基于DFI指数的典型草原非光合植被覆盖度遥感估算及动态变化研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41701005
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    王静璞
  • 依托单位：
    鲁东大学
  • 学科分类：
    D0101.地貌学
  • 结题年份：
    2020
  • 批准年份：
    2017
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Fractional cover of non-photosynthetic vegetation is one of the important factors in soil wind erosion, its estimated accuracy directly impacts soil wind erosion evaluation and forecast results. The MODIS DFI (Dead fuel index) plays an important role in building remote sensing estimation model of non-photosynthetic vegetation coverage, because its good potential to characterize fractional cover of non-photosynthetic vegetation. This project will be based on measured vegetation coverage and field spectra data in typical steppe of XilinGol, to reveal the effectiveness of DFI in the representation of non-photosynthetic vegetation coverage. A NDVI-DFI trisection pixel model will be built in estimating fractional cover of photosynthetic and non-photosynthetic vegetation, which NDVI will be used in representing fractional cover of photosynthetic vegetation and DFI representing fractional cover of non-photosynthetic vegetation. Analysis of the dynamic changes of the fractional cover of non-photosynthetic vegetation will illustrate its change rules in different seasons. This research will provide technical means and scientific data in a wide range and long time series vegetation monitoring in soil wind erosion area.
非光合植被覆盖度是土壤风蚀研究的重要因子之一，其估算精度将会直接影响土壤风蚀评价、预报结果等。MODIS DFI指数具有表征非光合植被覆盖度的能力，对构建非光合植被覆盖度遥感估算模型具有重要作用。本项目以锡林郭勒典型草原区为研究区，以实测样地植被盖度和端元光谱数据为基础，揭示DFI指数表征典型草原非光合植被覆盖度的有效性；选用NDVI指数表征光合植被覆盖度、DFI指数表征非光合植被覆盖度，构建NDVI-DFI像元三分模型，估算研究区时间序列光合/非光合植被覆盖度，并实际验证估算精度，分析研究区非光合植被覆盖度的动态变化，阐明非光合植被覆盖度的季节变化规律。该研究为大范围、长时间土壤风蚀区植被监测、土壤风蚀评价等提供技术手段及科学数据。

结项摘要

光合植被（PV）和非光合植被（NPV）在草原生态系统中扮演着重要的角色，利用遥感技术定量的估算草原光合植被覆盖度（fPV）和非光合植被覆盖度（fNPV）对陆地生态系统碳储存、植被生产力、土壤侵蚀和草原火灾监测均具有重要的意义。本项目主要研究内容包括：（1）MODIS DFI指数表征fNPV的有效性；（2）构建NDVI-DFI像元三分模型，分析NDVI-DFI像元三分模型估算fNPV的可行性；（3）以锡林郭勒典型草原为研究区，利用MOD09A1数据，估算时间序列fPV、fNPV和裸土覆盖度（fBS）值，对结果进行精度评价。.本项目所取得的成果：.（1）在NPV-PV-BS三组分存在的情况下，DFI指数与fNPV呈显著相关关系，说明DFI指数可以有效的估算草原非光合植被覆盖度。通过对几种光谱指数的回归分析发现：在模拟NPV-PV-BS混合场景条件下，DFI指数与fNPV呈显著相关（R2=0.953，RMSE=0.048）。与模拟混合场景相比，在野外真实混合场景下DFI指数估算fNPV的有效性有一定程度的降低，但仍表现为显著相关（R2=0.745，RMSE=0.117）。.（2）利用MODIS模拟光谱和实测光谱反射率数据构建的NDVI-DFI特征空间图都表现为明显的三角形，符合像元三分模型的基本假设。说明通过选择NDVI指数表征fPV、DFI指数表征fNPV来构建NDVI-DFI像元三分模型，从而实现对fNPV的估算具有理论可行性。.（3）NDVI-DFI像元三分模型可以较好的估算典型草原的fPV、fNPV和fBS，利用影像端元法的fPV、fNPV和fBS估算精度高于实测端元法。其中，对于fNPV来说，影像端元法估算的RMSE为0.121（R2=0.700），实测端元法估算的RMSE为0.150（R2=0.710）。.（4）在典型草原地区，利用NDVI-DFI像元三分模型估算的时间序列fPV、fNPV和fBS与草原植被物候特征基本一致，说明NDVI-DFI像元三分模型在该地区的应用具有合理性和适用性。.本研究扩展了像元三分模型的应用范围，充分挖掘了多光谱遥感数据估算fPV、fNPV和fBS的潜力，为今后实现大范围高精度长时间序列的草原地区fPV、fNPV和fBS监测提供了依据。

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
基于实测光谱模拟Landsat-8 OLI 数据估算非光合植被覆盖度
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    地球信息科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王光镇;王静璞;韩柳;柴国奇;王周龙
  • 通讯作者：
    王周龙
基于Sentinel-2数据对典型草原光合/非光合植被覆盖度估算
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    草业科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    柴国奇;王静璞;邹学勇;王光镇;韩柳;王周龙
  • 通讯作者：
    王周龙
Estimating fractional cover of non-photosynthetic vegetation in a typical grassland area of northern China based on Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) image data
基于中分辨率成像光谱仪（MODIS）影像数据估算中国北方典型草原区非光合植被覆盖度
  • DOI：
    10.1080/01431161.2019.1620971
  • 发表时间：
    2019-05
  • 期刊：
    International Journal of Remote Sensing
  • 影响因子：
    3.4
  • 作者：
    Guoqi Chai;Jingpu Wang;Guangzhen Wang;Liqiang Kang;Mengquan Wu;Zhoulong Wang
  • 通讯作者：
    Zhoulong Wang
基于MODIS数据估算典型草原区非光合植被覆盖度
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    国土资源遥感
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    柴国奇;王静璞;王光镇;韩柳;王周龙
  • 通讯作者：
    王周龙
Mapping the fractional cover of nonphotosynthetic vegetation and its spatiotemporal variations in the Xilingol grassland using MODIS imagery (2000−2019)
利用MODIS影像绘制锡林郭勒草原非光合植被覆盖度及其时空变化（2000年—2019年）
  • DOI：
    10.1080/10106049.2020.1801860
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Geocarto International
  • 影响因子：
    3.8
  • 作者：
    Guoqi Chai;Jingpu Wang;Mengquan Wu;Guoqing Li;Li Zhang;Zhoulong Wang
  • 通讯作者：
    Zhoulong Wang

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其他文献

基于多模型的滑坡易发性评价——以甘肃岷县地震滑坡为例
  • DOI：
    10.13544/j.cnki.jeg.2016.01.003
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    工程地质学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    沈玲玲;刘连友;许冲;王静璞
  • 通讯作者：
    王静璞
基于Google Earth的毛乌素沙地新月形沙丘移动规律研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    遥感技术与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王静璞;刘连友;沈玲玲
  • 通讯作者：
    沈玲玲
基于Sentinel-2数据的典型草原光合/非光合植被覆盖度估算
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    草业科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    柴国奇;王静璞;邹学勇;王光镇;韩柳;王周龙
  • 通讯作者：
    王周龙
烟台市海岸地区土地利用变化时空分异研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    地理空间信息
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王静璞;周迪;吴晓青;马金卫
  • 通讯作者：
    马金卫
基于像元三分模型的锡林郭勒草原光合植被和非光合植被覆盖度估算
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    生态学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王光镇;王静璞;邹学勇;王周龙;宗敏
  • 通讯作者：
    宗敏

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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