高金龍，孟寶平，楊淑霞，馮琦勝，崔霞，梁天剛*

(1.草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國(guó)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，甘肅 蘭州 730000)

?

基于HJ-1A衛(wèi)星數(shù)據(jù)的高寒草地氮素評(píng)估-以青海省貴南縣及瑪沁縣高寒草地為例

高金龍1，孟寶平1，楊淑霞1，馮琦勝1，崔霞2，梁天剛1*

(1.草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國(guó)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，甘肅 蘭州 730000)

基于HJ-1A HSI衛(wèi)星遙感資料，結(jié)合2014年青海省瑪沁縣、貴南縣研究區(qū)高寒草地野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，建立了高寒草地氮素含量的估測(cè)模型，并對(duì)模型進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)，篩選出最優(yōu)反演模型，分析了研究區(qū)高寒草地氮素的空間分布。結(jié)果表明，1)高寒草地HSI的原始光譜反射率、一階導(dǎo)數(shù)光譜反射率及去包絡(luò)線光譜反射率與地面實(shí)測(cè)氮素含量有一定的相關(guān)性，特別是吸收特征波段1(750.95～791.95 nm)和吸收特征波段3(889.03～921.30 nm)與氮素含量具有顯著的相關(guān)性；2)基于吸收特征波段1構(gòu)建的波段深度指數(shù)BD767.99可以較好的估測(cè)研究區(qū)高寒草地氮素含量，利用此變量擬合的線性回歸模型可以解釋研究區(qū)高寒草地氮素含量變化的44%，模型估測(cè)精度可達(dá)81.6%；3)貴南研究區(qū)氮素含量的空間變異較大，整體而言，西北部和西南部地區(qū)氮素含量較高，東北部地區(qū)氮素含量較低；瑪沁研究區(qū)氮素含量的空間變異較小，草地氮素含量水平整體較低。

高寒草地；牧草品質(zhì)；遙感監(jiān)測(cè)；估測(cè)模型

我國(guó)擁有多種草地類型，其中高寒草地類的面積最大，約占全國(guó)草地面積的16.22%[1]。高寒草地牧草品質(zhì)不僅與草地的生產(chǎn)、可持續(xù)利用及畜牧業(yè)的發(fā)展密切相關(guān)，而且和牧民的經(jīng)濟(jì)收入緊密聯(lián)系。牧草營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)和地上生物量對(duì)研究放牧家畜與野生動(dòng)物的空間分布、采食模式和種群動(dòng)態(tài)具有重要的參考價(jià)值[2-3]。因此，快速、精確地監(jiān)測(cè)草地營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)含量的空間分布特征及動(dòng)態(tài)變化規(guī)律對(duì)指導(dǎo)天然草地合理利用和有效管理具有十分重要的意義。

隨著草地遙感技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展，基于實(shí)驗(yàn)室模擬、野外調(diào)查、衛(wèi)星影像及機(jī)載高光譜等數(shù)據(jù)對(duì)草地養(yǎng)分含量的估測(cè)以及空間分布特征圖的繪制已日漸成熟。在基于高光譜數(shù)據(jù)的草地營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)研究方面，Mutanga等[4]在草地養(yǎng)分含量的遙感估測(cè)方面做了大量研究，發(fā)現(xiàn)紅光范圍內(nèi)的光譜吸收特征與葉片氮素濃度具有很強(qiáng)的相關(guān)性，使用歸一化波段深度指數(shù)(normalized band depth index，NBDI)可以估測(cè)鮮草葉片化學(xué)物質(zhì)濃度[5]，在冠層水平上野牛草(Buchloedactyloides)的氮素含量與紅邊位置713和725 nm處的斜率和振幅有很強(qiáng)的相關(guān)性[6]，并且基于高分辨率遙感圖像HyMap首次在冠層水平上繪制出了南非薩瓦納天然草地氮素含量分布圖[7]。Ramoelo等[8]基于RapidEye衛(wèi)星影像對(duì)南非東北部地區(qū)兩個(gè)牧場(chǎng)的產(chǎn)草量和氮素含量進(jìn)行了評(píng)估，并基于植被指數(shù)繪制了牧草冠層氮素含量和地上生物量的空間分布圖，該研究發(fā)現(xiàn)高光譜遙感數(shù)據(jù)的紅邊波段具有評(píng)估牧草質(zhì)量和品質(zhì)的潛力，利用植被指數(shù)和輔助數(shù)據(jù)可以繪制牧草養(yǎng)分空間分布圖。Knox等[9]利用航空高光譜遙感資料(carnegie airborne observatory，CAO)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究了旱季非洲熱帶稀樹大草原草地牧草的纖維、P及N含量，研究結(jié)果表明高光譜遙感監(jiān)測(cè)模型可解釋N含量變化的41%。Kokaly等[10]基于去包絡(luò)線的光譜吸收特征法估測(cè)了干葉中氮素等營(yíng)養(yǎng)成分含量，結(jié)果表明該方法對(duì)氮素含量的建模效果較好，可應(yīng)用于其他植被氮素等化學(xué)成分含量的估測(cè)。Ramoelo等[11]基于WorldView-2衛(wèi)星影像和隨機(jī)森林模型，監(jiān)測(cè)了南非東北部草地的氮素含量，總體結(jié)果表明基于紅邊位置的植被指數(shù)和隨機(jī)森林模型可以解釋草地和樹木中超過(guò)89%的葉N濃度，同時(shí)也指出含紅邊波段的高分辨率遙感資料可以監(jiān)測(cè)草地葉N濃度。王迅等[12]基于HJ-1A HSI數(shù)據(jù)對(duì)高寒草地牧草生物量和營(yíng)養(yǎng)成分含量進(jìn)行了建模估測(cè)，結(jié)果表明比值植被指數(shù)(ratio vegetation index, RVI)與草地生物量、粗蛋白等含量顯著相關(guān)。

綜上所述，在草地品質(zhì)的衛(wèi)星遙感評(píng)估方面，目前國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者的研究大多集中在草地冠層光譜吸收特征分析、草地生物量及養(yǎng)分含量的建模與估測(cè)及空間分布圖的繪制等方面，雖然取得了一些研究成果，但是我國(guó)自主研發(fā)的環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)衛(wèi)星(HJ-1A/1B)的超光譜成像儀(hyperspectral imager，HSI)對(duì)高寒草地營(yíng)養(yǎng)成分的遙感監(jiān)測(cè)及其空間分布格局的研究尚鮮有報(bào)道。

基于以上原因，本研究基于HJ-1A HSI數(shù)據(jù)，并結(jié)合研究區(qū)高寒草地盛草期的野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，重點(diǎn)探索研究高寒草地氮素的估測(cè)模型以及其空間分布特征，以期為我國(guó)高寒草地品質(zhì)評(píng)估提供理論依據(jù)。

1　材料與方法

1.1研究區(qū)概況

本試驗(yàn)以青海省貴南縣、瑪沁縣高寒草地作為典型研究區(qū)(圖1)?，斍呖h高寒草地研究區(qū)位于東經(jīng)100°12′-100°18′，北緯34°21′-34°29′，屬高原大陸性氣候，主要優(yōu)勢(shì)植物有矮生嵩草(Kobresiapygmaea)、針茅(Stipacapillata)、苔草(Carextristachya)等，盛草期植被覆蓋度在80%～100%之間。貴南縣高寒草地試驗(yàn)區(qū)位于東經(jīng)100°43′-100°50′，北緯35°27′-35°31′，屬高原大陸性氣候，主要建群種有小嵩草(Kobresiapygmaea)、矮生嵩草、冷地早熟禾(Poacrymophila)、針茅、苔草等，植被覆蓋度為80%～95%。

1.2地面實(shí)測(cè)資料

野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的采集時(shí)間為2014年7月中旬，貴南、瑪沁縣核心試驗(yàn)區(qū)樣地分布如圖1所示，共均勻布設(shè)了27塊樣地(瑪沁縣14塊，貴南縣13塊)，樣地大小為100 m×100 m，每塊樣地按照九點(diǎn)法[13]設(shè)置9個(gè)0.5 m×0.5 m樣方。對(duì)每個(gè)樣方采用傳統(tǒng)的采樣方法測(cè)定了植被蓋度、草層高度及地上生物量等指標(biāo)，將樣方中草樣剪下裝袋，帶回實(shí)驗(yàn)室65 ℃烘至恒重后測(cè)定其生物量干重，并將各樣方草樣粉碎、均勻混合處理之后，用化學(xué)分析方法對(duì)草樣中的營(yíng)養(yǎng)元素進(jìn)行定量分析。氮素含量的測(cè)定使用H2SO4-H2O2消煮+蒸餾法。最后，計(jì)算出每塊樣地的地上生物量干重、氮素含量等指標(biāo)。

圖1　貴南縣和瑪沁縣核心研究區(qū)及樣地空間分布Fig.1　The spatial distribution of core experimental area and sampling sites in Guinan and Maqin counties

1.3HJ-1A HSI數(shù)據(jù)及預(yù)處理

本研究中選取可以覆蓋貴南、瑪沁縣核心研究區(qū)的HJ-1A衛(wèi)星HSI高光譜影像2景。HSI影像數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心網(wǎng)站(http://218.247.138.121/DSSPlatform/index.html)，成像時(shí)間分別為2015年7月13日和2015年7月10日，影像空間分辨率為100 m，光譜范圍450～950 nm，共115個(gè)波段；HSI影像經(jīng)輻射定標(biāo)、大氣校正和幾何精校正(均方根誤差小于一個(gè)像素)，對(duì)校正后的HSI影像分別進(jìn)行求導(dǎo)數(shù)處理和去包絡(luò)線處理。轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式后，在ArcGIS中分別提取3種影像(校正后原始影像、一階導(dǎo)數(shù)影像、去包絡(luò)線影像)對(duì)應(yīng)采樣點(diǎn)處的光譜反射率，并對(duì)光譜反射率進(jìn)行Savitzky-Golay卷積平滑濾波(即S-G濾波)處理，以消除噪聲影響。

1.4技術(shù)路線

本研究基于HJ-1A HSI衛(wèi)星遙感資料，結(jié)合研究區(qū)野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，旨在建立高寒草地氮素的最優(yōu)反演模型，并反演氮素的空間分布，以期評(píng)估研究區(qū)高寒草地品質(zhì)狀況。研究技術(shù)路線如圖2所示。

圖2　研究技術(shù)路線Fig.2　The research technical flow chart

2　結(jié)果與分析

2.1地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)集選取

對(duì)研究區(qū)27塊樣地的氮素含量數(shù)據(jù)進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)分析(表1)，結(jié)果顯示，研究區(qū)草地氮素含量平均值為20.33 g/kg，最小值為7.60 g/kg，最大值為28.70 g/kg，標(biāo)準(zhǔn)偏差為5.13 g/kg。

表1　研究區(qū)高寒草地氮素含量描述性統(tǒng)計(jì)

本研究在試驗(yàn)區(qū)布設(shè)了27塊樣地，每塊樣地設(shè)置9個(gè)采樣點(diǎn)，共243個(gè)采樣點(diǎn)。在建立氮素含量估測(cè)模型時(shí)，以樣地為基礎(chǔ)，隨機(jī)選擇18塊樣地作為建模數(shù)據(jù)集，剩余9塊樣地作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)集，采用決定系數(shù)(R2)和均方根誤差(RMSE)來(lái)評(píng)估預(yù)測(cè)模型精度。

2.2高寒草地高光譜特征分析

從圖3可以看出，基于HJ-1A HSI提取出的高寒草地原始光譜反射率曲線(圖3A)在可見光、近紅外區(qū)大致符合健康綠色植物的波譜曲線。在可見光波段560和675 nm 左右，由于草地植被中以葉綠素為主的色素對(duì)紅光的強(qiáng)烈吸收而對(duì)綠光的反射，形成了“綠峰”和“紅光低谷”；受草地冠層葉片細(xì)胞結(jié)構(gòu)的影響，在700～750 nm間形成了一個(gè)反射率急劇增高的陡坡，并在750～930 nm之間形成了一個(gè)高反射率平臺(tái)。在這個(gè)平臺(tái)上可以明顯看出存在3個(gè)主要的吸收特征波段，特征波段1(750.95～791.95 nm)，特征波段2(791.95～851.74 nm)和特征波段3(889.03～921.30 nm)，對(duì)應(yīng)的吸收位置分別為767.99，824.09和896.69 nm。

圖3B是基于HSI一階導(dǎo)數(shù)影像提取出的對(duì)應(yīng)采樣點(diǎn)處的反射率曲線，可以看出研究區(qū)高寒草地紅邊位置為740.01 nm，各樣地紅邊幅值均不相同，最高為0.0094。對(duì)HSI影像進(jìn)行導(dǎo)數(shù)處理，可以增強(qiáng)光譜曲線在坡度上的細(xì)微變化，這種變化可能與植被生物化學(xué)吸收特征有關(guān)[14]。圖3C是基于HSI去包絡(luò)線影像提取出的對(duì)應(yīng)采樣點(diǎn)處的反射率曲線。去包絡(luò)線法是一種很有用的光譜分析技術(shù)，它可以使地物的光譜吸收和反射特征更加突出，并且可以將其歸一到一個(gè)統(tǒng)一的光譜背景上，有利于特征波段的提取[15]。

圖3　高寒草地原始光譜(A)、一階微分光譜(B)和去包絡(luò)線(C)光譜反射率曲線Fig.3　The curves of original (A), first-order differential (B) and continuum removed (C) spectral reflectance in alpine grassland mq01～mq14為瑪沁縣樣地編號(hào)，gn01～gn13為貴南縣樣地編號(hào)。mq01-mq14 is sample number of Maqin，gn01-gn13 is sample number of Guinan.

2.3氮素與高光譜數(shù)據(jù)相關(guān)性分析

圖4為建模樣地氮素含量與高寒草地原始光譜(A)、一階導(dǎo)數(shù)光譜(B)和去包絡(luò)線光譜(C)反射率之間的相關(guān)系數(shù)曲線，可以看出：高寒草地原始光譜與氮素含量的相關(guān)性不理想，特征波段不明顯；在904.88～921.30 nm波段內(nèi)，氮素含量與一階導(dǎo)數(shù)光譜反射率之間的相關(guān)系數(shù)均在0.5以上(P<0.05)，呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，在913.02 nm處的相關(guān)系數(shù)最大，達(dá)0.58；在762.23～779.79 nm波段內(nèi)，氮素含量與去包絡(luò)線光譜反射率之間呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)均在0.5以上(P<0.05)，在767.99 nm處相關(guān)系數(shù)最大，為0.66；在889.03～904.88 nm波段內(nèi)，氮素含量與去包絡(luò)線光譜反射率之間呈顯著正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)均在0.5以上(P<0.05)，在896.89 nm處相關(guān)系數(shù)最大，達(dá)0.61。

圖4　氮素與高寒草地原始(A)、一階(B)、去包絡(luò)線(C)光譜相關(guān)性分析Fig.4　The correlation relationship between the nitrogen content and the original (A), first-order differential (B) and continuum removed (C) spectral reflectance curve in alpine grassland

2.4特征波段選擇及回歸變量構(gòu)建

基于上述結(jié)果，并結(jié)合高寒草地光譜的3個(gè)主要吸收特征波段(750.95～791.95 nm, 791.95～851.74 nm和889.03～921.30 nm)，分析可知吸收特征波段1和吸收特征波段3與氮素含量有顯著的相關(guān)性，可基于此構(gòu)建不同類型的回歸變量，以建立高寒草地氮素含量的估測(cè)模型(表2)。

2.5氮素估測(cè)模型建立

以高寒草地氮素相關(guān)變量為自變量，對(duì)應(yīng)樣地的實(shí)測(cè)氮素含量為因變量，通過(guò)SPSS 17.0軟件進(jìn)行回歸分析和F檢驗(yàn)，構(gòu)建草地氮素含量與回歸變量之間的擬合模型，結(jié)果如表3所示。

2.6氮素模型精度評(píng)價(jià)及最佳模型篩選

由表3可知，共有11個(gè)模型通過(guò)了F檢驗(yàn)，達(dá)到了極顯著性水平?；貧w方法簡(jiǎn)單易用，但是經(jīng)常出現(xiàn)“過(guò)渡擬合”現(xiàn)象[16]。當(dāng)選擇的波段數(shù)較多而建模樣本較少時(shí)，極易發(fā)生這種現(xiàn)象，而且產(chǎn)生誤差的可能性也會(huì)提高[17]。使用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，可以選擇出精度較高和隨機(jī)誤差較小的模型。本文利用9塊樣地的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)集，對(duì)上述11個(gè)估測(cè)模型進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果如表4所示。

在11個(gè)N素含量估測(cè)模型中，擬合決定系數(shù)R2變動(dòng)范圍為0.271～0.440，平均值為0.35，說(shuō)明所選氮素模型總體上是比較理想的。其中，基于BD767.99所構(gòu)建的氮素含量估測(cè)模型Y=361.855×BD767.99-8.964相對(duì)于其他模型，擬合R2較高(0.440)，估測(cè)R2也相對(duì)較高(0.390)，均方根誤差(RMSE)和相對(duì)誤差(RE)均較小，分別為4.040 g/kg和18.40%，可以達(dá)到良好的預(yù)測(cè)效果，所以選擇此估測(cè)模型作為高寒草地氮素含量的最佳估測(cè)模型?？紤]到本研究中樣地?cái)?shù)量的局限性，利用9塊樣地的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證上述模型，結(jié)果可能存在一定的不確定性，尚需進(jìn)一步完善。

2.7高寒草地氮素空間反演

根據(jù)上述研究結(jié)果，貴南縣、瑪沁縣高寒草地氮素含量的最佳估測(cè)模型是(式1)：

Y=361.855×BD767.99-8.964 (R2=0.440，RMSE=4.040 g/kg，RE=18.40%)

(1)

式中，Y為氮素含量(g/kg)，BD767.99表示767.99 nm處的波段深度。

由于波段深度BD=1-Rc(表3)，所以氮素含量的最佳反演模型可寫為(式2)：

Y=288.76-301.084×Rc767.99

(2)

式中，Y為氮素含量(g/kg)，Rc767.99表示去包絡(luò)線光譜在767.99 nm處對(duì)應(yīng)的反射率值。

基于本研究中高寒草地氮素含量的最佳反演模型，利用ArcMap 10.2繪制了2014年7月中旬瑪沁縣、貴南縣研究區(qū)高寒草地氮素(圖5)的空間分布圖。

表2　氮素特征波段選擇及回歸變量構(gòu)建

注：表中R0表示去包絡(luò)線反射率值，BDmax表示最大波段深度。

Note: R0indicate the value of continuum, BDmaxindicate the maximum of band depth.

表3　高寒草地氮素含量估測(cè)模型

注：**表示極顯著水平(P<0.01)，模型中X表示回歸變量，Y表示對(duì)應(yīng)的氮素含量。

Note: ** indicate significantly correlation at the level of 0.01,Xindicate regression variables andYindicate the corresponding nitrogen content.

表4　高寒草地氮素含量估測(cè)模型精度評(píng)價(jià)

圖5　貴南縣(A)、瑪沁縣(B)高寒草地研究區(qū)氮素含量空間分布Fig.5　The spatial distribution of nitrogen content in the research area of alpine grassland in Guinan (A) and Maqin (B) County

3　討論

3.1高寒草地氮素含量估測(cè)模型

對(duì)HJ-1A HSI影像提取出的研究區(qū)高寒草地原始光譜反射率曲線、一階導(dǎo)數(shù)光譜反射率曲線及去包絡(luò)線光譜反射率曲線進(jìn)行特征提取，并分析3種光譜曲線與地面實(shí)測(cè)氮素含量的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)吸收特征波段1(750.95～791.95 nm)和吸收特征波段3(889.03～921.30 nm)與氮素含量具有明顯的相關(guān)性?；谖仗卣?和吸收特征3構(gòu)建的波段深度指數(shù)(BD767.99)可以較好的估測(cè)研究區(qū)高寒草地氮素含量。

本研究分析所得研究區(qū)高寒草地氮素的吸收特征波段主要集中在紅光波段(750～760 nm)和短波近紅外波段(760～792 nm，889～921 nm)，與已有研究有一定相似性，但存在差異。付彥博[18]對(duì)制種紫花苜蓿(Medicagosativa)主要生理指標(biāo)的高光譜反演研究發(fā)現(xiàn)以760和810 nm構(gòu)建的植被指數(shù)DVI(760,810)與苜?，F(xiàn)蕾期葉片的氮含量具有很好的相關(guān)性。Ramoelo等[19]的研究也證明窄波段比值、紅邊位置、910和1020 nm處的吸收特征與葉氮含量的預(yù)測(cè)顯著相關(guān)。這些研究與本研究結(jié)果類似。但是，Mutanga[20]對(duì)天然牧草營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)高光譜的研究發(fā)現(xiàn)，牧草中氮素含量與高光譜敏感的波段大多分布在紅光區(qū)域(680～760 nm)，在該區(qū)域所選擇的很多波段與植被生化物質(zhì)含量顯著相關(guān)。Ramoelo等[8]對(duì)薩王納草地品質(zhì)的研究發(fā)現(xiàn)基于紅邊波段的高光譜遙感數(shù)據(jù)具有評(píng)估牧草質(zhì)量和品質(zhì)的潛力。Clevers等[21]的研究也發(fā)現(xiàn)紅邊位置(700～750 nm)與牧草葉綠素和氮素含量的相關(guān)性較強(qiáng)。本研究所得氮素吸收特征波段在紅光或紅邊范圍內(nèi)分布較少，原因一方面可能是HJ-1A HSI影像空間分辨率(100 m)較低，傳感器所獲取的地物像元多為混合像元，從而提取出的草地光譜為混合光譜(植被、土壤、陰影等)，在分析其與草地氮素含量相關(guān)關(guān)系時(shí)可能會(huì)受到一定影響。另一方面可能是草地植被群落物種組成、草層高度、植被冠層形態(tài)結(jié)構(gòu)、理化組成、葉片顏色及組織構(gòu)造的不同，草地植被的光譜反射率會(huì)存在一定的差別，同一種營(yíng)養(yǎng)素的吸收特征可能會(huì)被掩蓋或突顯。

3.2高寒草地氮素含量空間分布

本研究基于HJ-1A HSI數(shù)據(jù)繪制出了貴南縣、瑪沁縣研究區(qū)高寒草地氮素的空間分布特征圖(圖5)。可以看出，貴南研究區(qū)氮素含量的空間變異較大，整體而言，西北部和西南部地區(qū)氮素含量較高，東北部地區(qū)氮素含量較低。導(dǎo)致此分布的原因可能是東北部地區(qū)距離公路和居民區(qū)近，交通便利，大多數(shù)草地被開墾為農(nóng)田，草地營(yíng)養(yǎng)水平較低?，斍哐芯繀^(qū)氮素含量的空間變異較小，草地營(yíng)養(yǎng)水平整體較低。造成這種空間分布特征的原因一方面可能是因?yàn)楸狙芯窟x取的覆蓋瑪沁縣研究區(qū)的HJ-1A HSI影像云量較高，在氮素含量的模型估測(cè)及空間反演上存在一定偏差。另一方面，瑪沁縣為青海省果洛藏族自治州州府所在地，人口眾多，畜牧業(yè)發(fā)達(dá)，縣城周邊草地受放牧、建筑等影響較大，草地營(yíng)養(yǎng)狀況較差。

4　結(jié)論

本研究基于HJ-1A HSI遙感資料，建立了貴南縣、瑪沁縣研究區(qū)高寒草地氮素的反演模型，并繪制出了研究區(qū)氮素的空間分布圖，主要得出以下結(jié)論：

1)對(duì)研究區(qū)原始HSI影像、一階導(dǎo)數(shù)HSI影像及去包絡(luò)線HSI影像提取出的高寒草地原始光譜反射率曲線、一階導(dǎo)數(shù)光譜反射率曲線及去包絡(luò)線光譜反射率曲線進(jìn)行特征提取，并分析3種光譜曲線與地面實(shí)測(cè)氮素含量的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)吸收特征1(750.95～791.95 nm)和吸收特征3(889.03～921.30 nm)與氮素含量具有明顯的相關(guān)性。

2)綜合評(píng)價(jià)各回歸變量，發(fā)現(xiàn)基于吸收特征1構(gòu)建的波段深度指數(shù)(BD767.99)可以較好的估測(cè)研究區(qū)高寒草地氮素含量，利用此變量擬合的線性回歸模型Y=361.855×BD767.99-8.964 (R2=0.440，RMSE=4.040 g/kg，RE=18.40%)可以解釋研究區(qū)高寒草地氮素含量變化的44%，模型估測(cè)精度為81.6%。

3)貴南研究區(qū)氮素含量的空間變異較大，整體而言，西北部和西南部地區(qū)氮素含量較高，東北部地區(qū)氮素含量較低；瑪沁研究區(qū)氮素含量的空間變異較小，草地氮素含量水平整體較低。

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Estimation of nitrogen content of alpine grassland in Maqin and Guinan Counties, Qinghai Province, using remote sensing

GAO Jin-Long1, MENG Bao-Ping1, YANG Shu-Xia1, FENG Qi-Sheng1, CUI Xia2, LIANG Tian-Gang1*

1.State Key Laboratory of Grassland Agro-ecosystems, College of Pastoral Agriculture Science and Technology, Lanzhou University, Lanzhou 730020, China；2.National Laboratory of Western China’s Environmental System, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China

Using data sourced from a hyper-spectrum imager (HSI) from an environmental mitigation satellite (HJ-1A) and ground observation during 2014 in Maqin and Guinan Counties, Qinghai Province, inversion models were established for estimating the nitrogen (N) content of alpine grassland. The optimal inversion model was selected and the spatial distribution map of grassland N was analyzed in the study area. The results showed that there was a correlation between N and the original spectral reflectance, the first-order differential spectral reflectance and the continuum removed spectral reflectance of the original hyper-spectral image, and significant correlations between grassland N content and absorption feature band one (750.95-791.95 nm) and absorption feature band three (889.03-921.3 nm) were also found. The band depth index BD767.99 was able to estimate N content with the greatest accuracy; the linear model was able to explain over 44% of the variation in N content. The spatial variation of N content in Guinan County was large; generally N content was higher in northwest and southwest than in the northeast. The spatial variation of grassland N content in Maqin County was low and grassland N content was also low.

alpine rangeland; forage nutrition monitoring; hyperspectral remote sensing; estimation model

10.11686/cyxb2015576

2015-12-28；改回日期：2016-03-07

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31372367，41401472)和青海省科技支撐項(xiàng)目(2013-N-146-4)資助。

高金龍(1991-)，男，甘肅永昌人，在讀碩士。E-mail: rslabjinlong@163.com

Corresponding author. E-mail: tgliang@lzu.edu.cn

http://cyxb.lzu.edu.cn

高金龍，孟寶平，楊淑霞，馮琦勝，崔霞，梁天剛. 基于HJ-1A衛(wèi)星數(shù)據(jù)的高寒草地氮素評(píng)估-以青海省貴南縣及瑪沁縣高寒草地為例. 草業(yè)學(xué)報(bào), 2016, 25(10): 11-20.

GAO Jin-Long, MENG Bao-Ping, YANG Shu-Xia, FENG Qi-Sheng, CUI Xia, LIANG Tian-Gang. Estimation of nitrogen content of alpine grassland in Maqin and Guinan Counties, Qinghai Province, using remote sensing. Acta Prataculturae Sinica, 2016, 25(10): 11-20.