Page 171 - 林业果树种植技术

第五章 遥感技术在林草资源调查规划与监测中的应用

缺陷。利用低空遥感平台获取感兴趣区长时间序列的高分辨率影像数据，采用相
应的指数和模型，提取草地生物量、质量及草地类型的空间分布格局。农业研究
发现，多时相 CSM（crop surface models）模型在无人机 RGB 影像监测作物高度

及生物量中有很好的效果。将该模型运用到草地生态系统草地生物量监测中，并
结合样地调查数据及植被指数进行对比分析，结果表明非定标的 RGB 影像结合
CSMs 模型对草地植被高度和生物量估算有很好的适用性，与传统草地生物量估
算模型互补应用，可有效提高估算精度。集成不同草地类型的草原生物量的季节

动态、生物量与水热条件的关系，以及地下生物量（牧草营养成分和土壤养分）
的变化进行综合分析是今后研究的重点。
（三）牧草产量评估

利用草地牧草光谱观测资料、牧草产量资料、气象资料和卫星影像数据，建
立草地牧草产量光谱植被指数和卫星遥感监测模型、气象监测模型，为及时准确
地掌握牧草产量变化提供了科学有效的手段。但由于卫星影像分辨率等因素限制，
评估精度不高。通过可见光和多光谱结合的航拍图，建立草原各类植物生长产量
的数字模型，提高草原产量评估准确率。主要包括饲草料地面积核查、饲草料长

势评估、结合光谱信息建立估产模型、测算饲草料产量。
（四）草势生长预测及 NPP 反演
通过无人机携带光谱成像仪，建立精准的草原光谱分布图，提高草势生长预

测准确率。对草地植被的分析判断：结合地面调查，确定草地类型、植被盖度等；
月度间、年度间的植被长势分析评估；选择典型区域作为样本源，进行光谱航测，
结合卫星遥感、地面实测，建立估产和评估模型，对草地生产力和生态状况进行
评估。
传统的植被净初级生产力（NPP）反演采用 CASE 等传统模型，适用于对大

尺度范围、低分辨率的卫星影像（如MODIS、Landsat等）进行粗估算，但对小范围、
复杂地形条件下草地 NPP 反演精度并不理想。采用多光谱传感器获取不同区域、
地形条件、时相下的草地无人机影像，修正 CASE 等传统模型参数，达到反演的

最佳精度，进而推广应用具有重要意义。
（五）草原生物灾害预测预警
草原灾害发生突然、蔓延迅速，且多在人烟稀少、道路难至的区域，人工实
地踏勘制约因素较多，但受制于传统遥感平台空间分辨率及重访周期的限制，无

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