《创新湿地植被氮素遥感监测模型》

• 来源专题：农业立体污染防治
• 编译者： 金慧敏
• 发布时间：2017-02-20
• 原文来源：http://www.mdpi.com/2072-4292/8/10/789/htm;http://www.niglas.ac.cn/xwdt_1/yjjz/201702/t20170216_4745555.html

氮元素是引发湿地污染和湖泊富营养化的关键元素之一，也是湿地植物生长发育不可缺少的重要营养元素。湿地植物氮素含量是湖泊/湿地氮循环和水体富营养化生态模型的重要参数。在植被氮素遥感监测研究中，由于遥感只能获取作物冠层顶部的光谱信息，而对冠层中、下部信息难以探测，通常直接利用冠层顶部光谱信息与少量叶片氮素含量进行遥感建模，而已有研究表明，植被氮素随冠层高度呈垂直梯度分布现象，忽略了冠层氮素垂直分布差异会限制氮素遥感反演精度和实际应用价值。

日前，中国科学院南京地理与湖泊研究所罗菊花等人以芦苇为湿地代表植物，利用植被分层的方法，基于高光谱遥感技术，研究了芦苇的氮素垂直分布规律和遥感探测氮素的冠层有效深度，并在此基础上构建了考虑芦苇冠层氮素垂直分布特性的氮素遥感监测模型。

研究结果表明：

1. 在芦苇生长盛期（植株高度为1.8-2.5 m），芦苇冠层氮素存在明显的垂直分布梯度，从上层到下层氮素所占的平均比例依次为13%, 23%, 31%, 22%, 和 11%，呈现先增加后减小的抛物线变化趋势（R2 = 0.96）；
2. 当芦苇LAI>2时，芦苇前三层对芦苇光谱的贡献率最大，高于85%，因此，前三层为芦苇氮素遥感监测的有效层，在实际研究中，应该采集前三层叶片的氮素平均值与冠层光谱构建芦苇冠层总氮遥感监测模型；
3. 混合植被指数PPR/NDVI是对芦苇氮素敏感且可有效消除LAI和背景影响的植被指数，基于该植被指数、氮素垂直分布比例和有效深度，构建了考虑氮素垂直分布的芦苇植株氮素遥感监测模型，模型对芦苇全氮含量的反演精度可达80%以上。

以上研究结果为下一步的植被氮素卫星遥感监测研究提供了理论支撑，是实现大面积快速监测湿地植被氮素及湿地植被地上氮储量遥感估算的前期基础，可为湿地植被的修复和流域内氮循环研究提供重要的数据基础。