植被生態(tài)水涵養(yǎng)模數(shù)遙感反演及生態(tài)水資源量計算——以岷江上游毛爾蓋地區(qū)為例.pdf

1、在陸地生態(tài)系統(tǒng)中，水文過程制約著植被的生態(tài)過程，而植被生態(tài)過程對水文過程起反饋作用，形成植被-陸地生態(tài)系統(tǒng)與水文循環(huán)系統(tǒng)相互制約、相互協(xié)調(diào)、相互補(bǔ)充的功能機(jī)制。生態(tài)水層指與地表植被（包括植被葉面桿莖層，根系土壤層和腐殖層等）緊密相關(guān)的儲水體，對降水具有緩存、分配與調(diào)節(jié)作用，是生態(tài)環(huán)境中重要的儲水體，對生態(tài)環(huán)境的改善以及水文循環(huán)具有重要的調(diào)節(jié)循環(huán)作用。摸清查明生態(tài)水性狀特點(diǎn)及空間分布，實現(xiàn)生態(tài)水資源量的估算，可為環(huán)境保護(hù)、生態(tài)重建、水資源

2、量計算和“生態(tài)水資源庫”建設(shè)等提供理論與技術(shù)支撐。
　　生態(tài)水層的富水特征比較特殊，用常規(guī)方法難以提取和量化，需要引入新技術(shù)新方法。遙感技術(shù)具有宏觀、實時的優(yōu)點(diǎn)，對不同類型植被反射光譜具有敏感性，可為生態(tài)水的量化研究提供有效的數(shù)據(jù)，同時，遙感信息定量化理念和算法為生態(tài)水量化研究提供技術(shù)方法支撐。采用定量理念與算法處理遙感光譜數(shù)據(jù)、提取地表關(guān)鍵參數(shù)、反演地面生化參量模型，將該技術(shù)應(yīng)用于以植被為核心的生態(tài)水信息指標(biāo)參數(shù)量化研究中，為生

3、態(tài)水量化探索研究提供了新思路。目前國內(nèi)外定量遙感研究多集中在生態(tài)水文模型、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、森林水循環(huán)等領(lǐng)域，其中包括地表輻射收支參量估算、植被各種生化參數(shù)反演、水循環(huán)參量估算等具體技術(shù)方法的研究。然而，國內(nèi)外生態(tài)水（層）的研究僅限于本項目組，項目組成員多年來不斷探索了生態(tài)水量化研究的新思路新方法。生態(tài)水是以植被為中心的儲水層，前期的研究成果很少從地面植被覆蓋的角度進(jìn)行生態(tài)水信息指標(biāo)參數(shù)研究分析，所以將植被作為研究對象反演生態(tài)水涵養(yǎng)模數(shù)具有重要

4、的實用價值。
　　為了實現(xiàn)生態(tài)水資源量的估算，本文基于前期研究成果，進(jìn)一步完善生態(tài)水信息指標(biāo)參數(shù)體系。以地面植被覆蓋為切入點(diǎn)，深入探索生態(tài)水涵養(yǎng)模數(shù)模型的建立和遙感反演。同時，在生態(tài)水涵養(yǎng)模數(shù)反演基礎(chǔ)上計算試驗區(qū)生態(tài)水儲水量并建立以植被地類圖斑為對象的生態(tài)水儲水量數(shù)據(jù)庫。
　　論文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新成果有以下幾個方面:
　　(1)進(jìn)一步完善了試驗區(qū)生態(tài)水（層）信息指標(biāo)參數(shù)體系。本文結(jié)合前期研究成果，進(jìn)一步完善生態(tài)水信

5、息指標(biāo)參數(shù)體系。展開對植被生化參數(shù)、地表溫度、植被覆蓋度、葉面積指數(shù)等生態(tài)水（層）信息指標(biāo)參數(shù)量化研究的關(guān)鍵地表參量遙感反演。進(jìn)一步明確生態(tài)水各信息指標(biāo)參數(shù)意義。
　　(2)基于高光譜遙感和定量遙感原理，探索建立了以植被含水量和土壤含水量為主要參數(shù)的生態(tài)水涵養(yǎng)模數(shù)模型。生態(tài)水涵養(yǎng)模數(shù)表征單位面積生態(tài)水層所涵養(yǎng)的總生態(tài)水量，與植被含水量、土壤含水量等因素有關(guān)。通過對遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行定量遙感算法研究，建立植被含水量遙感反演模型和土壤含水量

6、遙感反演模型，進(jìn)而推導(dǎo)出生態(tài)水涵養(yǎng)模數(shù)模型。實現(xiàn)了以遙感圖像像素為單元的生態(tài)水涵養(yǎng)模數(shù)量化，便可實現(xiàn)生態(tài)水資源量的計算。
　　(3)以地面植被覆蓋為基礎(chǔ)，對生態(tài)水涵養(yǎng)模數(shù)遙感反演進(jìn)行資源量統(tǒng)計，建立基于植被地類圖斑的數(shù)據(jù)庫。通過分析試驗區(qū)主要植被類型在遙感圖像中的特征，結(jié)合實地調(diào)查與驗證結(jié)果建立植被類型的遙感解譯標(biāo)志，提取試驗區(qū)地面植被覆蓋信息。由生態(tài)水涵養(yǎng)模數(shù)遙感反演結(jié)果以及植被覆蓋信息，統(tǒng)計試驗區(qū)地面主要植被覆蓋類型生態(tài)水總儲

7、水量。統(tǒng)計每個地面植被覆蓋圖斑生態(tài)水涵養(yǎng)模數(shù)，建立基于地面植被覆蓋圖斑的生態(tài)水儲水量數(shù)據(jù)庫。
　　(4)基于定量遙感理念和算法，遙感反演試驗區(qū)植被含水量和土壤含水量。查閱大量國內(nèi)外文獻(xiàn)并考慮數(shù)據(jù)的可獲取性，采用有量綱的等效水層厚度表述植被含水量，采用植被指數(shù)法建立植被含水量反演模型。采用土壤水厚度表述土壤含水量，引入土壤水分監(jiān)測模型指數(shù)建立土壤含水量反演模型。
　　(5)生態(tài)水信息指標(biāo)參數(shù)的量化研究過程中，對高光譜遙感數(shù)據(jù)進(jìn)