孟寶平，崔霞，楊淑霞，高金龍，胡遠(yuǎn)寧，陳思宇，梁天剛*

(1.草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院，甘肅 蘭州 730020；2.蘭州大學(xué)西部環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，蘭州大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，甘肅 蘭州730000)

?

基于Landsat 8 OLI和MODIS數(shù)據(jù)的高寒草地蓋度升尺度效應(yīng)研究
——以夏河縣?？撇菰囼?yàn)區(qū)為例

孟寶平1，崔霞2，楊淑霞1，高金龍1，胡遠(yuǎn)寧1，陳思宇1，梁天剛1*

(1.草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院，甘肅 蘭州 730020；2.蘭州大學(xué)西部環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，蘭州大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，甘肅 蘭州730000)

摘要：基于Landsat 8 OLI和MODIS衛(wèi)星遙感資料，結(jié)合2013-2014年甘南州夏河縣?？撇菰囼?yàn)區(qū)野外實(shí)測(cè)蓋度數(shù)據(jù)，對(duì)草地蓋度敏感的OLI波段及其組合指數(shù)進(jìn)行了篩選，構(gòu)建并確立了試驗(yàn)區(qū)基于MODIS植被指數(shù)的草地蓋度反演模型，探討了不同空間升尺度方式對(duì)草地蓋度的空間效應(yīng)。結(jié)果表明，1)OLI比值植被指數(shù)r(Band7/Band5)對(duì)草地蓋度的響應(yīng)最敏感，基于該指數(shù)的草地蓋度最優(yōu)反演模型為yoli=-270.064xoli+115.987(R2=0.833，P<0.001)；2)基于MODIS MEVI和Landsat 8 OLI比值植被指數(shù)r(30 m)反演的蓋度重采樣數(shù)據(jù)(250 m)的對(duì)數(shù)模型為最優(yōu)草地蓋度評(píng)估模型(R2=0.795，P<0.001)，其決定系數(shù)較MODIS MEVI與基于農(nóng)業(yè)多光譜照相機(jī)(agricultural digital camera，ADC)的蓋度數(shù)據(jù)建立的回歸模型高(R2=0.706)，絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差較低；3)基于OLI和MODIS植被指數(shù)的3種草地蓋度回歸模型(方法1～3)精度均優(yōu)于直接使用MODIS植被指數(shù)建立的回歸模型(方法4)；方法3利用OLI 比值指數(shù)r反演蓋度(30 m)，將其升尺度至250 m，再反演蓋度構(gòu)建的對(duì)數(shù)模型的精度最高(R2=0.795)，其次依次為方法2構(gòu)建的模型(R2=0.760)、方法1構(gòu)建的模型(R2=0.730)和方法4構(gòu)建的模型(R2=0.706)。

關(guān)鍵詞：Landsat 8 OLI；MODIS；敏感波段；蓋度反演；空間升尺度

植被蓋度是指樣地中全部植物個(gè)體地上部分(包括葉、莖、枝等)的垂直投影面積占樣地總面積的百分比[1]，是植被生長狀況的直觀量化指標(biāo)[2]，能夠表征生態(tài)系統(tǒng)植被群落生長狀況及生態(tài)環(huán)境質(zhì)量[3]，對(duì)其精確量化在土壤侵蝕[4-5]、水土保持[6-9]、陸-氣相互作用[10]和荒漠化治理[11-12]等諸多研究中至關(guān)重要。因此，建立高精度植被蓋度估算模型對(duì)相關(guān)領(lǐng)域研究具有十分重要的意義。

目前，根據(jù)蓋度測(cè)量的空間尺度大小可將草地蓋度測(cè)量方法分為傳統(tǒng)的地面測(cè)量法和遙感監(jiān)測(cè)法。傳統(tǒng)地面測(cè)量中常用目視估測(cè)法、采樣法和儀器法，以傳統(tǒng)的樣方尺度(50 cm×50 cm 或1 m×1 m)進(jìn)行觀測(cè)，測(cè)量精度高，尤其是儀器法中的數(shù)碼照相機(jī)方法，是目前地面測(cè)量中精度最高的測(cè)量方法[13-14]；遙感監(jiān)測(cè)方法包括經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?精度依賴于地面樣方實(shí)測(cè)數(shù)據(jù))、植被指數(shù)、像元分解模型、森林郁閉度制圖模型(forest canopy density mapping model，F(xiàn)CD)、決策樹分類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。地面測(cè)量方法由于受地表空間異質(zhì)性和人為主觀性的影響很難擴(kuò)展到整個(gè)區(qū)域，此方法估算的大范圍植被蓋度狀況精度較低，但基于照相機(jī)的草地樣方尺度的植被蓋度精度較高，可為遙感反演建模和精度驗(yàn)證提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[15-16]。遙感測(cè)量的優(yōu)勢(shì)在于可以頻繁和持久的提供多種時(shí)空尺度的地表面狀信息，這對(duì)傳統(tǒng)的以稀疏離散點(diǎn)為基礎(chǔ)的對(duì)地觀測(cè)手段而言是一場(chǎng)革命性的變化[17]。由于地表植被分布具有空間異質(zhì)性，用極其有限代表性的地面觀測(cè)蓋度數(shù)據(jù)驗(yàn)證中分辨率遙感反演的面上信息，對(duì)遙感反演的植被蓋度的真實(shí)性檢驗(yàn)帶來很大困難。此外，植被蓋度遙感反演模型的構(gòu)建不僅需要遙感影像反射率數(shù)據(jù)，也需要野外觀測(cè)的蓋度數(shù)據(jù)，采樣點(diǎn)的空間代表性及測(cè)量誤差會(huì)影響模型反演的精度[17-18]。為了研究不同遙感資料之間的空間尺度效應(yīng)，王海賓[19]使用Bottom-up方法建立森林蓋度經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，分析了森林蓋度的空間變化規(guī)律。劉良云[20]探討了草地葉面積指數(shù)由高分辨率小像素影像升尺度為低分辨率大像素時(shí)，“先反演再平均”與“先平均再反演”兩種方法之間的空間效應(yīng)及其差異。早在20世紀(jì)80年代，學(xué)者們對(duì)Landsat MSS衛(wèi)星資料各波段反射率對(duì)地表植被蓋度信息敏感性已做了大量研究[21-24]。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，Landsat從1972年第一顆陸地衛(wèi)星(Landsat-1)發(fā)射到2013年Landsat 8 的運(yùn)行已有40多年歷史[25-27]。Landsat 8較Landsat 5和Landsat 7有了很多改進(jìn)[28-29]，針對(duì)其不同波段及其組合指數(shù)對(duì)草地植被蓋度的敏感性研究尚鮮有報(bào)道。

如何既能保證地面采樣點(diǎn)蓋度精確性，又能克服采樣點(diǎn)空間代表性和不同遙感資料之間的空間效應(yīng)，將采樣點(diǎn)的點(diǎn)狀蓋度信息擴(kuò)展到更大空間區(qū)域，是遙感監(jiān)測(cè)植被蓋度研究中急需解決的問題。目前，在草地植被蓋度監(jiān)測(cè)中，基于高分辨率影像的蓋度反演精度較高，但其覆蓋面積較中低分辨率影像小，并且受時(shí)間分辨率和云等因素影響，不能夠應(yīng)用于長時(shí)間序列的大區(qū)域研究；基于中低分辨率影像的草地蓋度反演精度較低，但其覆蓋區(qū)域廣闊，數(shù)據(jù)時(shí)間序列較長且連續(xù)，適用于長時(shí)間序列的大區(qū)域研究。為了在較大范圍內(nèi)得到高精度的草地蓋度時(shí)空動(dòng)態(tài)變化信息，本研究以夏河縣桑科試驗(yàn)區(qū)為例，基于農(nóng)業(yè)多光譜照相機(jī)(agricultural digital camera，ADC)的草地蓋度數(shù)據(jù)及Landsat 8 OLI影像，研究對(duì)草地蓋度敏感的波段及其組合指數(shù)，建立基于中分辨率成像光譜儀(moderate resolution imaging spectroradiometer，MODIS)EVI、NDVI和由OLI影像不同升尺度方法得到的250 m空間分辨率數(shù)據(jù)的蓋度反演模型，以期探索結(jié)合高分辨率遙感數(shù)據(jù)提高低分辨遙感資料反演草地蓋度模擬精度的方法。

1材料與方法

1.1研究區(qū)概況

夏河縣試驗(yàn)區(qū)位于該縣?？凄l(xiāng)央吉社區(qū)(圖1)，地理位置為102°23′-102°26′ E，35°5′-35°7′ N，試驗(yàn)區(qū)總面積11 km2，南北長約3.86 km，東西長約2.77 km，平均海拔3050 m。試驗(yàn)區(qū)內(nèi)共有5個(gè)樣區(qū)，根據(jù)試驗(yàn)?zāi)康牟煌?～5號(hào)樣區(qū)依次為天然草地人工改良區(qū)(主要進(jìn)行補(bǔ)播試驗(yàn)，面積約為19.38 hm2)，天然草地合理利用技術(shù)集成創(chuàng)新與示范區(qū)(為放牧利用試驗(yàn)地，面積約為16.06 hm2)，試驗(yàn)的對(duì)照組(面積約7.52 hm2)，優(yōu)質(zhì)飼草生產(chǎn)技術(shù)集成創(chuàng)新與示范區(qū)(封育草地，面積約19.30 hm2)，天然畜產(chǎn)品生產(chǎn)加工技術(shù)與營銷模式集成與示范研究區(qū)(人工施肥試驗(yàn)地，面積在5個(gè)樣區(qū)中最大，約為99.10 hm2，占總試驗(yàn)區(qū)面積的61.55%)。試驗(yàn)區(qū)天然草地類型為高寒草甸，主要優(yōu)勢(shì)牧草有高山嵩草(Kobresiapygmaea)、垂穗披堿草(Elymusnutans)、羊茅(Festucaovina)、早熟禾(Poaannua)、酈氏洽草(Koelerialitvinowii)、黃芪(Astragalusmembranaceus)等，主要毒雜草有黃帚橐吾(Ligulariavirgaurea)、火絨草(Leontopodiumjaponicum)、委陵菜(Potentillachinensis)、馬先蒿(Pedicularisspp.)等[30-31]。放牧家畜以牦牛、甘加羊?yàn)橹?。試?yàn)區(qū)常年寒冷濕潤，屬大陸性高原溫帶季風(fēng)氣候[32]，年平均氣溫2.1 ℃，年均降水量為580 mm。

1.2地面觀測(cè)數(shù)據(jù)

野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)采集于2013年8月和2014年7-10月，總計(jì)5次。樣地設(shè)置在試驗(yàn)區(qū)內(nèi)草地生長狀況均一的區(qū)域(圖1)，2013年在1～5號(hào)試驗(yàn)區(qū)內(nèi)選取大小為30 m×30 m樣地14個(gè)，每個(gè)樣地內(nèi)隨機(jī)布設(shè)3個(gè)0.5 m×0.5 m樣方，以3個(gè)樣方蓋度平均值作為該樣地的草地蓋度。同時(shí)，利用手持GPS設(shè)備，在試驗(yàn)區(qū)內(nèi)采集了20個(gè)地面控制點(diǎn)(ground control point，GCP)，記錄了經(jīng)度、緯度和高程等信息，用于Landsat衛(wèi)星影像的幾何精校正。為了更加準(zhǔn)確的獲取與遙感數(shù)據(jù)匹配的地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，2014年在試驗(yàn)區(qū)布設(shè)了13個(gè)固定樣地(圖2)，每個(gè)樣地采用5點(diǎn)法布設(shè)樣方(圖3)，以整個(gè)樣地的中心點(diǎn)作為第一個(gè)樣方，再選取4個(gè)角點(diǎn)作為其余4個(gè)樣方，用ADC拍攝各樣方相片，并記錄草地類型、優(yōu)勢(shì)種等指標(biāo)，以5個(gè)樣方蓋度平均值作為該樣地的草地蓋度。每個(gè)樣方草地植被蓋度信息通過ADC拍攝的相片處理獲得。同時(shí)，利用DJI無人機(jī)攜帶的GoPro Hero 3+相機(jī)在各樣地中心點(diǎn)拍攝圖像(大小與Landsat 8 衛(wèi)星OLI遙感數(shù)據(jù)的像元一致，為30 m×30 m，分辨率約2 cm)，用于草地蓋度反演模型的精度驗(yàn)證。

1.3Landsat 8 OLI數(shù)據(jù)預(yù)處理

Landsat 8 OLI數(shù)據(jù)來源于美國地質(zhì)勘探局(united States geological survey，USGS)網(wǎng)站，本項(xiàng)研究檢索并下載了覆蓋夏河縣試驗(yàn)區(qū)無云影像5景(表1)。

在ENVI 5.0軟件中對(duì)OLI數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，利用Radiometric Calibration模塊、FLAASH Atmospheric Correction模塊和Registration下的Image to Image模塊對(duì)OLI影像分別進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正和幾何精校正，并將影像投影定義為WGS_1984_UTM_ZONE_47N。利用Band Math模塊計(jì)算Landsat 8 OLI不同波段組合指數(shù)，利用Sample工具提取采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的各波段及其組合指數(shù)的像元值。

1.4MODIS13Q1數(shù)據(jù)預(yù)處理

本項(xiàng)研究選用美國國家宇航局MODIS 16 d最大合成NDVI和EVI植被指數(shù)產(chǎn)品(MOD13Q1)，時(shí)間序列為2013年8月和2014年7-10月，空間分辨率為250 m，軌道號(hào)為h26v05，共計(jì)10景影像。使用最大值合成方法(maximum value composition，MVC)，合成了2013年8月和2014年7-10月的月最大歸一化植被指數(shù)(maximum normalized difference vegetation index, MNDVI)和月最大增強(qiáng)型植被指數(shù)(maximum enhanced vegetation index, MEVI)數(shù)據(jù)。

圖1　夏河縣試驗(yàn)區(qū)地理位置、草地類型及2014年8月29日資源3號(hào)衛(wèi)星真彩色合成影像Fig.1　Location, grassland type and ZY-3 real color composite image of experimental area in Xiahe county on the August 29th in 2014

圖2　夏河縣試驗(yàn)區(qū)2014年7-10月樣方位置分布示意圖Fig.2　The schematic diagram of quadrat design during July-October in 2014 in experimental area, Xiahe county

對(duì)影像進(jìn)行以下處理：1)利用MODIS數(shù)據(jù)重投影工具(MODIS reprojection tools，MRT)，對(duì)MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)格式和定義投影。將HDF文件轉(zhuǎn)為TIF格式，定義投影為WGS84；2)在ArcMap中將投影轉(zhuǎn)為WGS_1984_UTM_ZONE_47N，空間分辨率定義為250 m。在ArcMap中，利用Cell Statistics工具分別得到2013年8月和2014年7-10月的MNDVI和MEVI。

圖3　樣地和樣方設(shè)置圖Fig.3　The design for plot and quadrat

1.5基于Landsat 8 OLI的草地蓋度反演模型的建立與精度評(píng)價(jià)

Landsat 8 OLI的Band6主要用于地表溫度反演[33-36]。除該波段外，本研究將OLI的單波段Band1～Band5和Band7及其兩兩相加、相減、相比和歸一化組合指數(shù)(共計(jì)154項(xiàng))作為自變量，將試驗(yàn)區(qū)基于ADC圖像的樣地草地植被蓋度作為因變量，利用SPSS軟件分別分析各波段及其組合指數(shù)與草地植被蓋度之間的線性回歸模型，并篩選出相關(guān)系數(shù)較高的前10個(gè)組合指數(shù)或波段，然后通過SPSS軟件估算前10個(gè)波段組合指數(shù)或波段的線性、對(duì)數(shù)、指數(shù)和乘冪模型的參數(shù)，將DJI拍攝的39景樣地影像(2014年8-10月)計(jì)算的蓋度數(shù)據(jù)作為真實(shí)值，以各模型估算值作為反演值，分別計(jì)算草地蓋度反演模型的平均絕對(duì)誤差和平均相對(duì)誤差，檢驗(yàn)各種模型精度，從而確立30 m空間分辨率的草地蓋度最優(yōu)遙感反演模型。

(1)

(2)

式中，Δ表示整個(gè)試驗(yàn)區(qū)草地蓋度的平均絕對(duì)誤差，Δi表示某一樣地草地蓋度的絕對(duì)誤差，xi表示某一樣地模型計(jì)算的草地蓋度，li表示基于ADC相片(或無人機(jī)圖像)計(jì)算的草地蓋度，δ表示平均相對(duì)誤差(%)。i表示某一樣地，n表示樣地?cái)?shù)目。

表1　Landsat 8 OLI影像及外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)列表Table 1　The list of Landsat-8 OLI and ground observation data

1.6基于MODIS數(shù)據(jù)的草地蓋度反演模型的構(gòu)建

本項(xiàng)研究采用Fazakas[37]提出的Bottom-up方法，建立草地植被蓋度反演模型。首先，利用較高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)(Landsat 8 OLI)反演草地蓋度，再通過升尺度途徑建立較低空間分辨率遙感數(shù)據(jù)(MODIS)的草地蓋度反演模型，并探討不同升尺度方法對(duì)草地蓋度反演精度的影響。本研究分別基于OLI 30 m空間分辨率敏感波段反射率、敏感波段組合指數(shù)和基于敏感波段組合指數(shù)反演的草地蓋度，分別采用雙線性重采樣方法得到OLI 250 m空間分辨率草地蓋度數(shù)據(jù)，構(gòu)建經(jīng)過較高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)(Landsat 8 OLI)校正的基于MODIS影像的草地蓋度反演模型。這3種計(jì)算草地蓋度的方法分別簡(jiǎn)記為方法1、方法2和方法3。方法1是將OLI的Band7和Band5升尺度至250 m，計(jì)算Band7/Band5，再結(jié)合MODIS的月最大植被指數(shù)反演草地蓋度；方法2通過計(jì)算OLI比值指數(shù)Band7/Band5(30 m)，將其升尺度至250 m，再結(jié)合MODIS的月最大植被指數(shù)反演草地蓋度；方法3利用OLI 比值指數(shù) (Band7/Band5)反演草地蓋度(30 m)，將其升尺度至250 m，再結(jié)合MODIS的月最大植被指數(shù)反演草地蓋度(圖4)。除此之外，草地蓋度估算的第4種方法為基于MODIS數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)方法，即利用ADC相片計(jì)算的蓋度數(shù)據(jù)和MODIS植被指數(shù)數(shù)據(jù)直接建立蓋度回歸模型，反演草地蓋度。

將DJI拍攝的39幅樣地影像(2014年8-10月)計(jì)算的蓋度數(shù)據(jù)作為真實(shí)值，以4種算法計(jì)算的草地蓋度作為反演值，分別計(jì)算4種算法的平均絕對(duì)誤差和平均相對(duì)誤差(式1和2)，分析各種算法的模擬精度，從而確立250 m空間分辨率的草地蓋度最優(yōu)遙感反演模型。

圖4　基于MODIS植被指數(shù)的草地蓋度反演模型的4種構(gòu)建方法Fig.4　Four grassland cover inversion methods based on MODIS vegetation index

2結(jié)果與分析

2.1基于OLI 30 m分辨率數(shù)據(jù)的試驗(yàn)區(qū)草地蓋度模型比較分析

根據(jù)OLI不同波段及其組合指數(shù)和試驗(yàn)區(qū)草地蓋度之間的線性回歸模型的決定系數(shù)R2和均方根誤差(root mean square error，RMSE)，篩選出的前10個(gè)波段組合指數(shù)或敏感波段依次為：Band7/Band5、(Band5-Band7)/(Band5+Band7)、(Band3-Band4)/(Band3+Band4)、Band3-Band4、(Band3-Band7)/(Band3+Band7)、Band2+Band5、Band1+Band5、Band3+Band5、Band5和Band5+Band7(表2)。其中，Band5及所有波段組合指數(shù)的回歸方程均達(dá)極顯著水平(P<0.001)，決定系數(shù)介于0.633～0.833之間，均方根誤差介于6.241%～9.254%之間。常見植被指數(shù)NDVI和草地蓋度之間的相關(guān)系數(shù)并沒有出現(xiàn)在前10個(gè)波段組合中，其決定系數(shù)為0.627，RMSE達(dá)9.327%，精度較前10個(gè)組合的線性模型差。波段比值指數(shù)Band7/Band5與草地蓋度之間的線性相關(guān)系數(shù)最大，達(dá)0.833，均方根誤差最小，為6.241%。

表2　OLI Band5及不同波段組合指數(shù)與草地蓋度線性 回歸模型的R2和RMSETable 2　R2 and RMSE of linear regression models between grass coverage and different band combination index (including OLI Band5)

**，P<0.001.下同 The same blow.

表3　OLI Band5及不同波段組合指數(shù)反演草地 蓋度的最優(yōu)回歸模型Table 3　The best regression model for inversion grassland cover based on different band combination index and OLI Band5

表3列出了通過決定系數(shù)篩選出的前10種波段組合指數(shù)及基于OLI NDVI的草地蓋度回歸模型。由該表可知，Band7/Band5、(Band3-Band4)/(Band3+Band4)、Band3-Band4、(Band3-Band7)/(Band3+Band7)以及NDVI的最優(yōu)回歸模型形式為線性模型，而(Band5-Band7)/(Band5+Band7)、Band2+Band5、Band1+Band5、Band3+Band5、Band5和Band5+Band7最優(yōu)回歸模型形式為對(duì)數(shù)模型。

2.2OLI 30 m空間分辨率的草地蓋度模型精度檢驗(yàn)

以2014年8月15-16日、9月28-29日以及10月21-22日期間無人機(jī)拍攝圖像計(jì)算的蓋度數(shù)據(jù)為真值，檢驗(yàn)基于Landsat 8 OLI影像NDVI、Band5和9種波段組合指數(shù)反演的2014年8月27日、2014年9月28日以及2014年10月14日的草地蓋度精度，結(jié)果如表4所示。其中，Band7/Band5

表4　OLI Band5及不同波段組合指數(shù)的草地 蓋度最優(yōu)反演模型誤差分析Table 4　Error analysis for inversion grassland cover based on OLI with different band combination index and Band5

表5　基于不同方法的試驗(yàn)區(qū)草地蓋度回歸模型Table 5　Regression models for grassland cover based on different methods

反演的草地蓋度精度最高，其平均絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差最小，分別為3.9779%和5.22%；Band5+Band7反演的草地蓋度的精度最低，其平均絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差最大，分別達(dá)8.1058%和11.03%。Band5和其他波段組合指數(shù)的蓋度反演精度由高到低依次為(Band5-Band7)/(Band5+Band7)、Band3-Band4、(Band3-Band4)/(Band3+Band4)、NDVI、Band5、Band2+Band5、Band3+Band5、Band1+Band5和(Band3-Band7)/(Band3+Band7)。從精度檢驗(yàn)的結(jié)果可知，夏河縣?？圃囼?yàn)區(qū)30 m空間分辨率的草地蓋度最優(yōu)模型為基于OLI Band7/Band5的線性模型：

yoli=-270.064xoli+115.987

(3)

式中，yoli表示基于Landsat 8 OLI Band7/Band5反演的草地蓋度(%)；xoli表示Landsat8 OLI的比值植被指數(shù)Band7/Band5。

2.3MODIS 250 m空間分辨率的草地蓋度反演模型構(gòu)建及精度檢驗(yàn)

將MODIS MNDVI、MEVI作為自變量，通過OLI Band7和Band5反射率數(shù)據(jù)及其3種不同處理方法(圖4)反演的蓋度數(shù)據(jù)作為因變量，建立的線性、指數(shù)、對(duì)數(shù)和乘冪4類回歸模型如表5所示。就4類模型而言，在利用方法1～3構(gòu)建的模型中，MODIS MNDVI和MODIS MEVI對(duì)數(shù)模型的平均絕對(duì)誤差和平均相對(duì)誤差均最小，決定系數(shù)最大，模型的精度最高；其次為線性模型；指數(shù)模型的平均絕對(duì)誤差和平均相對(duì)誤差均最大，決定系數(shù)最??；乘冪模型的平均絕對(duì)誤差、平均相對(duì)誤差和決定系數(shù)介于線性模型和指數(shù)模型之間，其精度僅優(yōu)于指數(shù)模型。在利用方法4構(gòu)建的蓋度模型中，基于MODIS MNDVI和MEVI的對(duì)數(shù)模型的精度最高，與方法1～3不同的是方法4中基于MODIS MEVI構(gòu)建的模型精度由高到低依次為對(duì)數(shù)、乘冪、線性和指數(shù)模型。就4種方法而言，基于方法1～3構(gòu)建的MODIS MEVI的線性、指數(shù)、對(duì)數(shù)和乘冪模型精度均優(yōu)于MODIS MNDVI對(duì)應(yīng)的模型，這說明MODIS MEVI較MODIS MNDVI能更準(zhǔn)確的模擬試驗(yàn)區(qū)草地蓋度情況；利用方法4建立的MEVI的對(duì)數(shù)模型的決定系數(shù)最高，平均絕對(duì)誤差和平均相對(duì)誤差最小，但其線性、指數(shù)和乘冪模型的決定系數(shù)均小于MNDVI所對(duì)應(yīng)的模型，平均絕對(duì)誤差和平均相對(duì)誤差均大于MNDVI所對(duì)應(yīng)的模型。比較草地蓋度的4種反演方法發(fā)現(xiàn)，基于方法3構(gòu)建的MODIS MEVI對(duì)數(shù)模型的精度最高(R2=0.795，Δ=7.880%，δ=13.901%)，基于其他方法的對(duì)數(shù)模型的精度從高到低依次為方法2(R2=0.760，Δ=8.104%，δ=14.819%)、方法1(R2=0.730，Δ=8.256%，δ=14.292%)和方法4(R2=0.706，Δ=9.628%，δ=17.074%)。因而，基于MODIS 250 m空間分辨率的草地蓋度最優(yōu)反演模型為：

y=64.160ln(xMEVI)+136.927

(4)

式中，y表示基于Landsat 8 OLI數(shù)據(jù)及方法3反演的草地蓋度與MODIS MEVI之間的回歸關(guān)系；xMEVI表示MODIS MEVI。

3討論

本研究表明Landsat 8 OLI Band5與試驗(yàn)區(qū)草地蓋度之間呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，OLI Band7則呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，而波段組合指數(shù)Band7/Band5與試驗(yàn)區(qū)草地蓋度呈極顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，其線性回歸模型可以解釋試驗(yàn)區(qū)內(nèi)草地蓋度變化的83.3%。這與眾多學(xué)者的研究結(jié)果一致。Band5為近紅外波段，其波長范圍為0.845～0.885 μm，對(duì)地表植被反應(yīng)敏感，與草地植被蓋度之間呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系[38-40]。Band7為中紅外波段，其波長范圍為2.100～2.300 μm，對(duì)礦物、干草等地表信息反映敏感[21-24]，與地表植被信息之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系[22-23]。

在利用不同升尺度方法和地面觀測(cè)的蓋度數(shù)據(jù)及MODIS EVI、NDVI建立的各類回歸模型中，MODIS EVI的線性、對(duì)數(shù)、指數(shù)和乘冪模型的決定系數(shù)均高于MODIS NDVI所對(duì)應(yīng)的模型。這與馬琳雅[41]、黃曉東等[42]對(duì)甘南草地植被蓋度研究的結(jié)果一致。MODIS NDVI在高植被覆蓋區(qū)域容易飽和，這可能是導(dǎo)致基于MNDVI的草地蓋度模型精度較MEVI差的主要原因[43]。

方法1～3構(gòu)建的草地蓋度模型精度均優(yōu)于方法4，說明較高空間分辨率的Landsat 8 OLI圖像對(duì)中分辨率MODIS數(shù)據(jù)的校正可以提高其反演草地蓋度的精度；也表明試驗(yàn)區(qū)設(shè)置的樣地大小(30 m×30 m)與Landsat 8 OLI圖像的空間分辨率相匹配，一個(gè)樣地采用3～5個(gè)樣點(diǎn)的采樣方法較為合理，基于ADC圖像計(jì)算的3～5個(gè)樣點(diǎn)的草地蓋度的平均值可以很好的代表一個(gè)樣地內(nèi)草地植被蓋度的變化狀況。然而，這種地面采樣方法，與空間分辨率為250 m×250 m的MODIS植被指數(shù)的空間匹配性不夠強(qiáng)，但使用Landsat 8 OLI圖像及多種處理方法可以提高M(jìn)ODIS反演草地蓋度的精度。就3種升尺度方法而言，其共同特點(diǎn)是草地蓋度均使用了空間分辨率為30 m的Landsat 8 OLI Band5、Band7反射率數(shù)據(jù)及其比值植被指數(shù)(Band7/Band5)，是基于高分辨率小像素尺度的遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果[20]。其中，方法3建立的回歸模型的精度最高，并且基于該方法構(gòu)建的草地蓋度最優(yōu)模型精度遠(yuǎn)大于其他方法建立的最優(yōu)模型，其次為方法2，方法1的精度最差?；诜椒?構(gòu)建的MODIS EVI的對(duì)數(shù)模型的精度最接近方法4直接建立的基于MODIS EVI與地面觀測(cè)蓋度數(shù)據(jù)的模型精度，這是因?yàn)榉椒?和方法4均使用粗分辨率(250 m)的光譜反射率數(shù)據(jù)計(jì)算植被指數(shù)，是基于低分辨率大像素尺度的遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果[20]，導(dǎo)致其結(jié)果不同的原因除了來自地面采樣點(diǎn)的空間代表性外，還與不同衛(wèi)星傳感器對(duì)草地蓋度反應(yīng)的靈敏程度有很大關(guān)系。方法1和2之間的差異主要在于對(duì)遙感圖像的重采樣及植被指數(shù)計(jì)算的先后順序不一樣，方法1對(duì)OLI圖像的Band7及Band5的反射率先重采樣后計(jì)算植被指數(shù)，方法2則相反，這可能是導(dǎo)致草地蓋度反演精度存在較大差異的重要原因。草地植被具有較大的空間異質(zhì)性，對(duì)草地蓋度敏感的遙感圖像的反射率及植被指數(shù)重采樣引起的尺度效應(yīng)、植被指數(shù)的空間異質(zhì)性及蓋度估算時(shí)的非線性計(jì)算方式等因素是造成草地蓋度反演誤差的主要來源。

4結(jié)論

本研究選取了夏河縣?？圃囼?yàn)區(qū)2013-2014年間5次野外調(diào)查的草地?cái)?shù)據(jù)，結(jié)合該時(shí)段Landsat 8 OLI和MODIS數(shù)據(jù)，篩選分析了新一代Landsat 8 OLI對(duì)試驗(yàn)區(qū)草地蓋度敏感的波段及其組合指數(shù)，并建立了試驗(yàn)區(qū)基于Landsat 8 OLI敏感波段的蓋度反演模型。在此基礎(chǔ)上，通過使用多種數(shù)據(jù)處理及建模方法，確立了MODIS MNDVI、MEVI與草地蓋度之間的最優(yōu)反演模型。結(jié)果表明，1)OLI多光譜數(shù)據(jù)中B7/B5波段組合指數(shù)對(duì)試驗(yàn)區(qū)草地蓋度反應(yīng)最為敏感，該指數(shù)與草地蓋度之間的線性模型為試驗(yàn)區(qū)草地蓋度的最優(yōu)反演模型，決定系數(shù)R2達(dá)0.833，精度高達(dá)94.78%；2)與基于ADC相片計(jì)算的蓋度數(shù)據(jù)和MODIS植被指數(shù)數(shù)據(jù)直接建立的最優(yōu)回歸模型相比較，使用OLI數(shù)據(jù)及不同建模方法所建的草地蓋度最優(yōu)回歸模型精度更高，R2可提高0.004～0.107，平均絕對(duì)誤差較后者減小了0.431%～1.817%，平均相對(duì)誤差較后者減小0.910%～3.174%；3)在3種升尺度方法中，基于方法3所建立的草地蓋度的反演模型較其他2種升尺度方法建立的模型精度高，其中基于MODIS MEVI的對(duì)數(shù)模型為試驗(yàn)區(qū)草地蓋度的最優(yōu)反演模型，其決定系數(shù)、平均絕對(duì)誤差和平均相對(duì)誤差分別為0.795,7.880%和13.901%。

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DOI：10.11686/cyxb2015433

*收稿日期：2015-09-14；改回日期：2015-11-16基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)

基金項(xiàng)目(31372367,31228021,41401472),農(nóng)業(yè)部公益性行業(yè)(農(nóng)業(yè))科研專項(xiàng)項(xiàng)目(201203006)和長江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展計(jì)劃(IRT13019)資助。

作者簡(jiǎn)介：孟寶平(1989-)，男，甘肅隴西人，在讀博士。E-mail:mengbp09@lzu.edu.cn *通信作者Corresponding author. E-mail: tgliang@lzu.edu.cn

* 1Scaling-up methodology for alpine grassland coverage monitoring based on Landsat 8 OLI and MODIS remote sensing data: A case study in XiaheSangke grassland

MENG Bao-Ping1, CUI Xia2, YANG Shu-Xia1, GAO Jin-Long1, HU Yuan-Ning1, CHEN Si-Yu1,

LIANG Tian-Gang1*

1.StateKeyLaboratoryofGrasslandAgro-ecosystems,CollegeofPastoralAgricultureScienceandTechnology,LanzhouUniversity,Lanzhou730020,China; 2.KeyLaboratoryofWesternChina’sEnvironmentalSystems(MinistryofEducation),CollegeofEarthandEnvironmentalSciences,LanzhouUniversity,Lanzhou730000,China

Abstract:This research used remote sensing data of MODIS and Landsat 8 OLI, combined with ground observations during 2013 and 2014 in XiaheSangke grassland, Gansu Province. Both individual bands and combinations of bands of Landsat 8 OLI were tested, with a view to selecting band combinations sensitive to grassland coverage. Then, grassland coverage inversion models were established based on MODIS vegetation index data. At the same time, the spatial scale effect was analyzed with a 30 m resolution and up-scaled to 250 m resolution for spectral reflectance, vegetation index, and estimated grassland coverage. It was found that: 1) the ratio of Band7/Band5 of the OLI data was the most sensitive combination for detecting grassland coverage, and the best grassland coverage inversion model was the linear function: yoli=-270.064xoli+115.987, R2=0.833, P<0.001; 2) The best grassland coverage inversion model was the logarithmic model (y=64.160ln(xMEVI)+136.927, R2=0.795, P<0.001), which was established by using MODIS MEVI and up-scaling ratio index of OLI. The coefficient of fit was higher than for the models based on MODIS MEVI and Agricultural Digital Camera pictures (R2=0.706), and its average absolute error and average relative error were lower. 3) The accuracy of the logarithmic model (R2=0.795) based on MODIS MEVI and up-scaling grassland coverage using a ratio index (Band7/Band5) of OLI was higher than other models.

Key words:Landsat 8 OLI; MODIS; sensitive combination of bands; cover inversion model; spatial upscaling

http://cyxb.lzu.edu.cn

孟寶平， 崔霞， 楊淑霞， 高金龍， 胡遠(yuǎn)寧， 陳思宇， 梁天剛. 基于Landsat 8 OLI和MODIS數(shù)據(jù)的高寒草地蓋度升尺度效應(yīng)研究——以夏河縣桑科草原試驗(yàn)區(qū)為例. 草業(yè)學(xué)報(bào), 2016, 25(7): 1-12.

MENG Bao-Ping, CUI Xia, YANG Shu-Xia, GAO Jin-Long, HU Yuan-Ning, CHEN Si-Yu, LIANG Tian-Gang. Scaling-up methodology for alpine grassland coverage monitoring based on Landsat 8 OLI and MODIS remote sensing data: A case study in XiaheSangke grassland. Acta Prataculturae Sinica, 2016, 25(7): 1-12.