一种林地土壤有机碳遥感估测的方法
【专利摘要】本发明提供了一种林地土壤有机碳遥感估测的方法，由于林地植被覆盖区遥感图像像元则表现为植被的光谱特征，遥感影像植被指数NDVI是目前应用最为广泛和适用的一个植被指数，广泛应用于植被性第一性生产力的估测研究，为此，在本发明中，通过CASA生态过程模型，在应用NDVI遥感数据(利用高分辨遥感影像反映区域差异性)，解决传统土壤有机碳估测模型中，一些具有空间异质性的模型参数被简化为常数，而降低了估测精度的不足，以及土壤有机碳储量有密切关系的土壤基础呼吸系数，建立土壤有机碳储量与土壤基础呼吸的关系模型，实现林地土壤有机碳的遥感估测研究。
【专利说明】一种林地土壤有机碳遥感估测的方法
【技术领域】
[0001]本发明属于林地土壤估测技术，尤其涉及一种林地土壤有机碳遥感估测的方法。
【背景技术】
[0002]自上世纪50年代研究土壤有机碳以来，土壤有机碳估测方法在不断的改进、提升与完善，主要有植被类型法、土壤类型法、生命带法、模型法等4种类型。其中，土壤类型法要求具备完备、较为完整的土壤理化性质数据(包括土层厚度等)、分布图，在实际操作中难以做到，而且受不同国家土壤分类系统的不统一等因素影响，类型法的估测差异性较大。在人类对社会开发显多元化发展和急剧式变化的影响下，基于植被与土壤类型一一对应的理论假设为基础的生命带法与植被类型法的估测结果带来不确定因素，计算误差也会较大。模型法利用剖面数据实现相似土壤、生态区域土壤碳储量的外推与计算，已发展有相关关系模型、机理过程模型，也有基于实测样本和遥感数据耦合的数学模型，良好地解决尺度转换的技术问题，但由于缺乏大量相关和连续观测的数据，使得模型的参数量化存在不稳定因素，影响估测效果。随着地统计学、空间信息技术(遥感技术、地理信息系统技术)的发展，进一步推动了土壤有机碳尺度性估测与分布的研究，尤其是遥感以空间尺度性和时间动态性的时空技术优势，为资源环境的监测提供了重要技术方法，使得基于野外调查取样的地统计学估测、GIS空间插值估测、遥感尺度性反演等测定方法，成为当前土壤有机碳的常用的测定方法。
[0003]应用遥感估算土壤有机碳或其他土壤养分的长期目标是确定和推导植被冠层覆盖下的土壤养分特征，土壤反射光谱包含着丰富的土壤信息，从中可获取土壤有机质含量、氧化铁含量、土壤质地、主导粘土矿物类型等多种有用信息。据此，人们利用遥感技术测定土壤有机碳含量，并取得了一定的成果。但由于林地上的森林覆被物丰富，植被冠层覆盖下的土壤理化性质(例如土壤有机碳、有机质、养分含量和排水类型)不能直接使用卫星或航空影像数据来观测和计算。
[0004]到目前为此，利用遥感技术测定土壤有机碳含量或其他土壤养分特征，基本上是基于裸土地或农业用地上的研究和应用。选择合适的替代法是实现基于野外调查样本取样的林地土壤尺度性遥感估测的第一步。当前用于替代法估测土壤有机碳的生态过程模型较多，如何选择适合区域的，通过遥感可较易实现的，是研究实现土壤有机碳的关键技术。
【发明内容】
[0005]本发明的目的在于提供一种林地土壤有机碳遥感估测的方法，旨在借助于遥感与碳循环过程模型，通过替代法思维，实现林地土壤有机碳的的时空领域估测与反演，并解决传统土壤有机碳估测模型中，一些具有空间异质性的模型参数被简化为常数，而降低了估测精度的不足的问题。
[0006]本发明是这样实现的，一种林地土壤有机碳遥感估测的方法，包括以下步骤:
[0007]S1、在野外林地中取土壤并测定土壤有机碳含量；
[0008]S2、利用遥感数据和相关的气象数据，根据碳循环过程CASA模型，提取NPP的空间分布专题信息；
[0009]S3、依据生态系统碳循环处于平衡状态，植被净第一性生产力固定的有机碳，与通过土壤异养呼吸释放的有机碳相等的基础理论，即在测算出NPP的基础上，测算土壤基础呼吸，完成区域的土壤基础呼吸空间反演；
[0010]S4、利用反演出土壤基础呼吸的空间分布，结合野外所采集实验测定的有机碳含量值进行拟合，构建林地土壤有机碳遥感估测模型。
[0011]优选地，所述步骤SI具体为:在野外林地中选择具有代表性的地形和植被条件设采样点，根据分层采样法，在每个样点在剖面深度O?20cm、20?40cm、40?60cm取土壤均匀混合后用重络酸钾氧化-稀释热比色法测定土壤有机碳含量。
[0012]优选地，在步骤S2中，所述采用CASA模型用函数定义为:
[0013]
NPP = PAR χ /(NDVI )χε*χ g(r)x h{m)( I )
[0014]式(I)中，NPP为植被性第一生产力；PAR光合有效辐射能，是从地表太阳辐射估算得出PAR = 0.5R，R为月平均太阳辐射观测数据；f (NDVI)为基于遥感影像标准化准差值植被(NDVI)的函数；ε *光能利用率，是具体的常数；g(T)为温度胁迫因子为水分胁迫因子，两者分别为湿度和温度的函数，表示温度和水分对土壤植被净初级生产力的限制影响。
[0015]优选地，所述光合有效辐射能PAR用函数定义为:
[0016]PAR = SOL (x, t) Χ0.5 (2)
[0017]式⑵中，S0L(x，t)是t月份象元χ位置的太阳总辐射量001_2)，常数0.5表示能够被植被所利用的光合有效辐射量约占太阳总辐射的一半比例，有效辐射波长大体位于0.4?0.7μπι的区间段。
[0018]优选地，所述光能利用率ε *用函数定义为:
[0019]ε (χ, t) = g (T) Xh(w) X ε max(3)
[0020]式(3)中，ε (x, t)为光能利用率，g(T)为温度胁迫因子，h(w)为水分胁迫因子，ε max为最大光能利用率。
[0021]优选地，所述最大光能利用率ε max为BGC生态生理过程模型模拟的结果，将研究区森林类型图中的树种进行合并，赋予不同的植被类型以不同的最大光能利用率，得到研究区最大光能利用率专题信息。
[0022]优选地，所述温度胁迫因子g(T)的确定包括以下步骤:
[0023]g⑴是温度的函数，由Tel * Te2构成。
[0024]T ε I (X) = 0.8+0.02Topt (χ) -0.0005 [Topt (χ) ]2(4)
[0025]T ε 2(χ, t) = 1.1814/{I+e[α2(Topt(χ)_10_τ(χ'}]}/{I+e[α3(_Topt(χ)_10+τ(χ'?}]} (5)
[0026]式⑷以及(5)中，Topt(x)表示区域内月平均NDVI值达到最高时所对应的月平均气温，也被称为最适宜温度；T(x，t)表示某一个月的平均气温。
[0027]优选地，所述水分胁迫因子Zi(CT)的确定包括以下步骤:
[0028](I)建立局地潜在蒸散量Ep的多元回归模型，用函数定义为:
[0029]Ep = 2037.98-18.8308LAT-4.5801L0NG-0.157861ALT (6)
[0030]式(6)中，LAT为纬度，LONG为经度，ALT为海拔；
[0031](2)通过陆地表面净辐射与潜在蒸散和降水量关系函数式估算地面净辐射量RN ；
[0032](3)测算区域实际蒸散量EET，用函数定义为:
P厂中 r.Rn(r2 + Rn2 + r.Rn)
[0033]EET = (rwV+?(7)
[0034]式(7)中，r为降水量；Rn为净福射量；
[0035](4)测算区域潜在蒸散量PET，用函数定义为:
[0036]Ep+EET = 2PET (8)
[0037](5)以水分胁迫因子变量作为环境水分因子的函数，由水分胁迫影响系数W ε
表示，用函数定义为:
[0038]We = 0.5+(ΕΕΤ/ΡΕΤ) (9)。
[0039]优选地，在步骤S3中，所述区域的土壤基础呼吸的测定用函数定义为:
, ΝΡΡ
[0040]A =
e (10)
[0041]式(10)中:A为土壤基础呼吸，NPP为植被性第一生产力，y为水分对土壤呼吸的限制因子，T为平均气温，b为温度敏感性系数。
[0042]优选地，在步骤S3中，所述土壤基础呼吸限制因子y用函数定义为:
[。。43] ^i+"30.0xe--(11)
PPT
[0044]式(11)中7 = ^；, PPT为年降水量，PET为年潜在蒸散量；
[0045]所述温度敏感性系数b用函数定义为:
[0046]b = InQlO/lO (12)
[0047]式(12)中，QlO为土壤呼吸的温度敏感性，指温度升高10°C时，土壤呼吸强度增大的倍数。
[0048]本发明克服现有技术的不足，提供一种林地土壤有机碳遥感估测的方法，由于林地植被覆盖区遥感图像像元则表现为植被的光谱特征，遥感影像植被指数NDVI是目前应用最为广泛和适用的一个植被指数，广泛应用于植被性第一性生产力的估测研究，为此，在本发明中，通过CASA生态过程模型，在应用NDVI遥感数据(利用高分辨遥感影像反映区域差异性)，解决传统土壤有机碳估测模型中，一些具有空间异质性的模型参数被简化为常数，而降低了估测精度的不足，以及土壤有机碳储量有密切关系的土壤基础呼吸系数，建立土壤有机碳储量与土壤基础呼吸的关系模型，实现林地土壤有机碳的遥感估测研究。
【专利附图】
【附图说明】
[0049]图1是本发明实施例中研究区地理位置示意图；
[0050]图2是本发明林地土壤有机碳遥感估测的方法的步骤流程图；
[0051]图3是本发明本发明实施例中野外样点分布图；
[0052]图4是本发明实施例中永安市1999年温度胁迫因子专题图；
[0053]图5是本发明实施例中永安市2008年温度胁迫因子专题图；
[0054]图6是本发明实施例中水分胁迫因子求取过程图；
[0055]图7是本发明实施例中土壤基础呼吸-有机碳拟合方程图；
[0056]图8是本发明实施例中1999年永安市林地有机碳分布专题图；
[0057]图9是本发明实施例中2008年永安市林地有机碳分布专题图。
【具体实施方式】
[0058]为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0059]在本发明实施例中，选择具体研究区进行说明。研究区概况:永安市地处福建省闽中偏西的三明市(图1)，东经116° 56'?117° M'，北纬25° 33'?26° 12'，东西宽约82km,南北长约71km, 土地总面积294110hm2。永安素有“九山半水半分田”之称,境内群山叠拥，山地面积占全市面积的59%，达到174900hm2，丘陵面积约lllOOOhm2，占全市土地面积38%，拥有着较早上市的永安林业(集团)股份有限公司，山地资源开发利用程度总体较高，作为福建省重要经济发展区域，是我国南方集体林重要改革试验区、用材林重要产区。气候为亚热带季风性湿润气候，降水较为丰沛，年均降雨量可达1490?2050mm，光照充足，年均气温可达14.3?19.2°C。
[0060]一种林地土壤有机碳遥感估测的方法，如图2所示，包括以下步骤:
[0061]S1、在野外林地中取土壤并测定土壤有机碳含量；
[0062]在步骤SI中，更具体的，野外林地实测土壤有机碳含量，采样时间段为2010年8月15日至9月10日。为了减少降雨等因素的影响，保证研究区野外采样前三日无降水。依据研究区二类调查固定样地分布点，选择具有代表性的地形和植被条件的样点116个(图3)，剔除记录错误的数据，剩余104个数据用于建模与验证。根据分层采样法，每个样点在剖面深度O?20cm、20?40cm、40?60cm共取Ikg 土壤均勻混合。实验室内利用重络酸钾氧化-稀释热比色法测定土壤有机碳(王冬梅主编.土壤理化分析实验指导[M].北京:中国林业出版社，2002.)。
[0063]S2、利用遥感数据和相关的气象数据，根据碳循环过程CASA模型，提取NPP的空间分布专题信息
[0064]在步骤S2中，遥感数据研究采用与调查时间同步的ALOS影像。利用ERDAS9.2对遥感图像进行几何精度校正，在此基础上利用ENVI面向对象法结合小班图进行监督分类，得到混交林、常绿阔叶林、常绿针叶林的分布信息。气象数据主要包括月平均气温，年均降水量和月平均太阳辐射数据。利用GIS克里格空间插值法将其数据化，获得与遥感图像投影相同、输出象元大小一致的气象要素栅格图。
[0065]更具体的技术思路如下所示:
[0066]遥感与生态系统碳平衡方程相结合的方法能够有效地反演土壤异养呼吸的空间分布，进而提高土壤有机碳模型的预测精度。当大气、植被、土壤处于平衡状态下时，通过植被净第一性生产力固定的有机碳与土壤异养呼吸释放的有机碳(土壤基础呼吸)相等，
V NPP
作为生态系统碳循环处于平衡状态下的理论值。此时可以根据公式d =(周涛，史
ex } χ y
培军，王绍强.气候变化及人类活动对中国土壤有机碳储量的影响[J].地理学报，2003，58(5) =727-734)来计算土壤基础呼吸。
[0067]采用CASA模型 NPP = PAR x f(NDVI )xe*x g(r)x <sr).作为估算植被净第一性生产力的方法。模型的主要参数如下表I所示:
[0068]表I各参数的确定方法
[0069]
参数意义确定方法
PAR 太阳有效福射PAR = SOL(x, O χ 0.5
光合有效福射f(pAR、[ND Vl(x, t) - NDVI(i, min) χ (FPAR max- FPAR min)] + ppAR min
1[NDVI(i, max)-NDVJ(i，min)]
f (PAR) (PAR)的吸收
_ [^(-v,0min)] X [FP^j?max- FPARmm] f FRiRmin
仁匕价j2SR(i, max) - SR(i, min)
最大光合利用
e*根据植被类型赋值
率
Τε\(χ) =0.8 + OmTopt(X) - 0.0005[7op/(jc)]2
g (T) 温度胁迫因子
Te2{x,t) = 1.1814/{1 +e[。.2 師,wir<">]}/{l + e[a3 卜酬'
h (ω) 7jc分胁迫因子R= 0.5+(EET/PET)
温度敏感性系
bft = Ing10/10
数
1PPT
y 水分P艮制因子y--x ~-
yl + 30.0xe'8-5x PET
[0070]
[0071]CASA模型是从植被的生理过程出发而建立的植被净第一性生产力机理模型，该模型考虑了植被净第一性生产力计算的两个主要驱动变量:植被所吸收的有效光合辐射与光能利用率。而这两个变量又可以通过NDV1、土壤水分、降水量、平均温度等指来体现。大部分过程模型比较复杂，参数比较多，由于一些变量的定量化较困难，通常须人为指定某些参数或对模型进行简化。相比之下，CASA模型所需要的参数相对于其他模型来说较少，这样就避免了由于参数缺乏而人为简化模型或者随研究地区差异而产生的误差。
[0072](I)利用遥感数据(NDVI)和相关的气象数据(温度、降水、太阳辐射)，根据碳循环过程CASA模型，实现NPP的空间分布专题信息提取:
[0073]
NPP - PAR χ /(NDVT) χ ?■* x g(T)x h(m)
[0074]式中:NPP为净初级生产力；PAR光合有效辐射能，是从地表太阳辐射(R)估算得出(PAR = 0.5R)，R为月平均太阳辐射观测数据；f (NDVI)为基于遥感影像标准化准差值植被(NDVI)的函数；ε *光能利用率，是具体的常数；g(T)为温度胁迫因子；为水分胁迫因子，两者分别为湿度和温度的函数，表示温度和水分对土壤植被净初级生产力的限制影响。
[0075](2)当生态系统碳循环处于平衡状态时，植被净第一性生产力固定的有机碳，与通过土壤异养呼吸释放的有机碳相等，则可在测算出NPP的基础上，测算土壤基础呼吸，实现区域的土壤基础呼吸空间反演，土壤基础呼吸计算用函数定义为:
Λ NPP
[0076]A = ^
ey } χ y
[0077]式中:A为土壤基础呼吸，NPP为植被性第一生产力，y为水分对土壤呼吸的限制因子，T为平均气温。
[0078](3)林地NPP的估测
[0079]A、太阳辐射参数(PAR)的确定
[0080]太阳辐射能是森林植被进行光合作用能量来源，植物利用其中部分波长区段的辐射能合成自身有机物，这部分被植物利用的辐射能称为光合有效辐射(Photosynthetically Active Radiat1n),简称 PAR,利用以下公式求得:
[0081]PAR = SOL (x, t) X0.5
[0082]式中，S0L(x，t)是t月份象元χ位置的太阳总辐射量(MJ.πΓ2)，常数0.5表示能够被植被所利用的光合有效辐射量约占太阳总辐射的一半比例(MeCree，1981)，有效辐射波长大体位于0.4?0.7 μ m的区间段。
[0083]目前，国内外由于对PAR的测量和研究较为薄弱，其气候学计算方法的理论基础还不够扎实，根据经验公式间接推算，常用的方法便是采用总辐射乘以光合有效辐射系数的经验公式。目前国内学者利用CASA模型进行NPP估算时，均采用0.5作为光合有效辐射系数的取值，为此研究确定以0.5为光合有效辐射系数的取值。
[0084]B、植被对光合有效辐射吸收比例的确定
[0085]绿色植物对光能的吸收利用必须依靠叶片的光合作用来完成。f (PAR)表示植被对入射光合有效辐射(PAR)的吸收比例，是由植被指数构成的函数。植被指数能够简单、有效度量地表的植被状态，成为估测植被净第一性生产力研究的重要基础。常用的植被指数如下表2所示:
[0086]表2常见的植被指数及其计算公式
[0087]
【权利要求】
1.一种林地土壤有机碳遥感估测的方法，其特征在于包括以下步骤: 51、在野外林地中取土壤并测定土壤有机碳含量； 52、利用遥感数据和相关的气象数据，根据碳循环过程CASA模型，提取NPP的空间分布专题息; 53、依据生态系统碳循环处于平衡状态，植被净第一性生产力固定的有机碳，与通过土壤异养呼吸释放的有机碳相等的基础理论，即在测算出NPP的基础上，测算土壤基础呼吸，完成区域的土壤基础呼吸空间反演； 54、利用反演出土壤基础呼吸的空间分布，结合野外所采集实验测定的有机碳含量值进行拟合，构建林地土壤有机碳遥感估测模型。
2.如权利要求1所述的林地土壤有机碳遥感估测的方法，其特征在于，所述步骤SI具体为:在野外林地中选择具有代表性的地形和植被条件设采样点，根据分层采样法，在每个样点在剖面深度O?20cm、20?40cm、40?60cm取土壤均勻混合后用重络酸钾氧化-稀释热比色法测定土壤有机碳含量。
3.如权利要求1所述的林地土壤有机碳遥感估测的方法，其特征在于，在步骤S2中，所述采用CASA模型用函数定义为: NPP = PAR X /(NDVI )χε* x g{r)x h(m)( χ ) 式(I)中，NPP为植被性第一生产力；PAR光合有效辐射能，是从地表太阳辐射估算得出PAR = 0.5R，R为月平均太阳辐射观测数据；f (NDVI)为基于遥感影像标准化准差值植被(NDVI)的函数；^光能利用率，是具体的常数；g(T)为温度胁迫因子4(0)为水分胁迫因子，两者分别为湿度和温度的函数，表示温度和水分对土壤植被净初级生产力的限制影响。
4.如权利要求3所述的林地土壤有机碳遥感估测的方法，其特征在于，所述光合有效福射能PAR用函数定乂为: PAR = SOL (x, t) X0.5(2) 式⑵中，SOL(x, t)是t月份象元X位置的太阳总辐射量(MJ.m_2)，常数0.5表示能够被植被所利用的光合有效辐射量约占太阳总辐射的一半比例，有效辐射波长大体位于0.4?0.7μπι的区间段。
5.如权利要求3所述的林地土壤有机碳遥感估测的方法，其特征在于，所述光能利用率ε *用函数定义为:
ε (X，t) = g (T) Xh(w) X ε max(3) 式⑶中，ε (x,t)为光能利用率，g(T)为温度胁迫因子，h(w)为水分胁迫因子，为最大光能利用率。
6.如权利要求5所述的林地土壤有机碳遥感估测的方法，其特征在于，所述最大光能利用率ε max为BGC生态生理过程模型模拟的结果，将研究区森林类型图中的树种进行合并，赋予不同的植被类型以不同的最大光能利用率，得到研究区最大光能利用率专题信息。
7.如权利要求3或5所述的林地土壤有机碳遥感估测的方法，其特征在于，所述温度胁迫因子g(T)的确定包括以下步骤: g⑴是温度的函数，由TeP re2构成；
T ε I (X) = 0.8+0.02Topt (χ) -0.0005 [Topt (χ) ]2(4)
T ε 2(χ, t) = 1.1814/{l+e[0.2(Topt(x)-10-T(x’t)]}/{l+e[0.3(-T-(x)-10+T(x’t))]} (5) 式⑷以及(5)中，Topt(x)表示区域内月平均NDVI值达到最高时所对应的月平均气温，也被称为最适宜温度；T(x，t)表示某一个月的平均气温。
8.如权利要求3或5所述的林地土壤有机碳遥感估测的方法，其特征在于，所述水分胁迫因子/<S7)的确定包括以下步骤: (1)建立局地潜在蒸散量Ep的多元回归模型，用函数定义为:
Ep = 2037.98-18.8308LAT-4.5801L0NG-0.157861ALT(6) 式(6)中，LAT为纬度，LONG为经度，ALT为海拔；(2)通过陆地表面净辐射与潜在蒸散和降水量关系函数式估算地面净辐射量RN； (3)测算区域实际蒸散量EET，用函数定义为:
r.Rn(r2 + Rn2 + r.Rn).1liilj I —z z(r + Rn)*(r +Rn )( 7 ) 式⑵中，r为降水量；Rn为净辐射量； (4)测算区域潜在蒸散量PET，用函数定义为: Ep+EET = 2PET(8) (5)以水分胁迫因子变量作为环境水分因子的函数，由水分胁迫影响系数We表示，用函数定义为:
We = 0.5+(EET/PET) (9)。
9.如权利要求1所述的林地土壤有机碳遥感估测的方法，其特征在于，在步骤S3中，所述区域的土壤基础呼吸的测定用函数定义为: —NPP
(10) 式(10)中:A为土壤基础呼吸，NPP为植被性第一生产力，y为水分对土壤呼吸的限制因子，T为平均气温，b为温度敏感性系数。
10.如权利要求9所述的林地土壤有机碳遥感估测的方法，其特征在于，在步骤S3中，所述土壤基础呼吸限制因子y用函数定义为: — I ^"l + S0.0xe'8.5*(H)
PPT 式(11)中，x = PPT为年降水量，PET为年潜在蒸散量； 所述温度敏感性系数b用函数定义为: b = InQlO/lO (12) 式(12)中，QlO为土壤呼吸的温度敏感性，指温度升高10°C时，土壤呼吸强度增大的倍数。
【文档编号】G06F19/00GK104166782SQ201410244777
【公开日】2014年11月26日 申请日期:2014年6月5日 优先权日:2014年6月5日
【发明者】刘健, 余坤勇 申请人:刘健, 余坤勇