)查的方法, 主要測量和記錄牧草的植被覆蓋度、高度、牧草發(fā)育期和產(chǎn)草量等植被長勢信息。人工監(jiān)測方法耗時費力, 且只能得到若干點的數(shù)據(jù), 覆蓋范圍有限,代表性較差, 無法快速反映遼闊草原長勢的時空變異, 影響到草原管理措施的時效性[2,10-12]。遙感具有高空間、高時間分辨率, 以及敏感波段與地表植被狀況存在密切相關(guān)的特征[13-14], 為植被長勢的大范圍快速監(jiān)測提供了支持[15-16]。遙感技術(shù)首先在農(nóng)作物長勢監(jiān)測中得到發(fā)展和廣泛應(yīng)用。作物長勢遙感監(jiān)測的實質(zhì)是通過遙感反演獲得可反映其生長特征的生物學(xué)指標(biāo)。因為植物的生長都需要葉片的光合作用, 因此葉面積指數(shù)(LAI)就是一個與作物長勢特征密切相關(guān)的綜合指數(shù)?；诮t外和紅光波段對植被特征的敏感反映, 將這2個波段組合后形成的植被指數(shù)則可實現(xiàn)對LAI的估算[17]。常用的植被指數(shù)包括歸一化植被指數(shù)(NDVI)、垂直植被指數(shù)(PVI)、比值植被指數(shù)(RVI)和增強型植被指數(shù)(EVI)等, 其中NDVI最為常用[18-20], 可直接用于對作物長勢的監(jiān)測。由于農(nóng)作物和草原植被長勢監(jiān)測對象均是地表植被, 因而草原植被長勢遙感監(jiān)測的方法多是借鑒于農(nóng)作物長勢的遙感監(jiān)測。李楠等[21]基于長時間序列的MODIS NDVI數(shù)據(jù)分析了若爾蓋高原植被生長季NDVI的變化趨勢、波動程度及未來變化趨勢。田海靜等[5]利用MODIS NDVI對我國北方草原草地植被長勢動態(tài)變化進行動態(tài)監(jiān)測, 分析發(fā)現(xiàn)近20年我國北方草原整體植被呈現(xiàn)恢復(fù)狀態(tài), 但局部地區(qū)植被存在退化現(xiàn)象。

農(nóng)作物長勢的遙感監(jiān)測方法主要包括: 直接監(jiān)測法、植被生長過程曲線法、同期對比法, 其中同期對比法的應(yīng)用最為廣泛[22]。考慮到同期對比法中不同時期土地利用變化以及參照年份作物長勢不確定性對監(jiān)測評價的影響, Li等[23]提出了利用作物多年同期NDVI大數(shù)據(jù)的百分位數(shù)評估法, 從而實現(xiàn)了作物長勢的定量遙感監(jiān)測評價。上述遙感監(jiān)測方法都是利用了植被的NDVI, 從不同角度對其長勢進行評估。這些方法在草原植被長勢監(jiān)測中適宜性如何? 其評估結(jié)果對草地長勢的反映有何差異? 與農(nóng)作物長勢遙感監(jiān)測相比, 草原植被遙感監(jiān)測的研究相對較弱, 對于上述問題的研究, 將有助于遙感技術(shù)在草原植被長勢監(jiān)測中應(yīng)用和發(fā)展?；诖? 本研究以內(nèi)蒙古自治區(qū)西烏珠穆沁旗(簡稱西烏旗)草原植被監(jiān)測為例, 對目前常用的長勢遙感監(jiān)測方法進行適宜性分析, 比較不同方法對草地植被長勢監(jiān)測的差異及存在的問題, 以期為不同遙感監(jiān)測方法的選擇或綜合應(yīng)用提供依據(jù), 促進草原植被遙感監(jiān)測技術(shù)的研究和應(yīng)用。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

西烏旗位于錫林郭勒盟東部(116°31′～119°46′E,43°93′～45°37′N), 下轄2個蘇木, 5個鎮(zhèn), 土地面積22 434.5 km2, 總?cè)丝?萬。全旗可利用草場面積20 290 km2, 占土地總面積的90%, 草原類型主要包括草甸草原和典型草原(圖1)。西烏旗屬于溫帶干旱半干旱大陸性氣候, 冬春寒冷漫長, 4月中旬?10月中旬日平均氣溫高于0 ℃。近5年(2016?2020年)年平均氣溫為2.82 ℃, 年平均降水量為402 mm。

圖1 西烏旗草原類型及采樣區(qū)分布Fig.1 Distribution of grassland types and sampling areas of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

1.2.1 遙感數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)預(yù)處理

本研究使用MODIS的植被產(chǎn)品MODIS13Q1數(shù)據(jù) (http://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov), 數(shù)據(jù)格式為hdf, 空間分辨率為250 m, 時間間隔為16 d, 時間跨度為2016?2020年。MODIS NDVI產(chǎn)品提高了空間分辨率及其對地表植被葉綠素的相關(guān)性, 能夠很好地反映植被長勢的變化, 是目前植被長勢評估中應(yīng)用較為廣泛的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。利用MRT (MODIS Reprojection Tools)對MODIS13Q1數(shù)據(jù)進行NDVI數(shù)據(jù)提取、拼接、投影及格式轉(zhuǎn)換等預(yù)處理。為了去除噪聲的影響, 利用TIMESAT軟件里的Savitzky-Golay濾波對MODIS NDVI時間序列進行平滑處理。

獲得內(nèi)蒙古草原NDVI植被指數(shù)序列數(shù)據(jù)后, 參考http://www.globallandcover.com官網(wǎng)提供的土地覆蓋類型數(shù)據(jù), 對研究區(qū)草原用地類型進行提取。利用決策樹法通過NDVI閾值調(diào)整, 獲得研究區(qū)典型草原與草甸草原的分布, 對分類結(jié)果進行去斑處理, 結(jié)合地面調(diào)查數(shù)據(jù)對草原類型分類精度進行檢驗, 總體精度達81% (圖1)。

1.2.2 地面實測數(shù)據(jù)

研究區(qū)草地生物量地面監(jiān)測調(diào)查時間為2017年7月31日至8月1日。在西烏旗選擇長勢均一、具有代表性的24個樣區(qū)(圖1), 每個樣區(qū)設(shè)置3個1 m×1 m的樣方, 記錄每個樣區(qū)的地理位置, 采集全部地上生物量并稱重, 在實驗室內(nèi)105 ℃恒溫下烘干至恒重, 稱取地上生物量干重, 用于指示其草原長勢。

2 研究方法

2.1 直接監(jiān)測法

直接監(jiān)測法利用遙感反演的植被指數(shù)通過不同等級閾值的劃分來直接區(qū)分草原長勢的差異。本研究利用MODIS NDVI數(shù)據(jù), 通過對NDVI的等級劃分來實現(xiàn)對草原植被長勢的差異判讀。

NDVI計算公式:

式中: NIR為近紅外波段反射率,R為紅光波段反射率。

2.2 植被生長過程曲線法

草原植被生長是一個隨著時間漸變的過程, 按時間序列統(tǒng)計監(jiān)測區(qū)域內(nèi)草原NDVI的平均值, 即構(gòu)建監(jiān)測地區(qū)草原植被NDVI隨時間的變化過程曲線,通過當(dāng)年草原生長過程與參考年份的生長曲線的比較, 來評價當(dāng)年長勢好于、持平于或差于參考年份。如果生長曲線高于參考年份, 則表示其長勢要好于同期, 反之亦然。

2.3 同期對比法

利用當(dāng)年草原植被NDVI與去年或某一參考年份同期的草原植被NDVI相減, 得到相比參考年份草原植被長勢的變化情況, 按照差值結(jié)果設(shè)定相應(yīng)的閾值, 將草原植被長勢分為: 好于參考年, 與參考年持平, 差于參考年。計算公式為:

式中: Δ NDVI 為當(dāng)年與參考年草原植被NDVI的差值, NDVI1為 當(dāng)年NDVI值, NDVI2為參考年份草原的NDVI值。

2.4 基于NDVI的百分位數(shù)法

基于NDVI的百分位數(shù)法利用了多年同期同類地物NDVI的大數(shù)據(jù), 分析獲得任一NDVI數(shù)值在這一大數(shù)據(jù)中對應(yīng)的百分位數(shù), 進而實現(xiàn)對其長勢的定量評價。該方法仍屬于同期對比, 對研究區(qū)內(nèi)本年度及過去4年的同期草原NDVI大數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計,計算不同NDVI值對應(yīng)的像素數(shù)量, 按照NDVI值的大小進行排序, 統(tǒng)計不同NDVI值對應(yīng)的累計百分位, 建立近5年同期的NDVI百分位查詢表。計算公式如下:

草地NDVI取值范圍為0到1, 為了便于計算,將NDVI值乘以100后取整(NDVIint), 統(tǒng)計不同NDVI值對應(yīng)的像素數(shù)量, 再進行百分位數(shù)的計算。

式中:Pn為NDVIint=n時的百分位數(shù)(%),n的取值范圍為0到100, NUMndvi,j為NDVIint=j時的像素數(shù)量,NUMall為所有像素的數(shù)量。

建立NDVI百分位查詢表后, 查詢?nèi)我徊菰袼豊DVIint對應(yīng)的百分位數(shù), 以其百分位數(shù)代表其當(dāng)前的長勢評分, 生成對應(yīng)的百分位數(shù)圖像, 從而評價當(dāng)前草原植被長勢在這幾年中的長勢水平, 如果百分位數(shù)較高, 則反映其長勢在近5年中處于較好的水平, 反之亦然。本研究考慮到草甸草原與典型草原整體長勢的自然差異, 對兩種草原類型分別建立NDVI百分位查詢表進行長勢評價。

3 結(jié)果與分析

3.1 直接監(jiān)測法結(jié)果

利用西烏旗2020年7月26日草原的NDVI數(shù)據(jù), 按照0.1的間隔進行長勢等級劃分, 實現(xiàn)對其長勢差異的直接監(jiān)測, 其分布如圖2所示。該時期西烏旗草原植被處于盛草期, 草地植被覆蓋度普遍較高, 植被指數(shù)NDVI趨于全年最大值。在草地長勢分布上, 西烏旗東南部大部分地區(qū)草原植被的NDVI>0.6, 西北部大部分地區(qū)NDVI<0.6, 長勢存在明顯的區(qū)域差異。西烏旗草甸草原集中在其東南部, 而西北部多為典型草原, 草地長勢與草原類型的空間分布基本一致。直接監(jiān)測法能夠區(qū)分草地長勢的空間差異, 但由于NDVI等級劃分閾值的限制, 對同一類型草地內(nèi)部的長勢差異信息反映不夠清晰, 即使典型草原長勢較好, 草甸草原長勢偏差, 其二者在自然條件上的差異仍會造成其整體長勢的地區(qū)差別。圖2中草甸草原NDVI>0.7的比例為60%, 典型草原NDVI<0.6的比例為73%。

圖2 基于NDVI數(shù)值的西烏旗草原長勢等級劃分(2020年7月26日)Fig.2 Division of grassland growth based on NDVI for the study area (July 26, 2020)

3.2 植被生長過程曲線法監(jiān)測結(jié)果

從11月中旬到翌年1月底, 西烏旗大部分地區(qū)被雪覆蓋, 長勢監(jiān)測沒有意義。本研究選取雪地消融后的時段, 計算各個時期該區(qū)域全部草原的NDVI平均值, 按照時間序列構(gòu)建其生長過程曲線。按照同樣的時間步長構(gòu)建2016?2020年平均NDVI的變化曲線, 并對二者進行比較, 如圖3所示。

圖3 2020年草原植被生長過程曲線與近5年(2016-2020年)平均生長過程曲線比較Fig.3 Comparison of grassland vegetation growth process in 2020 and the average one for 2016?2020

2020年西烏旗草原生長曲線從2月初至4月中旬低于同期近5年的平均NDVI值, 2020年4月中旬之后的NDVI曲線明顯高于平均曲線, 說明本年度草原長勢在前期偏差, 進入5月份后逐漸好轉(zhuǎn)并明顯好于近5年平均長勢。2020年與2016?2020年平均NDVI曲線最大值都出現(xiàn)在7月底左右, NDVI最大值分別為0.60和0.57。8月中旬之后, 草地逐漸干枯, NDVI值開始減小, 2020年與近5年NDVI曲線接近重合。就全年生長過程曲線監(jiān)測點的NDVI累計值而言, 2020年為6.27, 近5年平均累計值為6.12, 2020年草原整體長勢略好于近5年平均。

3.3 同期對比法監(jiān)測結(jié)果

對2020年7月26日和2019年7月26日同期草地的NDVI做差值比較, 將NDVI差值>?0.05且<0.05設(shè)定其長勢為“與去年持平”, 相應(yīng)地, NDVI差值0.05分別設(shè)定為“差于去年”和“好于去年”, 分級結(jié)果見圖4。相較于2019年同期, 西烏旗草原大部分地區(qū)好于去年或與去年持平, 其中好于去年的比例為40.5%, 多集中于西烏旗西部和北部地區(qū)的典型草原。與去年持平的比例為50.9%, 集中在西烏旗東南部地區(qū)的草甸草原。草地植被長勢差于去年的比例為8.6%, 零星分布于西烏旗草原中部地區(qū)。整體來看, 2020年7月26日盛草期的草地植被長勢明顯好于2019年的同期。

圖4 2020年與2019年7月同期草原植被長勢比較Fig.4 Comparison of grassland vegetation growth in July of 2020 and 2019

3.4 百分位數(shù)法的長勢監(jiān)測結(jié)果

利用2016?2020年7月26日同期NDVI數(shù)據(jù),基于西烏旗草甸草原和典型草原的分布, 分別統(tǒng)計近5年NDVI的數(shù)據(jù)分布, 建立2類草原類型的百分位查詢表, 對2020年的草甸草原和典型草原長勢分別進行評價然后將其合并成圖, 結(jié)果如圖5所示。2020年草甸草原長勢評價得分較高的像素較多, 高于50分的草原比例為63%, 得分高于80的地區(qū)多集中在西烏旗東南部的邊界地區(qū), 得分低于20的像素很少, 零散分布于中西部。典型草原評價得分高于50的比例為66%, 得分高于80的像素不多, 分布較為分散。整體來看, 東部地區(qū)草地長勢得分值要高于西部地區(qū), 2020年西烏旗草原植被長勢在近5年中處于中等偏上水平。

圖5 基于NDVI百分位數(shù)法的草原植被長勢評分Fig.5 Evaluation of grassland vegetation growth based on NDVI percentile method

3.5 4種草原植被長勢遙感監(jiān)測方法適宜性分析

由于遙感信息的瞬時性, 直接監(jiān)測法只能通過草原植被NDVI的分級, 直觀地反映某一時刻其長勢的空間分布。要通過草原NDVI數(shù)值實現(xiàn)準(zhǔn)確地進行長勢分級, 需要根據(jù)地面調(diào)查確定各長勢等級的NDVI閾值。本研究中簡單地對草地NDVI進行了等級劃分, 用于展示其長勢的空間異質(zhì)性, 屬于半定量的監(jiān)測方法。西烏旗草原NDVI分布顯示東南部地區(qū)草地植被長勢好于西北部地區(qū), 這是因為西烏旗東南部地區(qū)大部分是草甸草原, 而典型草原集中分布于西北部地區(qū)。由于自然環(huán)境自身的差異, 草甸草原更適合牧草的生長, 類似于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的高產(chǎn)區(qū), 植被生長明顯好于典型草原, 僅單從NDVI值大小而不考慮草原類型來評估植被長勢容易造成草原長勢評價的偏差, 即使典型草原長勢再好, 與草甸草原相比總是相對較差, 這類似于農(nóng)作物遙感長勢監(jiān)測中高產(chǎn)農(nóng)田與低產(chǎn)農(nóng)田的比較, 低產(chǎn)區(qū)長勢的變化很難被監(jiān)測出來。

植被生長過程曲線法監(jiān)測的是整個區(qū)域草原平均長勢與參照年份的差異, 是對整體長勢的相對評價。該方法通過整體長勢(NDVI平均值)隨時間的變化曲線, 顯示不同時期該區(qū)域在整體長勢上好于、持平于、差于某一年份的同期, 適用于監(jiān)測區(qū)域植被長勢空間相對均一的情形。本研究中, 西烏旗草原類型包括草甸草原和典型草原, 草原類型自身的差異往往會形成不同的生長曲線, 而集總式的監(jiān)測結(jié)果無法提供不同草原類型的差異。圖6顯示了2020年草甸草原(a)與典型草原(b)不同的生長曲線及其與近5年各自平均生長曲線的比較。2種類型草原生長曲線在走勢上雖然相似, 但在變化幅度上存在顯著差異。草甸草原NDVI的峰值可達0.73, 而典型草原的峰值為0.55。

圖6 2020年草甸草原(a)與典型草原(b)植被生長過程曲線與近5年(2016-2020年)平均生長曲線比較Fig.6 Comparison of vegetation growth process for meadow grassland (a) and typical grassland (b) in 2020 and the average one for 2016?2020

相對于植被生長過程曲線法, 同期對比法通過與不同年份草原同期NDVI的差值來半定量地評價與參考年份長勢的差異。該方法的評價結(jié)果容易受參考年份的影響, 如果參考年份草原受災(zāi)或者風(fēng)調(diào)雨順而導(dǎo)致其長勢較差或較好, 將會造成本年度長勢評價過于樂觀或悲觀。同時, 如果土地利用類型發(fā)生變化, 如退耕還草等, 則會因為參照地物類型的不一致造成不同用地類型長勢的比較。在本研究中,如果將參考年份設(shè)定為2018年或2017年, 其評價結(jié)果則如圖7所示。圖7a中2020年好于2018年的比例為36.97%, 與2018年持平的比例為50.66%, 差與2018年的比例為12.37%。圖7b中2020年好于2017年的比例為53.27%, 與2017年持平的比例為39.29%, 差與2017年的比例為7.44%?？梢妼Ρ确ǖ脑u價結(jié)果易受參考年份的影響。

圖7 2020年與2018年(a)和2017年(b) 7月同期草原植被長勢比較Fig.7 Comparison of grassland vegetation growth in July of 2020 with 2018 (a) and 2017 (b)

百分位數(shù)法的長勢監(jiān)測方法利用相同草原類型多年的NDVI大數(shù)據(jù), 建立相應(yīng)的百分位數(shù)查詢表,分別對典型草原和草甸草原進行評價, 解決了草地類型變化、參考年份草地長勢偏差過大等原因造成的長勢評價誤差。百分位數(shù)法將監(jiān)測區(qū)域的所有草原像素NDVI值納入大數(shù)據(jù)中進行評比分析, 通過其所處的百分位來定量評價其長勢。因為采用多年同期NDVI數(shù)據(jù), 該方法納入了同類草原類型可能存在的從最差(最小NDVI)到最優(yōu)(最大NDVI)長勢信息, 提高了長勢監(jiān)測評分的合理性。

3.6 基于草原采樣的長勢監(jiān)測方法驗證

因為植被生長過程曲線法與同期對比法提供的是基于比較的半定量評價結(jié)果, 不適合結(jié)合地面監(jiān)測進行精度的驗證。對于直接監(jiān)測法(草原NDVI數(shù)值)和基于NDVI百分位數(shù)法, 本研究利用2017年7月31日至8月1日在西烏旗24個草原樣區(qū)的地面監(jiān)測對其長勢評價結(jié)果進行精度驗證。圖8為采樣區(qū)單位面積產(chǎn)草量干重與其NDVI數(shù)值、百分位數(shù)法長勢評分的相關(guān)性分析。草原樣區(qū)產(chǎn)草量干重與其NDVI數(shù)值相關(guān)性的決定系數(shù)為0.5502, 略高于其與百分位數(shù)法長勢評分的相關(guān)性(0.5047), 二者均達到顯著相關(guān)(P<0.01), 可見這2種方法適合于對草原長勢的定量監(jiān)測。

圖8 2017年草原植被NDVI及百分位數(shù)長勢評分與地面植被生物量相關(guān)性Fig.8 Correlation between grassland NDVI, vegetation growth score by percentile method and ground vegetation biomass in 2017

4 討論與結(jié)論

農(nóng)作物長勢遙感監(jiān)測關(guān)注的是其營養(yǎng)生長和產(chǎn)量形成過程, 到作物生長后期長勢信息(NDVI)則不再是重點, 而應(yīng)利用長勢的過程信息評價其對最終產(chǎn)量形成的影響。草原長勢監(jiān)測更注重全年中生物量的增減變化, 因此植被的NDVI數(shù)值可一直作為長勢監(jiān)測的數(shù)據(jù)源。基于NDVI數(shù)值提出的直接監(jiān)測法、植被生長過程曲線法、同期對比法都屬于半定量的監(jiān)測方法[24]。直接監(jiān)測法利用的植被NDVI數(shù)值, 也可定量地評估植被的長勢, 如本研究中植被NDVI數(shù)值與其產(chǎn)草量干重的顯著相關(guān)性, 但要實現(xiàn)對草原長勢的等級分類, 則需要實時的地面監(jiān)測輔助信息來確定不同長勢等級的NDVI閾值。隨著基于物聯(lián)網(wǎng)的草原生態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的建設(shè), 以及無人機搭載多光譜儀快速監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展, 天-空-地一體的草情長勢監(jiān)測平臺可為這些半定量監(jiān)測方法的準(zhǔn)確分類提供實時的輔助信息[25]。

草原NDVI數(shù)值常被用于長勢的評價, 而NDVI在高植被覆蓋區(qū)(如草甸草原)存在飽和現(xiàn)象[26], 在低植被覆蓋區(qū)又易受到土壤背景的影響(如荒漠草原), 雖然針對不同的草原狀況可以選擇適宜的植被指數(shù)以提高監(jiān)測精度, 如增強植被指數(shù)(EVI)、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(SAVI)等, 但不同植被指數(shù)間的可比性及長勢監(jiān)測的持續(xù)性需要研究。本研究中草原樣區(qū)的選點基本屬于典型草原(圖1), 因而其百分位數(shù)法長勢評分與其NDVI數(shù)值密切相關(guān)(R2=0.55)。如果樣區(qū)分別來自典型草原和草甸草原, 因為不同草原類型百分位數(shù)評分的查詢曲線不同, 即不同草原類型下相同NDVI數(shù)值對應(yīng)的評分標(biāo)準(zhǔn)不同, 則會降低其評分與采樣區(qū)單位面積產(chǎn)草量干重的相關(guān)性。因此, 如果利用百分位數(shù)評分監(jiān)測草原的產(chǎn)草量, 必須基于相同的草原類型。

及時掌握草原長勢信息, 對牧民生產(chǎn)、政府禁放牧管理、草地資源的保護都具有重要的應(yīng)用價值。遙感技術(shù)高時效、低成本、大覆蓋的優(yōu)勢使得其特別適用于遼闊草地的長勢監(jiān)測。本研究以內(nèi)蒙古西烏旗為研究區(qū)域, 對常用的草地長勢遙感監(jiān)測方法:直接監(jiān)測法、植被生長過程曲線法、同期對比法、基于NDVI百分位法進行了應(yīng)用和適宜性分析, 以期明確各類監(jiān)測方法的技術(shù)優(yōu)勢、監(jiān)測信息的差異及其局限性。研究結(jié)果表明: 直接監(jiān)測法技術(shù)簡單, 能夠直觀反映草地植被長勢的空間差異, 且與草原單位面積的產(chǎn)草量顯著性關(guān), 但要進行長勢等級的劃分則需要地面監(jiān)測數(shù)據(jù)支持, 其監(jiān)測結(jié)果對不同草原類型內(nèi)部長勢的變化信息辨識度不高。生長過程曲線法提供了草原整體長勢隨時間的變化, 因其監(jiān)測信息過于集總, 適用于長勢較為均一的地區(qū), 若要反映不同草原類型長勢過程的差異, 則需分類型進行監(jiān)測。同期對比法反映了當(dāng)前與參考年份同期草地長勢差異的空間異質(zhì)性, 作為比較結(jié)果, 容易受參考年份草原長勢變化的影響?；贜DVI的百分位法利用了監(jiān)測區(qū)多年草原NDVI的大數(shù)據(jù), 包含了從最好到最差的長勢信息, 因而能合理地定量評價草地的長勢, 但該方法需要多年草地NDVI數(shù)據(jù)的支持。在草原長勢遙感監(jiān)測工作中, 需要關(guān)注這些方法的局限性, 根據(jù)監(jiān)測目的選擇適宜的方法組合, 從不同角度展示草原長勢信息, 為草原科學(xué)管理提供輔助依據(jù)。