一種林地土壤有機碳遙感估測的方法
2023-12-01 11:12:01
一種林地土壤有機碳遙感估測的方法
【專利摘要】本發明提供了一種林地土壤有機碳遙感估測的方法，由於林地植被覆蓋區遙感圖像像元則表現為植被的光譜特徵，遙感影像植被指數NDVI是目前應用最為廣泛和適用的一個植被指數，廣泛應用於植被性第一性生產力的估測研究，為此，在本發明中，通過CASA生態過程模型，在應用NDVI遙感數據(利用高分辨遙感影像反映區域差異性)，解決傳統土壤有機碳估測模型中，一些具有空間異質性的模型參數被簡化為常數，而降低了估測精度的不足，以及土壤有機碳儲量有密切關係的土壤基礎呼吸係數，建立土壤有機碳儲量與土壤基礎呼吸的關係模型，實現林地土壤有機碳的遙感估測研究。
【專利說明】一種林地土壤有機碳遙感估測的方法
【技術領域】
[0001]本發明屬於林地土壤估測技術，尤其涉及一種林地土壤有機碳遙感估測的方法。
【背景技術】
[0002]自上世紀50年代研究土壤有機碳以來，土壤有機碳估測方法在不斷的改進、提升與完善，主要有植被類型法、土壤類型法、生命帶法、模型法等4種類型。其中，土壤類型法要求具備完備、較為完整的土壤理化性質數據(包括土層厚度等)、分布圖，在實際操作中難以做到，而且受不同國家土壤分類系統的不統一等因素影響，類型法的估測差異性較大。在人類對社會開發顯多元化發展和急劇式變化的影響下，基於植被與土壤類型一一對應的理論假設為基礎的生命帶法與植被類型法的估測結果帶來不確定因素，計算誤差也會較大。模型法利用剖面數據實現相似土壤、生態區域土壤碳儲量的外推與計算，已發展有相關關係模型、機理過程模型，也有基於實測樣本和遙感數據耦合的數學模型，良好地解決尺度轉換的技術問題，但由於缺乏大量相關和連續觀測的數據，使得模型的參數量化存在不穩定因素，影響估測效果。隨著地統計學、空間信息技術(遙感技術、地理信息系統技術)的發展，進一步推動了土壤有機碳尺度性估測與分布的研究，尤其是遙感以空間尺度性和時間動態性的時空技術優勢，為資源環境的監測提供了重要技術方法，使得基於野外調查取樣的地統計學估測、GIS空間插值估測、遙感尺度性反演等測定方法，成為當前土壤有機碳的常用的測定方法。
[0003]應用遙感估算土壤有機碳或其他土壤養分的長期目標是確定和推導植被冠層覆蓋下的土壤養分特徵，土壤反射光譜包含著豐富的土壤信息，從中可獲取土壤有機質含量、氧化鐵含量、土壤質地、主導粘土礦物類型等多種有用信息。據此，人們利用遙感技術測定土壤有機碳含量，並取得了一定的成果。但由於林地上的森林覆被物豐富，植被冠層覆蓋下的土壤理化性質(例如土壤有機碳、有機質、養分含量和排水類型)不能直接使用衛星或航空影像數據來觀測和計算。
[0004]到目前為此，利用遙感技術測定土壤有機碳含量或其他土壤養分特徵，基本上是基於裸土地或農業用地上的研究和應用。選擇合適的替代法是實現基於野外調查樣本取樣的林地土壤尺度性遙感估測的第一步。當前用於替代法估測土壤有機碳的生態過程模型較多，如何選擇適合區域的，通過遙感可較易實現的，是研究實現土壤有機碳的關鍵技術。
【發明內容】
[0005]本發明的目的在於提供一種林地土壤有機碳遙感估測的方法，旨在藉助於遙感與碳循環過程模型，通過替代法思維，實現林地土壤有機碳的的時空領域估測與反演，並解決傳統土壤有機碳估測模型中，一些具有空間異質性的模型參數被簡化為常數，而降低了估測精度的不足的問題。
[0006]本發明是這樣實現的，一種林地土壤有機碳遙感估測的方法，包括以下步驟:
[0007]S1、在野外林地中取土壤並測定土壤有機碳含量；
[0008]S2、利用遙感數據和相關的氣象數據，根據碳循環過程CASA模型，提取NPP的空間分布專題信息；
[0009]S3、依據生態系統碳循環處於平衡狀態，植被淨第一性生產力固定的有機碳，與通過土壤異養呼吸釋放的有機碳相等的基礎理論，即在測算出NPP的基礎上，測算土壤基礎呼吸，完成區域的土壤基礎呼吸空間反演；
[0010]S4、利用反演出土壤基礎呼吸的空間分布，結合野外所採集實驗測定的有機碳含量值進行擬合，構建林地土壤有機碳遙感估測模型。
[0011]優選地，所述步驟SI具體為:在野外林地中選擇具有代表性的地形和植被條件設採樣點，根據分層採樣法，在每個樣點在剖面深度O?20cm、20?40cm、40?60cm取土壤均勻混合後用重絡酸鉀氧化-稀釋熱比色法測定土壤有機碳含量。
[0012]優選地，在步驟S2中，所述採用CASA模型用函數定義為:
[0013]
NPP = PAR χ /(NDVI )χε*χ g(r)x h{m)( I )
[0014]式(I)中，NPP為植被性第一生產力；PAR光合有效輻射能，是從地表太陽輻射估算得出PAR = 0.5R，R為月平均太陽輻射觀測數據；f (NDVI)為基於遙感影像標準化準差值植被(NDVI)的函數；ε *光能利用率，是具體的常數；g(T)為溫度脅迫因子為水分脅迫因子，兩者分別為溼度和溫度的函數，表示溫度和水分對土壤植被淨初級生產力的限制影響。
[0015]優選地，所述光合有效輻射能PAR用函數定義為:
[0016]PAR = SOL (x, t) Χ0.5 (2)
[0017]式⑵中，S0L(x，t)是t月份象元χ位置的太陽總輻射量001_2)，常數0.5表示能夠被植被所利用的光合有效輻射量約佔太陽總輻射的一半比例，有效輻射波長大體位於0.4?0.7μπι的區間段。
[0018]優選地，所述光能利用率ε *用函數定義為:
[0019]ε (χ, t) = g (T) Xh(w) X ε max(3)
[0020]式(3)中，ε (x, t)為光能利用率，g(T)為溫度脅迫因子，h(w)為水分脅迫因子，ε max為最大光能利用率。
[0021]優選地，所述最大光能利用率ε max為BGC生態生理過程模型模擬的結果，將研究區森林類型圖中的樹種進行合併，賦予不同的植被類型以不同的最大光能利用率，得到研究區最大光能利用率專題信息。
[0022]優選地，所述溫度脅迫因子g(T)的確定包括以下步驟:
[0023]g⑴是溫度的函數，由Tel * Te2構成。
[0024]T ε I (X) = 0.8+0.02Topt (χ) -0.0005 [Topt (χ) ]2(4)
[0025]T ε 2(χ, t) = 1.1814/{I+e[α2(Topt(χ)_10_τ(χ'}]}/{I+e[α3(_Topt(χ)_10+τ(χ'?}]} (5)
[0026]式⑷以及(5)中，Topt(x)表示區域內月平均NDVI值達到最高時所對應的月平均氣溫，也被稱為最適宜溫度；T(x，t)表示某一個月的平均氣溫。
[0027]優選地，所述水分脅迫因子Zi(CT)的確定包括以下步驟:
[0028](I)建立局地潛在蒸散量Ep的多元回歸模型，用函數定義為:
[0029]Ep = 2037.98-18.8308LAT-4.5801L0NG-0.157861ALT (6)
[0030]式(6)中，LAT為緯度，LONG為經度，ALT為海拔；
[0031](2)通過陸地表面淨輻射與潛在蒸散和降水量關係函數式估算地面淨輻射量RN ；
[0032](3)測算區域實際蒸散量EET，用函數定義為:
P廠中 r.Rn(r2 + Rn2 + r.Rn)
[0033]EET = (rwV+?(7)
[0034]式(7)中，r為降水量；Rn為淨福射量；
[0035](4)測算區域潛在蒸散量PET，用函數定義為:
[0036]Ep+EET = 2PET (8)
[0037](5)以水分脅迫因子變量作為環境水分因子的函數，由水分脅迫影響係數W ε
表示，用函數定義為:
[0038]We = 0.5+(ΕΕΤ/ΡΕΤ) (9)。
[0039]優選地，在步驟S3中，所述區域的土壤基礎呼吸的測定用函數定義為:
, ΝΡΡ
[0040]A =
e (10)
[0041]式(10)中:A為土壤基礎呼吸，NPP為植被性第一生產力，y為水分對土壤呼吸的限制因子，T為平均氣溫，b為溫度敏感性係數。
[0042]優選地，在步驟S3中，所述土壤基礎呼吸限制因子y用函數定義為:
[。。43] ^i+"30.0xe--(11)
PPT
[0044]式(11)中7 = ^；, PPT為年降水量，PET為年潛在蒸散量；
[0045]所述溫度敏感性係數b用函數定義為:
[0046]b = InQlO/lO (12)
[0047]式(12)中，QlO為土壤呼吸的溫度敏感性，指溫度升高10°C時，土壤呼吸強度增大的倍數。
[0048]本發明克服現有技術的不足，提供一種林地土壤有機碳遙感估測的方法，由於林地植被覆蓋區遙感圖像像元則表現為植被的光譜特徵，遙感影像植被指數NDVI是目前應用最為廣泛和適用的一個植被指數，廣泛應用於植被性第一性生產力的估測研究，為此，在本發明中，通過CASA生態過程模型，在應用NDVI遙感數據(利用高分辨遙感影像反映區域差異性)，解決傳統土壤有機碳估測模型中，一些具有空間異質性的模型參數被簡化為常數，而降低了估測精度的不足，以及土壤有機碳儲量有密切關係的土壤基礎呼吸係數，建立土壤有機碳儲量與土壤基礎呼吸的關係模型，實現林地土壤有機碳的遙感估測研究。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0049]圖1是本發明實施例中研究區地理位置示意圖；
[0050]圖2是本發明林地土壤有機碳遙感估測的方法的步驟流程圖；
[0051]圖3是本發明本發明實施例中野外樣點分布圖；
[0052]圖4是本發明實施例中永安市1999年溫度脅迫因子專題圖；
[0053]圖5是本發明實施例中永安市2008年溫度脅迫因子專題圖；
[0054]圖6是本發明實施例中水分脅迫因子求取過程圖；
[0055]圖7是本發明實施例中土壤基礎呼吸-有機碳擬合方程圖；
[0056]圖8是本發明實施例中1999年永安市林地有機碳分布專題圖；
[0057]圖9是本發明實施例中2008年永安市林地有機碳分布專題圖。
【具體實施方式】
[0058]為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，並不用於限定本發明。
[0059]在本發明實施例中，選擇具體研究區進行說明。研究區概況:永安市地處福建省閩中偏西的三明市(圖1)，東經116° 56'?117° M'，北緯25° 33'?26° 12'，東西寬約82km,南北長約71km, 土地總面積294110hm2。永安素有「九山半水半分田」之稱,境內群山疊擁，山地面積佔全市面積的59%，達到174900hm2，丘陵面積約lllOOOhm2，佔全市土地面積38%，擁有著較早上市的永安林業(集團)股份有限公司，山地資源開發利用程度總體較高，作為福建省重要經濟發展區域，是我國南方集體林重要改革試驗區、用材林重要產區。氣候為亞熱帶季風性溼潤氣候，降水較為豐沛，年均降雨量可達1490?2050mm，光照充足，年均氣溫可達14.3?19.2°C。
[0060]一種林地土壤有機碳遙感估測的方法，如圖2所示，包括以下步驟:
[0061]S1、在野外林地中取土壤並測定土壤有機碳含量；
[0062]在步驟SI中，更具體的，野外林地實測土壤有機碳含量，採樣時間段為2010年8月15日至9月10日。為了減少降雨等因素的影響，保證研究區野外採樣前三日無降水。依據研究區二類調查固定樣地分布點，選擇具有代表性的地形和植被條件的樣點116個(圖3)，剔除記錄錯誤的數據，剩餘104個數據用於建模與驗證。根據分層採樣法，每個樣點在剖面深度O?20cm、20?40cm、40?60cm共取Ikg 土壤均勻混合。實驗室內利用重絡酸鉀氧化-稀釋熱比色法測定土壤有機碳(王冬梅主編.土壤理化分析實驗指導[M].北京:中國林業出版社，2002.)。
[0063]S2、利用遙感數據和相關的氣象數據，根據碳循環過程CASA模型，提取NPP的空間分布專題信息
[0064]在步驟S2中，遙感數據研究採用與調查時間同步的ALOS影像。利用ERDAS9.2對遙感圖像進行幾何精度校正，在此基礎上利用ENVI面向對象法結合小班圖進行監督分類，得到混交林、常綠闊葉林、常綠針葉林的分布信息。氣象數據主要包括月平均氣溫，年均降水量和月平均太陽輻射數據。利用GIS克裡格空間插值法將其數據化，獲得與遙感圖像投影相同、輸出象元大小一致的氣象要素柵格圖。
[0065]更具體的技術思路如下所示:
[0066]遙感與生態系統碳平衡方程相結合的方法能夠有效地反演土壤異養呼吸的空間分布，進而提高土壤有機碳模型的預測精度。當大氣、植被、土壤處於平衡狀態下時，通過植被淨第一性生產力固定的有機碳與土壤異養呼吸釋放的有機碳(土壤基礎呼吸)相等，
V NPP
作為生態系統碳循環處於平衡狀態下的理論值。此時可以根據公式d =(周濤，史
ex } χ y
培軍，王紹強.氣候變化及人類活動對中國土壤有機碳儲量的影響[J].地理學報，2003，58(5) =727-734)來計算土壤基礎呼吸。
[0067]採用CASA模型 NPP = PAR x f(NDVI )xe*x g(r)x <sr).作為估算植被淨第一性生產力的方法。模型的主要參數如下表I所示:
[0068]表I各參數的確定方法
[0069]
參數意義確定方法
PAR 太陽有效福射PAR = SOL(x, O χ 0.5
光合有效福射f(pAR、[ND Vl(x, t) - NDVI(i, min) χ (FPAR max- FPAR min)] + ppAR min
1[NDVI(i, max)-NDVJ(i，min)]
f (PAR) (PAR)的吸收
_ [^(-v,0min)] X [FP^j?max- FPARmm] f FRiRmin
仁匕價j2SR(i, max) - SR(i, min)
最大光合利用
e*根據植被類型賦值
率
Τε\(χ) =0.8 + OmTopt(X) - 0.0005[7op/(jc)]2
g (T) 溫度脅迫因子
Te2{x,t) = 1.1814/{1 +e[。.2 師,wir]}/{l + e[a3 卜酬'
h (ω) 7jc分脅迫因子R= 0.5+(EET/PET)
溫度敏感性系
bft = Ing10/10
數
1PPT
y 水分P艮制因子y--x ~-
yl + 30.0xe'8-5x PET
[0070]
[0071]CASA模型是從植被的生理過程出發而建立的植被淨第一性生產力機理模型，該模型考慮了植被淨第一性生產力計算的兩個主要驅動變量:植被所吸收的有效光合輻射與光能利用率。而這兩個變量又可以通過NDV1、土壤水分、降水量、平均溫度等指來體現。大部分過程模型比較複雜，參數比較多，由於一些變量的定量化較困難，通常須人為指定某些參數或對模型進行簡化。相比之下，CASA模型所需要的參數相對於其他模型來說較少，這樣就避免了由於參數缺乏而人為簡化模型或者隨研究地區差異而產生的誤差。
[0072](I)利用遙感數據(NDVI)和相關的氣象數據(溫度、降水、太陽輻射)，根據碳循環過程CASA模型，實現NPP的空間分布專題信息提取:
[0073]
NPP - PAR χ /(NDVT) χ ?■* x g(T)x h(m)
[0074]式中:NPP為淨初級生產力；PAR光合有效輻射能，是從地表太陽輻射(R)估算得出(PAR = 0.5R)，R為月平均太陽輻射觀測數據；f (NDVI)為基於遙感影像標準化準差值植被(NDVI)的函數；ε *光能利用率，是具體的常數；g(T)為溫度脅迫因子；為水分脅迫因子，兩者分別為溼度和溫度的函數，表示溫度和水分對土壤植被淨初級生產力的限制影響。
[0075](2)當生態系統碳循環處於平衡狀態時，植被淨第一性生產力固定的有機碳，與通過土壤異養呼吸釋放的有機碳相等，則可在測算出NPP的基礎上，測算土壤基礎呼吸，實現區域的土壤基礎呼吸空間反演，土壤基礎呼吸計算用函數定義為:
Λ NPP
[0076]A = ^
ey } χ y
[0077]式中:A為土壤基礎呼吸，NPP為植被性第一生產力，y為水分對土壤呼吸的限制因子，T為平均氣溫。
[0078](3)林地NPP的估測
[0079]A、太陽輻射參數(PAR)的確定
[0080]太陽輻射能是森林植被進行光合作用能量來源，植物利用其中部分波長區段的輻射能合成自身有機物，這部分被植物利用的輻射能稱為光合有效輻射(Photosynthetically Active Radiat1n),簡稱 PAR,利用以下公式求得:
[0081]PAR = SOL (x, t) X0.5
[0082]式中，S0L(x，t)是t月份象元χ位置的太陽總輻射量(MJ.πΓ2)，常數0.5表示能夠被植被所利用的光合有效輻射量約佔太陽總輻射的一半比例(MeCree，1981)，有效輻射波長大體位於0.4?0.7 μ m的區間段。
[0083]目前，國內外由於對PAR的測量和研究較為薄弱，其氣候學計算方法的理論基礎還不夠紮實，根據經驗公式間接推算，常用的方法便是採用總輻射乘以光合有效輻射係數的經驗公式。目前國內學者利用CASA模型進行NPP估算時，均採用0.5作為光合有效輻射係數的取值，為此研究確定以0.5為光合有效輻射係數的取值。
[0084]B、植被對光合有效輻射吸收比例的確定
[0085]綠色植物對光能的吸收利用必須依靠葉片的光合作用來完成。f (PAR)表示植被對入射光合有效輻射(PAR)的吸收比例，是由植被指數構成的函數。植被指數能夠簡單、有效度量地表的植被狀態，成為估測植被淨第一性生產力研究的重要基礎。常用的植被指數如下表2所示:
[0086]表2常見的植被指數及其計算公式
[0087]
【權利要求】
1.一種林地土壤有機碳遙感估測的方法，其特徵在於包括以下步驟: 51、在野外林地中取土壤並測定土壤有機碳含量； 52、利用遙感數據和相關的氣象數據，根據碳循環過程CASA模型，提取NPP的空間分布專題息; 53、依據生態系統碳循環處於平衡狀態，植被淨第一性生產力固定的有機碳，與通過土壤異養呼吸釋放的有機碳相等的基礎理論，即在測算出NPP的基礎上，測算土壤基礎呼吸，完成區域的土壤基礎呼吸空間反演； 54、利用反演出土壤基礎呼吸的空間分布，結合野外所採集實驗測定的有機碳含量值進行擬合，構建林地土壤有機碳遙感估測模型。
2.如權利要求1所述的林地土壤有機碳遙感估測的方法，其特徵在於，所述步驟SI具體為:在野外林地中選擇具有代表性的地形和植被條件設採樣點，根據分層採樣法，在每個樣點在剖面深度O?20cm、20?40cm、40?60cm取土壤均勻混合後用重絡酸鉀氧化-稀釋熱比色法測定土壤有機碳含量。
3.如權利要求1所述的林地土壤有機碳遙感估測的方法，其特徵在於，在步驟S2中，所述採用CASA模型用函數定義為: NPP = PAR X /(NDVI )χε* x g{r)x h(m)( χ ) 式(I)中，NPP為植被性第一生產力；PAR光合有效輻射能，是從地表太陽輻射估算得出PAR = 0.5R，R為月平均太陽輻射觀測數據；f (NDVI)為基於遙感影像標準化準差值植被(NDVI)的函數；^光能利用率，是具體的常數；g(T)為溫度脅迫因子4(0)為水分脅迫因子，兩者分別為溼度和溫度的函數，表示溫度和水分對土壤植被淨初級生產力的限制影響。
4.如權利要求3所述的林地土壤有機碳遙感估測的方法，其特徵在於，所述光合有效福射能PAR用函數定乂為: PAR = SOL (x, t) X0.5(2) 式⑵中，SOL(x, t)是t月份象元X位置的太陽總輻射量(MJ.m_2)，常數0.5表示能夠被植被所利用的光合有效輻射量約佔太陽總輻射的一半比例，有效輻射波長大體位於0.4?0.7μπι的區間段。
5.如權利要求3所述的林地土壤有機碳遙感估測的方法，其特徵在於，所述光能利用率ε *用函數定義為:
ε (X，t) = g (T) Xh(w) X ε max(3) 式⑶中，ε (x,t)為光能利用率，g(T)為溫度脅迫因子，h(w)為水分脅迫因子，為最大光能利用率。
6.如權利要求5所述的林地土壤有機碳遙感估測的方法，其特徵在於，所述最大光能利用率ε max為BGC生態生理過程模型模擬的結果，將研究區森林類型圖中的樹種進行合併，賦予不同的植被類型以不同的最大光能利用率，得到研究區最大光能利用率專題信息。
7.如權利要求3或5所述的林地土壤有機碳遙感估測的方法，其特徵在於，所述溫度脅迫因子g(T)的確定包括以下步驟: g⑴是溫度的函數，由TeP re2構成；
T ε I (X) = 0.8+0.02Topt (χ) -0.0005 [Topt (χ) ]2(4)
T ε 2(χ, t) = 1.1814/{l+e[0.2(Topt(x)-10-T(x’t)]}/{l+e[0.3(-T-(x)-10+T(x’t))]} (5) 式⑷以及(5)中，Topt(x)表示區域內月平均NDVI值達到最高時所對應的月平均氣溫，也被稱為最適宜溫度；T(x，t)表示某一個月的平均氣溫。
8.如權利要求3或5所述的林地土壤有機碳遙感估測的方法，其特徵在於，所述水分脅迫因子/<S7)的確定包括以下步驟: (1)建立局地潛在蒸散量Ep的多元回歸模型，用函數定義為:
Ep = 2037.98-18.8308LAT-4.5801L0NG-0.157861ALT(6) 式(6)中，LAT為緯度，LONG為經度，ALT為海拔；(2)通過陸地表面淨輻射與潛在蒸散和降水量關係函數式估算地面淨輻射量RN； (3)測算區域實際蒸散量EET，用函數定義為:
r.Rn(r2 + Rn2 + r.Rn).1liilj I —z z(r + Rn)*(r +Rn )( 7 ) 式⑵中，r為降水量；Rn為淨輻射量； (4)測算區域潛在蒸散量PET，用函數定義為: Ep+EET = 2PET(8) (5)以水分脅迫因子變量作為環境水分因子的函數，由水分脅迫影響係數We表示，用函數定義為:
We = 0.5+(EET/PET) (9)。
9.如權利要求1所述的林地土壤有機碳遙感估測的方法，其特徵在於，在步驟S3中，所述區域的土壤基礎呼吸的測定用函數定義為: —NPP
(10) 式(10)中:A為土壤基礎呼吸，NPP為植被性第一生產力，y為水分對土壤呼吸的限制因子，T為平均氣溫，b為溫度敏感性係數。
10.如權利要求9所述的林地土壤有機碳遙感估測的方法，其特徵在於，在步驟S3中，所述土壤基礎呼吸限制因子y用函數定義為: — I ^"l + S0.0xe'8.5*(H)
PPT 式(11)中，x = PPT為年降水量，PET為年潛在蒸散量； 所述溫度敏感性係數b用函數定義為: b = InQlO/lO (12) 式(12)中，QlO為土壤呼吸的溫度敏感性，指溫度升高10°C時，土壤呼吸強度增大的倍數。
【文檔編號】G06F19/00GK104166782SQ201410244777
【公開日】2014年11月26日 申請日期:2014年6月5日 優先權日:2014年6月5日
【發明者】劉健, 餘坤勇 申請人:劉健, 餘坤勇