基于无人机航拍的沙漠化地区破碎化景观土壤有机碳储量数字制图

作者:奈曼站  更新时间:2022-06-21

土地覆被和碳储量是评估“土地退化中立(land degradation neutrality,LDN)”重要的全球性建议指标。LDN目标与陆地生态系统息息相关,已成为《联合国2030年可持续发展议程》的优先事项,即在全球范围内避免、减少和逆转普遍性和系统性的土地退化。在可预见的未来,土壤数据库和数字土壤制图将基于可持续发展目标为LDN框架提供更多的重要信息。然而,高度的斑块性是沙漠化景观最突出的特征之一,也是提高土壤属性空间预测准确性的主要障碍。为了缓解这一问题,过去的做法之一是进行劳动密集型、高成本、耗时的密集采样,也有研究则侧重于更为精细的分辨率来表征景观碎片之间的差异。轻型无人机(UAVs)在野外调查中的潜力和优势已经被证明,其廉价的航空摄影平台可以作为卫星传感器的替代方案,从而在卫星和实地观测之间架起桥梁。中国北方农牧交错带是探索无人机技术捕捉沙漠化地区破碎化景观的理想区域。尽管这项技术在其目前的发展状态下会有局限性,但结果将有足够的希望来证明对这项技术的进一步探索是合理的。

为了提高沙漠化斑块识别和土壤有机碳(SOC)的预测精度,我们利用宜树华教授(南通大学)开发的飞控APP,在科尔沁沙地沿沙漠化程度(重度和极重度、中度、轻度)进行了实地调查和低空航拍影像采集(图1)。对归一化植被指数(NDVI)与航拍影像提取的植被覆盖度(FVC)进行分段线性回归(图2);利用回归克里格法,基于成土因子(植被、气候和地形)预测SOC储量(图3)。预测结果和交叉验证表明,沙漠化景观的破碎化结构和SOC储量的预测精度都有很大的提高。成土因子中,植被覆盖度(R2c = 0.94)和蒸散发(R2c = 0.86)对SOC储量分别具有显著的正向影响(图4),且分别存在间接和直接的因果关系。可见,本研究以相对较小的成本,可以为决策者在确定沙漠化景观LDN状况的过程中提供具有更高斑块性和准确性的SOC储量信息。随着UAV技术越来越普及,它将全面支持土壤属性的数字制图。

该成果以Mapping of soil organic carbon stocks based on aerial photography in a fragmented desertification landscape 为题在线发表在遥感领域期刊Remote Sensing (IF = 4.848) 上。西北研究院生态与农业研究室奈曼沙漠化研究站助理研究员连杰为第一作者,李玉强研究员为通讯作者。该研究获内蒙古重大项目(2021ZD0015)和国家自然科学基金项目(41807525)资助。

文章链接:https://doi.org/10.3390/rs14122829

图1 无人机航拍的飞行设置和植被盖度提取的流程图

图2 不同沙漠化程度的MODIS归一化植被指数与植被覆盖度的关系

图3 土壤有机碳密度的空间预测结果

图4 土壤有机碳密度与成土因子之间的分段结构方程模型


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