陆地土壤碳库是地球表面最大的碳库,全球大约含有2500Pg的碳储存在土壤中,土壤碳库约是大气碳库(760Pg)的3.3倍,是植物碳库(560Pg)的4.5倍,其中农田土壤储存的碳占土壤碳库量的8%-10%。一般情况下,农业利用会降低土壤有机碳密度,目前土地开垦已使土壤有机碳减少了30%-50%,大部分以CO2的形式释放到大气中,农业生态系统对大气温室气体的贡献率已达到20%,在全球陆地生态系统碳库中农田生态系统碳库受到的人为干扰最强烈,而其在较短时间内可以调节。目前在小尺度下农田生态系统碳储量的研究成果尚不多见,因此,开展小尺度范围农田生态系统有机碳储量方面的研究,对保持农业可持续发展、提高农业土壤碳固持能力、保障粮食安全与缓解气候变化趋势具有积极意义。本文以微山县马坡乡为研究区域,实测了研究区农田生态系统表层土壤的常规指标及地表植被信息,结合遥感影像资料,以及研究区行政图、1:50000地形图、土地利用现状图等基础图件资料,尝试遥感技术在土壤有机碳储量方面的应用,提取了研究区的农田信息和4种植被指数,并建立了基于植被指数的地上生物量遥感估算模型。根据地表土壤和植被的实测数据,分析各个生态因子与土壤有机碳的相关关系,建立了土壤有机碳影响因子集,并建立了基于多因子的地表土壤有机碳模拟模型。最后,结合地表土壤有机碳储量和植被碳储量,估算了研究区农田生态系统地表有机碳的储量。得出以下主要结论:(1)本文应用监督分类和人工参与分类的非监督分类方法,对研究区的遥感影像进行分类,后者的分类结果更好,并且分类过程较简易、快速,分类检验结果表明,利用高空间分辨率遥感影像直接提取作物种植面积,能够获得较高精度的作物分类结果。(2)通过土壤有机碳与其他生态因子的相关性分析,得出与土壤有机碳具有显著性相关关系的生态因子有土壤的砂粒、粉粒与黏粒含量、土壤碱解氮、土壤速效钾、土壤水分含量、土壤容重。采用多元线性回归分析方法,建立了土壤有机碳回归模型,最优模型为8因子模型(地上生物量、粉粒、砂粒、土壤表层温度、秸秆钾、土壤水分、土壤水解氮、土壤速效钾)和9因子模型(地上生物量、粉粒、砂粒、土壤表层温度、秸秆钾、土壤水分、秸秆全氮、土壤水解氮、土壤速效钾)。(3)研究区实测的地上作物生物量与遥感植被指数之间存在着较好的相关性,基于遥感植被指数来建立农田作物生物量的遥感估算模型是可行的。但是,不同遥感数据源、不同植被指数以及不同形式的模型之间存在一定的差别。从不同的遥感影像数据源来看,基于SPOT-5影像提取的植被指数与实测玉米地上生物量之间的相关系数整体上高于ETM影像提取的植被指数,并且其相关系数均在0.8以上;基于ETM影像的植被指数中,除了SAVI以为,其他3种植被指数与实测地上生物量的相关系数也均在0.8以上。从不同植被指数类型上看,4种植被指数与研究区实测的地上生物量之间均存在着较好的相关性,并且均达到了0.01的显著性水平,但NDVI的相关性均为最高,分别为0.889和0.907,其次为RVI和RDVI,而SAVI的相关性最低,分别为0.792和0.841。与ETM数据相比,SPOT-5数据提取植被指数的波段信息能满足要求,且SPOT-5数据具有较高的空间分辨率,与实测地上生物量的样点有更好的对应性,更适合小尺度生物量的遥感监测。(4)结合实测的地表土壤有机碳含量和地表生物量碳储量,估算了研究区农田生态系统地表有机碳储量,各碳库的储量结果如下:地上植被生物量碳库为3.18×10~7kg;地下根系生物量碳库为3.18×10~6kg;表层土壤有机碳库为1.52×10~8kg。汇总得到农田生态系统地表有机碳储量为1.87×10~8kg。