[口头报告]青藏高原草地地上生物量的时空连续制图

青藏高原草地地上生物量的时空连续制图
编号:855 稿件编号:1793 访问权限:私有 更新:2023-04-08 20:26:33 浏览:374次 口头报告

报告开始:2023年05月07日 14:24 (Asia/Shanghai)

报告时间:12min

所在会议:[7D] 7D、遥感与地理信息科学 » [7D-1] 7D-1 遥感与地理信息科学

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摘要
地上生物量(AGB)是表征植被生长状况及生产力的重要指标,对草地AGB进行准确的时空连续监测有利于实现草地的可持续发展。然而,现有的草地AGB反演方法大多是经验法,难以支持时空连续监测。由于草本植物的地上生物量主要来自于叶片,因此草地AGB可以近似为叶面积指数(LAI)和叶片干物质含量(Cm)的乘积。LAI与Cm均为PROSAIL模型的输入,据此,本研究提出了一种基于PROSAIL模型的草地AGB物理反演新方法。结果表明,该方法估算的AGB与实地测量AGB具有较高的一致性(R2=0.87, RMSE=14.29 g/m2)。借助谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)云平台,本研究生产了青藏高原2000-2021年日和月尺度的草地AGB产品。该产品阐明了青藏高原草地AGB精细的时空动态:空间上,草地AGB呈由东南向西北递减趋势;季节上,草地AGB在休眠期因放牧影响仍呈下降趋势;年际上,2000到2021年,青藏高原大部分地区草地AGB呈上升趋势,且主要集中在东部。这证明了,提出的方法在刻画草地AGB的时空动态变化上表现良好。本研究为区域乃至全球尺度草地AGB的时空连续监测提供了有效途径。
关键字
PROSIAL,草地地上生物量,青藏高原
报告人
谢江流
西南交通大学

稿件作者
尹高飞 西南交通大学
谢江流 西南交通大学
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