本研究将在毛竹林地面调查、冠层测量、以及无人机航空飞行和航天卫星立体数据收集的基础上,采用物理模型与统计模型相结合的混合方法构建毛竹林冠层参数包括生物物理参数(叶面积指数LAI、吸收性光合有效辐射分量fPAR)、生物化学参数(叶绿素)、以及森林结构参数(冠层郁闭度)定量反演遥感信息模型;然后,结合地面实测数据以经验拟合的方法对模型性能进行检验、评价、调整,从而保证模型的精度,实现冠层参数遥感高精度定量反演;最后,结合上一个基金项目的研究成果,将冠层参数反演结果与GIS辅助信息进行复合分析,借助GIS强大的空间分析平台,从空间上深入分析、评价毛竹林冠层参数与高效碳固碳之间的关系并建立相应的模型,为构建具有生物物理意义的、普适性的毛竹林碳循环遥感信息模型奠定理论基础,可望在毛竹林高效固碳机理及碳循环过程等方面取得新的突破和进展。
Moso bamboo forest;canopy parameters;quantitative retrieval;carbon sink;remotely sensed model
LAI、郁闭度、叶绿素等冠层参数在森林生态系统过程及其碳汇功能方面发挥着重要作用。毛竹林是我国亚热带地区特殊的森林类型,具有速生丰产、快速收获等特点,研究表明毛竹林具有高效固碳能力,但现有相关研究难以从冠层参数碳同化的生物物理过程进行解释,成为毛竹林碳汇功能及碳循环研究面临的新挑战。本研究历时3年,实现了毛竹林数据地面调查、冠层测量、无人机和卫星遥感立体收集,完成了研究计划,达到了预期目标。通过研究,(1)摸清了不同生长阶段冠层参数变化特征及其与PAR之间的关系,构建了冠层参数高光谱遥感反演模型;(2)解决了PROSAIL辐射传输模型敏感性分析这一关键技术,得到模型各参数敏感性由高到低的顺序即LAI>LCC> N>ALA>Cw>Cm,最后,选择Landsat TM影像3、4、5波段,构建了毛竹林LAI-LCC-冠层反射率查找表,实现了叶面积指数和冠层叶绿素一体化反演,LAI反演结果与实测值之间的R2为0.895;冠层叶绿素与实测值之间的R2为0.612,这一结果好于统计模型;(3)创新提出了一种基于真实场景模拟的端元获取方法,并借鉴几何光学模型,反演出毛竹林LAI和冠层郁闭度,二者反演值与实测值之间的R2分别为0.459和0.7845;(4)结合Li-Strahler几何光学模型,实现了毛竹林郁闭无人机遥感反演,反演郁闭度与实测数据的R2为0.6293;(5)构建了基于面向对象的SPOT5遥数据多尺度分割方法和多层次结构,综合光谱和纹理信息,实现了高分辨率遥感数据毛竹林专题信息高精度提取,并在整合多源遥感信息多尺度分割方面进行了有意义的探索;(6)摸清了毛竹林碳储量时空变异规律,整合Landsat TM毛竹林专题信息和MODIS产品,实现了大尺度毛竹碳储量快速精确定量估算,精度达到70%左右,为大范围提取毛竹林信息、研究毛竹林碳碳循环奠定了重要基础;(7)评价了毛竹林碳汇对冠层参数的响应,构建了相关关系模型,在毛竹笋快速生长过程中,LAI,CC与GPP成正相关关系,而在空间上,碳储量与冠层参数之间具有相似的趋势;(8)明确了毛竹林生态系统碳固定对干旱和冰雪灾害等极端天气条件对的响应,其中干旱造成GPP减少12.7%;冰雪灾害引起年均GPP降低量为0.17g C m-2 d-1,主要原因是LAI低导致PAR减少;(9)获得4项奖励,授权发明专利2项、注册软件3件。