基于Sentinel-2数据的干旱区典型绿洲植被叶绿素含量估算

• 作者: 丁建丽 王敬哲 葛翔宇 顾峰 高石宝
• 来源期刊: 干旱区研究
• 关键词: 绿洲 Sentinel-2数据 SPAD 叶绿素 植被指数 随机森林 新疆
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 植物生理
• 页码范围: 924-934
• 页数: 11页
• 字数: 8556字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13866/j.azr.2019.04.17

摘要

以渭干河-库车河绿洲(渭-库绿洲)为研究区,采用在机器学习方面具有明显优势的随机森林回归算法,对绿洲内的4种典型植被(棉花、芦苇、杨树、大枣)叶片的叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)进行估算和验证.首先基于“红边”处光谱信息丰富的哨兵2号(Sentinel-2)影像和由其衍生的一阶微分、二阶微分影像各提取23种对叶绿素敏感的宽波段光谱指数,加入3种影响植物生长的土壤参量(土壤含水量,土壤有机质,土壤电导率)作为影响叶片SPAD的特征变量,再根据以上特征变量对每种植被叶片各建立3种方案的SPAD估算模型,从而实现对绿洲内植被叶绿素的监测.结果 表明:①影像经一阶微分再提取的植被指数相比原位光谱植被指数,在SPAD估测模型中起到了更重要的作用,在随机森林算法的重要性排序中位居前列;②4种植被叶片的SPAD估测模型都取得了不错的效果,芦苇叶片尤为显著,确定系数(R2)达到了0.926;③分析对比3种方案下模型预测能力,方案3(包含土壤参量)的预测能力卓越[2.143＜相对百分比偏差(RPD)＜2.692],其预测能力排序为:方案3＞方案1＞方案2,土壤属性和模型预测结果有较强的非线性相关.Sentinel-2数据具有理想的估算绿洲植被叶绿素含量的潜力,提供了一种高效、低成本、潜在高精度的方案来估算叶绿素含量,可为干旱区绿洲农业、生态系统实现更有效的保护和管理提供参考.