【摘 要】
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为实现农田生态系统碳通量动态监测，提出一种基于Landsat系列多源遥感数据的农田生态系统碳通量估算方法。以美国东北部内布拉斯加州大学农业研发中心的3块试验田地为研究区域，并结合AmeriFlux公开的对应通量站点数据进行后续建模分析。从气候变量、土壤性质、植物性状3方面综合出发，优选与农田生态系统碳通量密切相关的遥感因子，构建覆盖农田生态过程关键环节的全遥感要素数据集。随后，构建基于随机森林（R
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41801245）； 国家重点研发计划中英国际合作项目（2019YFE0125500）；
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为实现农田生态系统碳通量动态监测，提出一种基于Landsat系列多源遥感数据的农田生态系统碳通量估算方法。以美国东北部内布拉斯加州大学农业研发中心的3块试验田地为研究区域，并结合AmeriFlux公开的对应通量站点数据进行后续建模分析。从气候变量、土壤性质、植物性状3方面综合出发，优选与农田生态系统碳通量密切相关的遥感因子，构建覆盖农田生态过程关键环节的全遥感要素数据集。随后，构建基于随机森林（Random forest, RF）的农田碳通量回归预测模型，相比于岭回归模型和套索模型，该模型在农田生态系统碳通量估算方面效果更优，其决定系数（Coefficient of determination,R~2）达到0.94,均方根误差（RMSE）为4.281 g/（m~2·d）。基于随机森林模型进行因子的重要性分析可知，DVI、 NDWI、MSAVI、NRI、NDVI对碳通量估算的贡献度分别为35.6%、25.8%、12.2%、7.8%、5.2%。在以上研究基础上，通过农田生态系统碳收支时空演变特性分析可知，内布拉斯加州2013年作物生育期内的7、8月时农田碳汇能力最强，在种植初期大豆和玉米均呈现弱碳源，且玉米的碳源能力更强，在生长高峰期时玉米和大豆均呈碳汇，且玉米碳汇能力更强。本研究为农田生态系统碳收支精准估算，进而指导农业生产提供理论支持。
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