论文部分内容阅读
泥炭沼泽储藏了超过30%的陆地有机碳,泥炭藓作为沼泽中最重要的植被组成,在固定大气碳过程中发挥关键作用。泥炭藓易受气候变化影响,沼泽气温、季节性降水变动会改变泥炭藓群落的物候周期,但这种物候变化规律仍不明确。遥感为区域植被物候监测提供了有效技术支撑。本研究以全球重要的泥炭藓沼泽,加拿大Mer Bleue沼泽为研究区,利用光谱分析方法比较了泥炭藓沼泽代表植被类型的冠层高光谱,获得泥炭藓光谱特征波段;并检验了多光谱卫星水平及遥感植被指数应用于泥炭藓识别中的能力,以检验遥感应用于泥炭藓监测中的潜力。然后,研究评估了不同遥感指数时间序列提取泥炭藓群落遥感物候的适应性,以得到泥炭藓群落的遥感物候规律及变化趋势。本研究分别开展了泥炭藓光谱特征及泥炭藓群落遥感物候研究,以期补充遥感监测沼泽植被的理论基础,并为应用遥感技术探究沼泽生态系统过程对气候变化的反馈打下坚实基础。研究主要结论如下:(1)通过Mer Bleue沼泽泥炭藓群落中的中位泥炭藓(Sphagnum magellanicum Brid)及3种维管植被纸莎草(Schoenoplectus americanus(Pers.)Volk.ex Schinz&R.Keller)、云杉(Picea engelmannii Parry ex Engelm)和黑松(Pinus contorta Douglas ex Loudon)的高光谱分析,发现它们在近红外NIR(Near infrared region)区间(780-1350 nm)上的光谱差异最大。研究使用导数、对数、包络线去除光谱法实现了高光谱降维,并采用马氏距离MD(Mahalanobis distance)检验法得到中位泥炭藓识别的特征光谱波段为:737-1163 nm和1235-1302 nm。(2)在4个多光谱卫星传感器水平上的中位泥炭藓光谱分析表明:中位泥炭藓在近红外波段的光谱特征稳定能用于星上植被识别。研究得到这4种传感器识别泥炭藓的能力由强到弱依次为:MSI(Sentinel-2A)>ALI(EO-1)>OLI(Lnadsat-8)>ASTER(Terra)。在遥感指数方面,基于可见光-近红外的植被指数,NDVI(Normalized difference vegetation index)和EVI(Enhanced vegetation index),不能有效将中位泥炭藓从维管植被中区分开。而在包含植被近红外-短波红外波段反射特征的水指数,MSI(Moisture stress index)和NDII(Normalized difference infrared index)中,中位泥炭藓与维管植被的指数值有明显的值域分区,因此它们能实现中位泥炭藓识别。(3)DL重构方法有效去除了原MOD13Q1 NDVI和EVI时间序列数据中的噪声。在植被生长旺盛季时,NDVI-DL值易饱和,且它年际间的离散度较大、表现沼泽植被生长周期转折点的能力较弱,因此EVI-DL时序曲线更适宜提取泥炭藓群落的遥感物候。(4)本研究以0.5为阈值提取Mer Bleue沼泽泥炭藓群落的3个遥感物候参数:其生长季始期(SOS)位于第93 d、生长季末期(EOS)位于第281 d,及生长季长度(LOS)为188 d;并利用Mer Bleue沼泽通量塔的总生态系统生产力GEP物候检验遥感物候精度,得到SOS、EOS及LOS的均方根误差RMSE分别为:8.00 d、8.34 d和7.76 d。2001-2019年,Mer Bleue沼泽泥炭藓群落的SOS和EOS均表现为显著的提前趋势,速率分别为:1.01 d/a(R~2=0.68,p<0.01)和0.76 d/a(R~2=0.68,p<0.01),EVI-LOS有延长趋势,速率为0.26 d/a(R~2=0.10)。