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1、锡林郭勒典型草原光合植被、非光合植被覆盖度估算,研究背景&内容,报告提纲,01,研究区与数据,02,研究方法,03,研究结果,04,讨论,05,研究背景,01,草原生态系统是全球分布最广的陆地生态系统类型之一，占到全球陆地表面积的26%(Schino et al.,2003)。近年来锡林郭勒草原出现明显的沙化退化、土壤侵蚀等现象，草原植被覆盖度和生物量显著下降。,1.1 草原重要性,研究背景,01,NPV:草原植被按照功能属性可以分为光合植被(Photosynthetic Vegetation,PV)和非光合植被(Non-photosynthetic Vegetation,NPV)。其中NPV
2、在自然界中是普遍存在的，主要指凋落物、作物茬、枯叶、枝干、茎等。,1.2 非光合植被（NPV）生态系统功能,NPV生态系统功能示意图,研究背景,01,1.3 研究现状,研究背景,01,1.4 研究内容,1）验证多光谱DFI指数估算非光合植被的有效性2）分析构建NDVI-DFI像元三分模型的可行性3）利用像元三分模型估算典型草原的fPV、fNPV、fBS，并分析其季节性变化,研究区与数据,02,2.1 研究区,研究区与数据,02,MOD09GHK 500m地表反射率每日产品MCD43A4 500mBRDF反射率8天产品Sentinel-2 MSI多光谱影像Landsat-8 OLI多光谱影像野外
3、实测数据,2.2 多源数据获取,研究方法,03,3.1 实测数据,实测端元光谱获取,混合场景样方获取,研究方法,03,3.2 PV/NPV/BS端元光谱特征,光谱特征,光谱指数,实测光谱,端元提取,研究方法,03,Cao等人（2010）根据PV、NPV、BS在MODIS波段范围内的光谱特征提出了DFI指数：,NDVI指数,(2),式中，B2、B1分别代表MODIS第2和第1波段。,图4 NPV/PV/BS平均光谱及不同传感器波段位置Fig.4 Reflectance spectra of PV,NPV and BS endmember,and main sensor band position
4、,Cao et al.International Journal of Remote Sensing,2010,3.3 光谱指数,DFI指数,研究方法,03,3.4 NDVI-DFI像元三分模型,式中，VM代表MODIS数据的NDVI，DM代表MODIS的DFI，代表百分比（%），fPV、fNPV和 fBS分别代表像元内相应组分所占的比例，,NDVIDFI像元三分模型假设像元由PV、NPV和BS 三个组分组成，其NDVI和DFI指数符合线性关系（Guerschman et al.2009）,Guerschman et al.Remote Sensing of Environment,2009,
5、研究方法,03,3.4 NDVI-DFI像元三分模型,研究方法,03,3.5 端元特征值确定（模型参数）,纯净像元指数法(PPI)：MOD09GHK作MNF变换，PPI计算,取特征空间图顶点纯净端元的平均指数值为端元特征值。实测法：实测PV、NPV、BS三个端元的光谱，确定端元特征值。,2014年4月5日NDVI-DFI特征空间图,04,研究结果,4.1 PV/NPV/BS端元光谱指数值,实测端元光谱指数值,影像端元光谱指数值,PV、NPV、BS端元的光谱指数值具有其差异性，尤其是DFI指数值，具有明显的可分性。,04,4.2 DFI指数估算NPV的有效性（模拟混合场景野外真实混合场景）,基于
6、线性混合原理构建NPVPVBS三端元线性混合模型，获得遥感像元尺度（模拟）上的光谱反射率：,模拟混合场景光谱曲线,研究结果,04,研究结果,4.2 DFI指数估算NPV的有效性（模拟混合场景野外真实混合场景）,模拟混合场景条件下不同光谱指数与fNPV的相关性,野外混合场景条件下不同光谱指数与fNPV的相关性,04,研究结果,4.3 构建NDVI-DFI像元三分模型可行性（NDVI-DFI特征空间图）,模拟混合场景,野外真实场景,遥感影像NDVI-DFI特征空间,04,研究结果,4.4 fPV和fNPV的估算,选取感兴趣区分析fPV和fNPV的季节性变化,04,研究结果,4.5 结论,1）DFI
7、指数具有对PV、NPV和BS的可分性，不同PV/NPV/BS的DFI指数有其差异性。2）不同混合场景条件下，DFI指数均与fNPV具有相关关系，DFI指数可以有效的表征fNPV。3）从NDVI-DFI特征空间图分析来看，具备构建像元三分模型的可行性。4）利用像元三分模型估算了西乌旗典型草原的fPV、fNPV、fBS，fPV、fNPV动态变化与牧草物候发育特征相吻合，可以进一步应用于长时间序列的锡林郭勒草原 fPV和 fNPV时空动态变化。,讨论,05,5.1 面临的挑战&研究重点,植被生态系统自身的复杂性，PV、NPV和BS错综复杂，相互重叠。DFI指数受到其他因素的影响（探讨这些因素的影响程度）NDVI-DFI像元三分模型的适用性以及估算精度影响（推广到其他区域）混合像元及尺度效应的影响（多源数据的协同）,
