彭 羽,王 越,马江文,范 敏,白 岚,周 涛

1 中央民族大学生命与环境科学学院, 北京 100081 2 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室, 北京 100875

遥感可以为群落物种组成、生态系统结构参数及其时空变化的研究提供丰富的信息。利用遥感技术进行植物多样性估测,较传统样方调查法具有速度快、成本低、范围大等优势。因此,遥感技术逐渐成为研究生物多样性的重要工具[1- 3]。目前利用遥感进行植物多样性估测,基本可分为两种方法：一是通过电磁波遥感信息直接评估单个物种、种群和物种多样性;二是将遥感数据和环境参数应用到物种多样性预测模型中,对物种多样性进行间接估测[4- 5]。

在直接估测中,机载遥感技术应用于植物物种的直接识别。Valérie等采用两组航空照片分别鉴定出309种树冠,鉴定树种正确率高达87%[6]。Akasheh等利用机载多光谱数字图像(Airborne multi-spectral digital images,空间分辨率为0.5 m)为Rio Grande River河岸带植被的物种分布进行制图[7]。在光谱信息分析方面,NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)被广泛应用于植物多样性的估测[8- 12]。NDVI标准差与植物物种丰富度有显著相关性[3]。基于NDVI的EVI指数更适合于指示半干旱环境的植物多样性[13- 14]。其他基于NDVI改进的指数还有EVI (Enhanced Vegetation Index)[15], IRI(Infra Red Index), MIRI(Middle Infra Red Index)[16- 17], ARVI (Atmosphere Resistance Vegetation Index), SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index)[15]等。由于这些光谱植被指数只应用较窄的电磁波段的遥感信息,因此植物多样性预测精度受到一定限制[16- 17]。含有更高波谱分辨率的传感器逐渐得到开发和利用。高光谱数据,拥有上百至数百个波段信息,涵盖可见光到近红外、中红外和远红外,为植物多样性的高精度监测评估提供了可能。……