吐尔逊·艾山，吐热尼古丽·阿木提，李 静，田 源

(1.新疆维吾尔自治区农业资源区划办公室，新疆 乌鲁木齐 830004；2.农业农村部遥感应用中心 乌鲁木齐分中心，新疆 乌鲁木齐 830004；3.新疆师范大学 地理与科学学院，新疆 乌鲁木齐 830054)

草地是陆地植被的重要组成部分，是畜牧业赖以存在和发展的基础。在全球变化研究中，草地生态系统被列为重要的研究对象[1]。全球草地资源总面积为67.17亿hm2，占世界陆地总面积的52.17%[2-3]。我国草原面积近4亿hm2，是世界上第二大草地资源国[2-4]。新疆天然草地面积约5 725.87万hm2，可利用面积4 800.68万hm2，是全国四大牧区之一[5-6]。以草地为资源经营的畜牧业是新疆农业的基本组成部分[7]。目前，新疆的草地资源在过度放牧、不合理的土地利用、干旱等自然及人为因素影响下，面临着草原植被生物量减少和覆盖度降低、生产力严重下降、牧草质量下降、草地载畜量普遍降低等严重问题[8]。因此，及时准确估测草地植被生物量和生产力是草地资源管理的重要课题，对于科学利用和开发草地资源，改良和保护草地等具有重要意义。国内外学者早在20世纪初就开始了对草原的研究[9]，自20世纪60年代遥感技术出现以后，众多遥感平台已被广泛地运用于草地资源研究中[10]。

之前已有许多研究者利用遥感和地理信息系统技术对我国草地资源及产草量情况进行了研究[11-15]。当前，在草原遥感领域内，主要使用的数据源为美国的NOAA AVHRR、EOS MODIS、Landsat TM/ETM和法国的SPOT Vegetation等，国内在高空间分辨率遥感卫星草原应用方面开展的研究相对较少。本研究利用GF-1卫星数据，监测及定量评价了新疆玛纳斯河流域草地生产力状况，旨在促进GF-1卫星数据在新疆草地生产力估测方面的应用，为当地农牧业主管部门提供及时、准确的农情信息服务。

1 研究区及其数据源

1.1 研究区概况

研究区玛纳斯河流域位于新疆维吾尔自治区准噶尔盆地南缘，地理位置在东经43°08′52.8″～45°19′51.6″、北纬85°01′15.6″～87°07′40.8″。行政区范围包括沙湾县、玛纳斯县、呼图壁县、石河子市，以及在沙湾和玛纳斯两县境内的新疆生产建设兵团农八师(19个农牧团场、乡)和农六师的新湖农场[16-17]，东西长为161 km，南北长为242 km，总面积为3.61万km2。研究区年均气温8.4 ℃，年蒸发量1 700～2 200 mm，年降水量110～200 mm，属于典型的温带大陆性干旱气候区[18]。

研究区草地分成了高寒草甸类、高寒草原类、温性荒漠草原类、温性荒漠类、温性草甸草原类、温性草原类、山地草甸类和低地草甸类等，主要有半灌木、小禾草、中生杂草和密丛禾草等植被，是新疆重要的草地畜牧业生产基地之一。人口的迅速增长和经济的高速发展，以及长期以来对草地资源的粗放式经营，重利用、轻建设、轻管理，使得该地区草原存在着过度放牧，部分地区退化严重的情况。因此，对这一区域进行草地遥感监测具有现实意义。

1.2 数据源

本研究通过野外调查及资料收集所得到的主要数据有：国家基础地理中心提供的1∶100万比例尺不同草地类型矢量数据；研究区2013年7月31日、2014年7月19日GF-1卫星16 m分辨率多光谱数据；1∶10万土地利用和土壤类型图；研究区DEM及一些社会经济资料；研究区2011—2013年的草原动态监测数据、统计报表、图片、监测报告等资料；草原资源开发利用、保护、放牧状况等资料；研究区2013年7月15—25日和2014年7月15—25日样点鲜草质量数据；草地长势照片库。

2 数据处理及研究方法

2.1 数据处理

2.1.1 野外数据采集及处理

本研究中，遥感数据和地面采样分析数据是相辅相成的。因此，2013年7月15—25日和2014年7月15—25日根据研究区域遥感影像的波谱特征及研究区内代表性区域选择样方进行调查。研究区内设置草地样地26个，各种草地样地内的样方总数为234个。在野外调查过程中，对植被密度、高度、频度、地上生物量等指标进行了测定，并记录每个样方的经纬度，样方内植物种数、一年生植物比例、样地结皮状况等信息；对每个样方割草称取鲜草质量，并基于Excel软件，对地面采集数据进行整理和汇总。

2.1.2 遥感图像的处理

凭借ENVI、ERDAS、ArcGIS等软件对研究区两年GF-1卫星数据进行了辐射定标、大气校正、几何精校正和镶嵌、裁切等处理。GF-1卫星各载荷的绝对辐射定标系数来源于中国资源卫星应用中心。

2.2 研究方法

本研究以新疆典型草原区玛纳斯河流域为研究区，在“3S”技术支持下，以研究区GF-1卫星数据、野外调查获得的地面实测鲜草质量数据为基础，结合土地利用图和长期积累的其他社会经济数据，构建遥感观测(植被指数)与地面观测(样方鲜草质量)之间的多种相关模型，来探讨GF-1数据在草地生产力估测方面的应用研究。总体技术路线见图1。

图1 草地生产力估测技术路线

3 草地生产力模型构建及精度分析

3.1 NDVI值的计算

利用ENVI 5.1软件，对研究区2013年7月31日和2014年7月19日GF-1卫星数据进行波段运算，并提取研究区NDVI影像图，根据地面样点的经纬度，在对应的NDVI影像图中利用GIS技术提取每个采样点的NDVI值，建立地面样方生产力和对应的NDVI值的数据库。

3.2 模型构建

草地生产力指单位面积的草地在生长季累计生长的牧草总收获量，即草地能够生产产品的能力。草地生产力的遥感监测主要利用植被指数与绿色生物量的关系，结合地面样方调查数据建立遥感—地面相结合的统计估产模型。

首先，根据地面样点的采样时间和经纬度，在对应时间的NDVI影像图中利用GIS技术提取每个采样点的NDVI均值，建立地面样方生产力和对应的NDVI值的数据库。然后，利用研究区地面样方鲜草质量数据，与影像上对应的NDVI值分别建立线性、对数、指数、多项式、幂函数估算模型。选取40个样方参与构建模型，具体模型见表1。另选23个样方进行精度验证。

表1 2014年草地生产力估算模型(n=40)

决定系数(R2)也称拟合优度，表征因变数Y的变异中有多少百分比可由控制的自变数X来解释。其意义在于，决定系数越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比越高。为此，我们借助决定系数作为模型挑选和模型能否广泛应用的依据。

从表1中可以看出，参与构建模型的40个样方的实测生物量与遥感图像对应像元的NDVI值之间呈正相关关系，各回归模型(线性、对数、指数、多项式、幂函数)方程的决定系数都达到了极显著水平，因此可以认为，利用NDVI值来建立草地生物量遥感监测模型是可行的。

3.3 草地生产力的估测及精度检验

3.3.1 草地生产力的估测

利用以上3个较优的草地生产力估测模型(指数模型、幂函数模型、多项式模型)，对研究区2013年和2014年草地生产力状况进行反演，得到了研究区草地生产力反演结果图(图略)。从结果图中可以看出，反演的草地生物量状况与研究区实际情况比较吻合。

3.3.2 精度检验

为保证通过本模型所得到的研究区草地生产力反演数据的准确性及满足在大面积区域、不同年际间广泛应用，我们对初步选定的3个模型(多项式模型、指数模型、幂函数模型)的草地生产力反演结果进行了检验。根据采用指数模型、幂函数模型、多项式模型所得到的研究区2013、2014年草地生产力反演数据和对应年份野外调查得到的地面鲜草质量数据，对研究区草地生产力反演结果进行精度验证，结果见表2。

表2 草地生产力模型反演精度验证(n=23)

从表2可以看出，2013年指数模型、多项式模型、幂函数模型所反演的草地生产力数据与野外调查得到的地面鲜草质量数据之间的相关系数分别为0.802 4、0.830 2、0.864 3，3个模型的反演结果都达到了0.8以上，其中幂函数的相关系数最高；2014年指数模型、多项式模型、幂函数模型的相关系数分别为0.610 7、0.616 0、0.834 3，同样是幂函数的相关系数最高，且通过了显著性检验，指数模型和多项式模型的检验精度较低。这3种模型中，幂函数模型反演的结果精度最高、稳定性最强，因此能够广泛应用的模型为幂函数模型y=1 546.1x1.946 6。

4 结 论

本研究利用研究区GF-1卫星数据和野外调查数据，采用“3S”技术，以草地为监测对象，构建了遥感观测(植被指数)与地面观测(样方生产力)之间的多种草地生产力监测模型，并选取最优草地生产力监测模型对研究区草地生产力进行了估算，同时，利用地面观测数据对模型精度进行了检验，结果如下：

(1)利用研究区2014年地面样方鲜草质量数据与影像上对应的NDVI值之间的关系建立了线性、对数、指数、多项式、幂函数估算模型，结果显示，这5个回归模型方程的决定系数都达到了极显著水平，生物量与NDVI值之间呈正相关关系，因此可以认为，利用NDVI来建立草地生物量遥感监测模型是可行的。

(2)通过草地生产力估测模型所得到的生产力与实测生产力之间的回归结果显示，多项式模型、指数模型、幂函数模型的决定系数较高。因此，这3种模型是估测草地生产力的较佳模型。

(3)草地生产力估测模型(指数模型、幂函数模型、多项式模型)的监测结果显示，幂函数模型反演的结果精度最高、稳定性最强，是能够广泛应用的模型。

(4)从利用3个较优草地生产力估测模型(指数模型、幂函数模型、多项式模型)得到的研究区2013年和2014年草地生产力反演结果可以看出，研究区温性草甸草原类、温性草原类、山地草甸类分布区域的生产力最高，温性荒漠类分布区域的生产力最低，这符合研究区实际情况。

(5)本研究揭示了研究区草地生物量的空间分布特征和生产力状况，研究成果可为该区域合理利用和保护草地资源、维护草原生态平衡提供科学依据，为当地农牧业生产、管理、决策提供技术信息支持服务。

5 讨 论

(1)利用遥感技术对草地生产力进行监测的研究已较成熟，但高分辨率数据大多依赖于外国。本研究通过使用我国自主研发的GF-1卫星数据进行草地生产力监测研究，得到了很好的效果，明确了GF-1卫星数据可以应用在农牧业领域。

(2)本研究对草地生产力的监测研究是通过建立回归方程模型并逐步筛选，最终获取目标模型的。本研究回归方程精度检验数据量少，在今后的监测中需要选择典型样区与足够数量采样样本对所建立的草地生产力模型进行验证。

(3)本研究的草地生产力模型是基于GF-1卫星数据和地面样方数据建立的估测模型，能较好地反映草地生产力状况。当然，植被的地域性特点也使得本模型在其他地区使用时，不一定能够真实地反映地物现状。因此，本研究的草地生产力监测模型是否适合于其他区域的草地生产力监测，还需要在以后的研究和应用推广中进一步核实。