基于新生态系统功能指数的三江源区大面积草地退化遥感动态监测方法研究

Rangeland degradation is one of the serious environmental and social problems human is facing today. However, an effective way used to monitor real-time dynamics in the temporal and spatial pattern and degree of large area rangeland degradation has not been achieved. In this project,mid-eastern Three-River source region is taken as research area. Some innovative research tasks will be carried out as follows: (1) research on the response models of vegetation to climate change and a new ecological system function indicator for rangeland degradation monitoring (NRUE) will be proposed; (2) study on community compsition information detection by multi-source remote sensing and optimized multiple endmember spectral mixture analysis; (3) propose a new practical method of large area remote sensing monitoring of rangeland degradation based on NRUE and community compsition information. In the end, the results will be tested by multi-channel analysis. The method should be proposed in this project is able to evaluate the rangeland degradation by time series analysis with advantage of avoid climate fluctuations on rangeland degradation assessment, easy research data to collect, and suitable for large areas of rangeland dynamic monitoring; it also can timely find potential soil degradation so as to guide government take effective ecological restoration measures. NRUE is identical with some authoritative definition of rangeland degradation. In general, this study will deepen basic research in rangeland degradation; a new ecosystem functional indicator will rich rangeland degradation monitoring theory and method, and provide a model for similar research and practice.

草地退化是当今人类面临的重大环境与社会问题之一。但对大面积草地退化时空格局及程度的实时动态监测目前还没有公认的有效方法。本项目拟以三江源中东部为研究区，开展如下创新性研究工作：(1)对气候因子及其变化的植被响应模式进行研究，提出监测草地退化的新生态系统功能指数（NRUE）；（2）多源遥感和优化多端元混合像元分解的群落组成信息探测研究；（3）基于NRUE和群落组成信息形成实用化大面积遥感监测草地退化的新方法。对监测结果拟进行多途径分析验证。该方法通过时间序列分析实现草地退化的评价，能克服气候波动的影响；所需的研究数据易于收集，适合大区域草地退化的动态监测；并可即时发现土壤发生严重退化的可能，从而指导采取有效的生态修复措施；NRUE还和许多权威的草地退化定义相一致。该研究深化了草地退化的应用基础研究，拟提出的新生态系统功能指数将丰富草地退化监测的理论与方法，为同类研究和实践提供示范和借鉴。

目前大面积草地退化监测还没有公认的有效方法。根据三江源“高、寒、旱”的特点，探索了考虑气候波动影响的草地退化监测方法及草地退化时空动态及驱动因素的研究。主要内容及结论如下：.1、消除气候波动影响的草地退化监测.（1）构建了新的生态系统特征指数. 利用NDVI产品结合气象数据，构建了适合研究区“高、寒、旱”特点的生态系统特征指数（NRUE），据其时间序列分析得到1982-2012年草地变化状况。使用实测数据验证表明该方法的精度达到68.97%，使用土地利用数据验证表明其精度达到67.86%。.（2）LNS方法. 将相同生产能力单元内90th百分位的NPP作为未退化NPP参考值，在同一单元内通过实际NPP与参考值的比较判断是否发生退化。研究表明1990至2004年间退化草地面积比例上升3.84%。野外实测数据验证精度达到85.9%。.（3）植被NDVI非线性时间序列分析. 小波多尺度分析（MRA）分解1982-2012 NDVI时间序列进行草地退化监测。表明显著退化占0.9%，退化但不显著占32%, 基本不变占52.7%。恢复但不显著占13.6%，显著恢复为0.8%。.（4）建立了新指标气候利用率（CUE），并结合植被NPP、植被覆盖度、地表裸露度，尝试构建了适用于较大面积草地退化或恢复动态遥感监测的综合评价体系，对三江源2001~2012年草地退化或恢复状况进行了定量的评估。.2. 高光谱遥感探测草地群落信息及退化识别. 分别利用高光谱Hyperion和HJ-1A影像及实测光谱数据，通过多端元混合像元分解和随机森林模型，提取了可食牧草、毒杂草以及裸土组分信息，对治多-曲麻莱典型区草地退化程度进行分类，验证精度分别为84.2%和87%。说明卫星高光谱数据具有识别地表组分和探测退化的能力。. 研究三江源中东部地区黑土滩形成机制，应用改进多端元混合像元分解TM/ETM+所获得的植被和裸土盖度提取黑土滩空间分布。.3. 植被NPP、覆盖度估算及草地退化时空动态及驱动因子分析. 研究发现：1）1982-2012年三江源植被NPP平均值为187.37gCm-2yr-1，总量为59.43 TgCyr-1，空间上由东南向西北递减，NPP整体呈上升趋势。2）在1982-2000年间，气候主导植被恢复，人类活动主导植被退化；而在2001-201年间则相反。

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