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干旱荒漠区生态系统,被认为是受全球气候变化响应最为敏感和生态系统较为脆弱的区域之一,而水问题又是干旱荒漠区资源环境和生态系统研究的核心问题,研究植被水分状况对该区生态安全至关重要。
高光谱遥感反演植物水分是目前遥感技术应用的热点和难点之一,但现有研究多集中于反演植被水分含量,且缺乏对反演机制的生理解译,同时对植被水分变化的反演很少涉及,主要原因是缺乏高光谱与水分动态变化的同步监测。本文利用高光谱遥感手段,结合传统和新型观测实验方法,在叶片(同化枝)尺度采用了LI-COR6400便携式光合作用系统测定蒸腾速率和气孔导度、应用植物水分压力室(Model3500)测定枝条水势和传统称重法测定叶片含水量:在冠层尺度基于热平衡法的茎流计(Sakuratani Sensor)测定蒸腾耗水,在像元尺度上采用了涡度相关技术(EddyCorrelation Method)测定水汽通量数据和购买了一景EO-1 Hyperion高光谱影像。通过集成上述传统和新型实验方法,对干旱区典型荒漠植被——多枝柽柳在三个空间尺度(叶片(同化枝)、冠层、像元)和不同时间尺度的光谱及水分变化进行同步监测和整合研究,结合实测环境因子、植被生理生化指标和结构参数,构建高光谱遥感反演基础数据平台,用经验模型(光谱指数)和物理模型(LIBERTY和5-Scale模型)结合的方法,揭示典型荒漠植被不同时空尺度水分动态变化的特征,探求反演植被水分动态变化的高光谱遥感方法,力求建立高光谱技术研究植被水分动态变化的新途径。
获得了以下的主要结论:
多枝柽柳叶片蒸腾速率(Tr)的最佳光谱指数SR,敏感波段集中在短波红外波段1440nm vs1460nm和1650nm vs1780nm。叶片等价水厚度(EWT)敏感波段在可见光波段(540nm vs570nm)。基于LIBERTY模型,对叶片含水量的反演取得了较理想的精度(R2=0.7183),说明用LIBERTY模型反演叶片含水量是可行的。
多枝柽柳茎干液流受自身生理活动的影响,有明显的昼夜节律性,并受环境因子的影响呈单峰或双峰波动。全年多枝柽柳的平均液流通量是19.21 g·cm-2·h-1。利用实测冠层光谱与茎流数据的相关指数(SR)的敏感波段集中在短波红外波段(1980nm vs2000nm)和可见光波段(550-nm vs600nm)。通过5-Scale模型模拟的冠层光谱与茎流数据寻找最佳指数D,最佳敏感波段处在580nm vs645nm和2000nm vs2200nm,模拟冠层光谱和实测冠层光谱的敏感波段范围较为一致。
通过线性混合模型模拟了像元光谱,结合地面蒸腾量寻找到最佳光谱指数(D),敏感波段处在短波红外波段为2220nm vs2240nm,通过Hyperion影像第160波段(2224nm)和162波段(2240nm)模拟研究区的植被蒸腾量。样区内的平均蒸腾量为0.025mm/h。同时,研究区中的涡度相关技术同步监测了样区内水汽通量的日变化特征和生长季月变化特征。涡度相关数据验证了Hyperion影像模拟的蒸腾量,相对误差在7.41％;同时验证了茎流数据估算的每月蒸腾量,5月至9月各月的相对误差分别是1.76%,7.48%,8.18%,5.77%和9.21%。总体误差(1～10%)较小,模拟Hyperion影像的蒸腾量和茎流数据监测的蒸腾量在本研究区是可信的,方法和模型可进一步的推广应用。