草业与草原学院研究团队在草原地上生物量遥感估算方面取得新进展

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时间:2024-02-25

草原地上生物量（above-ground biomass, AGB）可以直接反映草原植被生长与碳储量，体现了草原生态质量的情况，也是草原生态模型的重要输入参数。草原AGB已成为全国草原监测的主要指标，其精准监测对于助力完成“双碳”目标以及树立大食物观具有重要意义。遥感技术因其空间连续、覆盖范围广、成本低等优势，已成为草原AGB大尺度监测的主要手段之一，海量的卫星影像可以帮助我们在景观尺度连续观测草原变化。然而草原AGB的遥感估算还存在着地面样方与卫星影像像元尺度差距过大、地面采样工作量巨大等问题。近年来，无人机技术的快速发展为草原AGB监测提供了新的机遇，但是利用无人机进行草原AGB的“星空地”一体化监测还缺乏探索，各类型无人机传感器在草原AGB监测中的适用性还缺乏进一步对比。

图1 AGB升尺度示意图

针对以上问题，草业与草原学院杨秀春教授研究团队在内蒙古锡林浩特市与苏尼特左旗开展了草原地面调查与多传感器的无人机航拍。基于7个样地的地面样方数据、无人机影像、卫星影像，构建了“星空地”一体化的草原AGB遥感估算框架，并制图获取了研究区2022年植被生长旺季的灌木AGB与总AGB。在样地尺度上，研究团队深入对比了可见光、高光谱、激光雷达无人机数据。结果显示，相比于可见光无人机影像，高光谱无人机影像的草本植被AGB估算精度提高了20%左右。无人机激光雷达数据容易低估草本植被高度，这造成了其AGB估算精度较低，但当激光雷达数据与光谱数据组合时可以得到较高的精度。研究发现三种类型数据组合时，草本植被AGB估算模型的R²最高达到了0.856；利用高光谱植被指数加权的冠层体积模型可以得到最高的灌木AGB估算精度（R²=0.821）。

在景观尺度上，研究团队将无人机的估算结果进行升尺度，得到了大量的样本数据集，并进一步深入对比了多光谱卫星数据（Sentinel-2）与雷达卫星数据（Sentinel-1）。结果显示，“星空地”一体化的AGB监测框架相比于传统遥感监测方法将精度提高了约13.5%，灌木AGB估算模型R²达到了0.746，总AGB估算模型R²达到了0.964。通过SHAP值对机器学习模型的解释发现，水分胁迫相关的多光谱植被指数对总AGB模型的结果影响较大；雷达数据的后向散射系数在灌木AGB模型中具有较为重要的作用。此外，基于灌木AGB与总AGB的制图结果获取了研究区的灌木优势度，对于未来进一步研究草原灌丛化也具有重要的参考价值。

图2 研究流程图

上述研究成果以“Cross-scale mapping of above-ground biomass and shrub dominance by integrating UAV and satellite data in temperate grassland”为题发表于中科院一区top期刊《Remote Sensing of Environment》（影响因子：13.5）。北京林业大学为第一署名单位，北京林业大学草业与草原学院博士研究生陈昂为论文第一作者，杨秀春教授为通讯作者。上述研究得到了第三次新疆科考项目（2022xjkk0402)的支持。此外，该团队有关草原AGB遥感估算的研究成果近一年来相继在《Ecological Indicators》（2023）、《Remote Sensing》（2023）、《生态学报》（2023）发表。