典型光谱指数识别季节牧场潜力分析
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1.西南林业大学林学院;2.西南林业大学大数据与智能工程学院;3.西南林业大学大数据与人工智能研究院;4.曲靖师范学院文化旅游学院;5.中国科学院西北高原生物研究所青海省寒区恢复生态学重点实验室

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P315.7

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Potential analysis of typical spectral forindex identification season pasture
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    准确识别季节牧场对于评估与维持草原生产力和高寒草甸畜牧业的可持续发展具有重要意义。为探究Landsat8 OLI遥感数据识别季节牧场的适宜指数,选取青藏高原典型高寒草甸和高寒草原各一块作为实验区,选用暖季放牧末期的Landsat-8遥感数据,分析经牲畜啃食与践踏等干扰影响的暖季牧场与还未放牧的冷季牧场的光谱差异;构建归一化燃烧率(Normalized Burn Ration,NBR)、碳土壤指数(Char Soil Index,CSI)、归一化燃烧率2(Normalized Burn Ration 2,NBR2)、归一化差分湿润指数(Normalized Difference Moisture Index,NDMI)和归一化植被指数(Normalized Difference vegetation index,NDVI)五种对扰动敏感的光谱指数;再计算各个指数在暖季牧场和冷季牧场的分离度指数M,并利用上述五种指数识别季节牧场,定量评价各指数识别季节牧场的能力。研究结果表明:五种光谱指数在高寒草甸区和高寒草原区均能很好地区分季节牧场,M均高于2.38,总体精度均高于87%,Kappa系数均高于0.66。不论是高寒草甸还是高寒草原区,NBR相较于其他几个指数对冷暖季牧场识别效果最好,其M、制图精度和用户精度分别为(高寒草甸区:M:2.73,PA:98.72%,UA:98.72%;高寒草原区:M:2.82,PA:94.59%,UA:81.40%),本研究证明了运用遥感手段识别高原地区季节牧场的可行性。

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  • 收稿日期:2021-09-14
  • 最后修改日期:2022-04-21
  • 录用日期:2022-05-16
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