基于Landsat OLI影像的典型湿地芦苇植被光能利用率遥感反演方法初探

作     者：罗玲 毛德华 张柏 王宗明 杨桄 LUO Ling;MAO Dehua;ZHANG Bai;WANG Zongming;YANG Guang

作者机构：中国科学院湿地生态与环境重点实验室中国科学院东北地理与农业生态研究所吉林长春130102 空军航空航天大学吉林长春130022 

出 版 物：《武汉大学学报（信息科学版）》 (Geomatics and Information Science of Wuhan University)

年 卷 期：2020年第45卷第4期

页      面：524-533页

核心收录：

学科分类：0709[理学-地质学] 08[工学] 0708[理学-地球物理学] 0705[理学-地理学] 0815[工学-水利工程] 0816[工学-测绘科学与技术] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(41771383 41671219)。 

主　　题：光能利用率 植被指数 Landsat OLI 芦苇湿地 面向对象分类方法 

摘      要：大尺度植被光能利用率(light use efficiency,LUE)的快速准确获取一直是限制植被生产力估算及相关研究的难题。当前LUE的研究存在取值不准、方法复杂、精度不高等问题,而遥感数据时间连续、空间尺度大、易获取的优势为LUE的准确估算提供了可能。以东北地区典型的芦苇湿地为研究对象,利用多时相遥感影像Landsat OLI(operational land imager)与植被指数,通过分析LUE、植被指数与植被叶绿素含量之间的关系,探讨利用遥感植被指数实现湿地植被LUE准确估算的可行性。结果表明:除增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)外,其余植被指数均有较强的芦苇湿地表征能力。LUE与叶绿素及植被指数之间存在密切关系,其中归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)对LUE的敏感性最高(P 0.01;R^2=0.62),是本研究中表征芦苇LUE的最佳指数。研究验证了以叶绿素作为中间变量,借助遥感植被指数实现LUE便捷高效反演的理论假设,可为大尺度湿地植被生产力及碳循环等研究提供方法参考和思路借鉴。