第32卷第4期Vol.32，No.415-292023年4月草业学报ACTAPRATACULTURAESINICA郭芮，伏帅，侯蒙京，等.基于Sentinel-2数据的青海门源县天然草地生物量遥感反演研究.草业学报，2023，32（4）：15−29.GUORui，FUShuai，HOUMeng-jing，etal.RemotesensingretrievalofnaturegrasslandbiomassinMenyuanCounty，QinghaiProvinceexperimentalareabasedonSentinel-2data.ActaPrataculturaeSinica，2023，32（4）：15−29.基于Sentinel-2数据的青海门源县天然草地生物量遥感反演研究郭芮1，伏帅1，侯蒙京1，刘洁1，苗春丽1，孟新月1，冯琦胜1，贺金生1，2，钱大文3，梁天刚1*（1.兰州大学草地农业科技学院，草地农业生态系统国家重点实验室，兰州大学农业农村部牧草创新重点实验室，兰州大学草地农业教育工程研究中心，甘肃兰州730020；2.北京大学城市与环境学院，北京100871；3.中国科学院西北高原生物研究所，青海西宁810008）摘要：草地地上物生物量（AGB）是评价草地生产力的重要指标，精准反演天然草地的AGB，对草地长势监测和草畜平衡评估具有重要的意义。由于常用的遥感数据（如Landsat和MODIS等）受较低时间或空间分辨率引发的诸多问题的影响，因此探索具有更高时空分辨率及更多光谱波段的Sentinel-2卫星数据在县域尺度的草地植被监测状况具有极其重要的作用。利用Sentinel-2卫星遥感影像和青海门源县实测草地AGB数据，构建了基于随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）3种机器学习方法的草地生物量估算模型，研究了2019-2021年门源县天然草地生物量时空分布特征。结果表明：1）Sentinel-2卫星影像的3个原始波段（B2、B6、B11）和2种植被指数［反红边叶绿素指数（IRECI）和特定色素简单比值植被指数（PSSRa）］，是草地AGB敏感的特征变量。其中，红边波段（B5、B6、B7）对天然草地AGB遥感反演具有重要作用。2）基于RF算法的草地AGB估测模型是门源县天然草地生物量估测的最优模型（验证集R2为0.72，RMSE为622.616kg·hm-2），优于SVM模型（验证集R2为0.66，RMSE为698.271kg·hm-2）和ANN模型（验证集R2为0.63，RMSE为730.676kg·hm-2）。3）2019-2021年门源县天然草地AGB平均值为3360.26~3544.00kg·hm-2。总体来说，2019-2021年门源县草地AGB呈先上升后下降的趋势，具有从四周向中部逐渐减少的空间分布特点。关键词：Sentinel-2；地上生物量；机器学习；天然草地；反演模型RemotesensingretrievalofnaturegrasslandbiomassinMenyuanCou...
