DB36_T 1666-2022 森林植被生态质量遥感监测评价规范.docx

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1、ICS07.060CCSB18DB36江西省地方标准DB36/T16662022森林植被生态质量遥感监测评价规范Evaluationspecificationforremotesensingmonitoringofforestvegetationecologicalquality2022-10-25发布2023-05-01实施江西省市场监督管理局发布DB36/T1666-2022目次前言.II1范围.12规范性引用文件.13术语和定义.14数据基础.15卫星遥感数据预处理.26森林植被生态评价方法.27评价流程及结果.4附录A(资料性)常用中高空间分辨率星载仪器及其红光和近红外波段参数.6附录

2、B(规范性)森林植被净初级生产力估算方法.7参考文献.8IDB36/T1666-2022前言本文件按照GB/T1.1-2020标准化工作导则第1部分:标准化文件的结构和起草规则给出的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由江西省气象标准化技术委员会(JX/TC017)提出并归口。本文件起草单位:江西省生态气象中心。本文件主要起草人:陈兴鹃、聂志强、李柏贞、戴芳筠、秦晓晨、戴志健、王怀清、占明锦、许彬。IIDB36/T1666-2022森林植被生态质量遥感监测评价规范1范围本文件规定了森林植被生态质量遥感监测的数据预处理方法、评价流程和方法。本

3、文件适用于森林植被生态质量卫星遥感监测、评价与服务等。2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。QX/T474-2019卫星遥感技术导则水稻长势QX/T494-2019陆地植被气象与生态质量监测评价等级3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1归一化植被指数normalizeddifferencevegetationindex;NDVI近红外、红外两个波段的反射率之差除以二者之和。注:来源:QX/T494-20193.2植被覆盖度vegetationcover

4、age;VC植被的冠层垂直投影面积占对应地表面积的百分比。注:来源:QX/T494-20193.3植被净初级生产力netprimaryproductivityofvegetation;NPP单位面积植被在某一时间内通过光合作用固定的有机物质减去自养呼吸消耗后剩余的有机物质总量。注:以碳(C)计,单位为克每平方米(g/m2)。来源:QX/T494-20194数据基础4.1卫星数据源1DB36/T1666-2022遥感影像数据源应选取载有可见光和近红外波段探测仪器的卫星,常用中高空间分辨率星载仪器及其红光和近红外波段参数参考附录A。4.2坐标系选取坐标系统采用2000国家大地坐标系(CGCS200

5、0),高程基准采用1985国家高程基准。5卫星遥感数据预处理5.1辐射定标利用绝对定标系数(包括绝对定标系数增益和偏移量)将遥感影像像元亮度值转换为辐射亮度值,实现辐射定标,转换公式见式(1):𝐿=𝐷𝑁𝑎+𝐿(1)式中:L辐射亮度值;DN计数值;a绝对定标系数增益,从遥感数据元文件中获取;L偏移量,从遥感数据元文件中获取。5.2大气校正基于辐射亮度值L,通过输入影像的头文件、波谱响应函数等信息,利用大气辐射传输模型,剔除大气信号干扰,获得地表反射率数据,完成大气校正。5.3几何校正应选择不变地物的控制点进行几何校正

6、,且控制点在影像上均匀分布,校正后的影像地理位置误差应小于0.5个像元。卫星遥感数据辐射定标、大气校正和几何校正方法依据QX/T474-2019执行。6森林植被生态评价方法6.1植被覆盖度(VC)以所选卫星估算的归一化植被指数(NDVI)为基础,估算VC。月VC估算方法见式(2):𝑉𝐶=100%(2)式中:VC评价时段第k月VC;NDVI评价时段第k月的NDVI,由月内单时相NDVI通过最大值合成法获得;NDVI像元为纯土壤时的NDVI,推荐NDVI取值为0.05;NDVI像元为全植被覆盖下的NDVI,推荐NDVI取值为0.95。评价时段平均VC计算方法见式(3

7、):𝑉𝐶=(3)2DB36/T1666-2022式中:VC评价时段平均VC;C评价时段第k月的VC;K评价时段包含的月数;k评价时段月序。VC对比计算方法见式(4):𝑉𝐶=𝑉𝐶𝑉𝐶(4)式中:VC评价时段VC的平均值与常年(对森林植被,为10年或以上)同期VC平均值的差值;VC评价时段VC的平均值;VC常年(对森林植被,为10年或以上)同期VC的平均值。6.2植被净初级生产力(NPP)月度NPP的估算方法,见式(5,6):𝑁𝑃w

8、875;=𝐺𝑃𝑃𝑅(5)𝐺𝑃𝑃=𝐹𝑃𝐴𝑅𝑃𝐴𝑅(6)式中:NPP评价时段第k月NPP,单位为克碳每平方米(gC/m2);GPP评价时段第k月总初级生产力(GPP),单位为克碳每平方米(gC/m2);R评价时段第k月植被呼吸消耗量,单位为克碳每平方米(gC/m2);评价时段第k月实际光能利用率,单位为克碳每兆焦(gC/MJ);FPAR评价时段第k月植被吸收光合有效辐射的比例;

9、PAR评价时段第k月植被所利用的光合有效辐射,单位为兆焦每平方米(MJ/m2)。公式中第k月的GPP、R、FPAR、PAR具体计算方法参考附录B。评价时段NPP计算方法见式(7):𝑁𝑃𝑃=𝑁𝑃𝑃(7)式中:NPP评价时段NPP,单位为克碳每平方米(gC/m2);NPP评价时段第k月NPP,单位为克碳每平方米(gC/m2);K评价时段包含的月数;k评价时段月序。NPP对比计算方法见式(8):𝑁𝑃𝑃=(𝑁𝑃𝑃

10、𝑁𝑃𝑃)/𝑁𝑃𝑃100%(8)式中:NPP评价时段NPP距平百分率;NPP评价时段NPP,单位为克碳每平方米(gC/m2);NPP常年(对森林植被,为10年或以上)同期NPP的平均值,单位为克碳每平方米(gC/m2)。3全年或生长季平均植被覆盖度与常年差值(VC)监测评价等级VC10%明显增加3%VC10%较明显增加0VC3%持平略增-3%VC0持平略减-10%VC-3%较明显减少VC-10%明显减少全年或生长季平均VC监测评价等级VC80%高覆盖60%VC80%较高覆盖40%VC60%中覆盖20%

11、VC40%较低覆盖5%VC20%低覆盖VC5%极低覆盖DB36/T1666-20227评价流程及结果7.1评价流程按以下流程开展森林植被生态质量评价:a)采用遥感图像分类方法,对经过预处理后的卫星遥感数据进行分类,结合最新土地利用分类现状图,提取森林植被区;b)基于森林植被区数据,计算VC和NPP;c)根据第6章的评价方法,提取VC和NPP变化信息;d)根据VC和NPP确定植被评价等级。7.2评价结果根据公式(2)、(3)对VC进行监测,得到监测结果,评价等级见表1。表1VC监测评价分级根据公式(4)对评价时段内的VC进行对比监测,得到监测结果,评价等级见表2。表2VC对比监测评价分级根据公式

12、(5)、(6)、(7)对NPP进行监测,得到监测结果,评价等级见表3。4全年或生长季NPP距平百分率(NPP)监测评价等级NPP10%明显增加3%NPP10%较明显增加0NPP3%持平略增-3%NPP0持平略减-10%NPP-3%较明显减少NPP-10%明显减少2全年或生长季平均NPP/(gC/m)监测评价等级NPP1000很高800NPP1000高600NPP800较高400NPP600较低100NPP400低NPP100很低DB36/T1666-2022表3NPP监测评价等级根据公式(8)对评价时段内的VC进行对比监测,得到监测结果,评价等级见表4。表4NPP对比监测评价等级表1-表4中的

13、评价等级均依据QX/T494-2019执行。5星载仪器通道波段范围/m波段描述星下点分辨率/mFY-3/MERSI30.6250.675红光25040.8350.885近红外250110.6400.660红光1000140.8550.875近红外1000FY-3/VIRR10.580.68红光110020.840.89近红外1100NOAA/AVHRR10.580.68红光110020.71.1近红外1100EOS/MODIS10.620.67红光25020.8410.876近红外250NPP/VIIRS50.6610.681红光43070.840.88近红外370Landsat/OLI40.

14、6300.680红光3050.8540.885近红外30GF-1/WFV30.630.69红光1640.770.89近红外16GF-2/PMS30.630.69红光440.770.89近红外4DB36/T1666-2022AA附录A(资料性)常用中高空间分辨率星载仪器及其红光和近红外波段参数6DB36/T1666-2022BB附录B(规范性)森林植被净初级生产力(NPP)估算方法利用NDVI和地面气象资料,估算NPP,计算方法如下:𝑁𝑃𝑃=𝐺𝑃𝑃𝑅(B.1)𝐺

15、9875;𝑃=𝜀𝐹𝑃𝐴𝑅𝑃𝐴𝑅(B.2)𝑅=𝑅+𝑅(B.3)𝑅=0.2(𝐺𝑃𝑃𝑅)(B.4)𝑅=𝐺𝑃𝑃(7.825+1.145𝑇)/100(B.5)=TW(B.6)T=(TT)(TT)/(TT)(TT)TT(B.7)W=E/E(B.8)FPAR=1

16、.24NDVI0.168(B.9)PAR=R0.48(B.10)其中,R和R分别为植被生长呼吸消耗量和维持呼吸消耗量;T为月平均气温();为最大光能利用率(gC/MJ),C3植物取1.8(gC/MJ),C4植物取2.76(gC/MJ);T和W分别为温度胁迫系数和水分胁迫系数,T、T、T分别为植物进行光合作用的最低、最高和最优温度,E和E分别为实际蒸散和潜在蒸散;R为太阳总辐射(MJ/m2)。7DB36/T1666-2022参考文献1QX/T188-2013卫星遥感植被监测技术导则2钱拴,延昊,吴门新,等.植被综合生态质量时空变化动态监测评价模型.生态学报,2020,40(18):6573-65

17、833YanH,WangSQ,BillesbachD,etal.ImprovedglobalsimulationsofgrossprimaryproductbasesonanewdefinitionofwaterstressfactorandaseparatetreatmentofC3andC4plantsJ.EcologicalModelling,2015,297:42-594YanH,WangSQ,WangJB,etal.MultimodelanalysisofclimateimpactsonplantphotosynthesisinChinaduring2000-2015J.Intern

18、ationalJournalofClimatology,2019,1-17et5SimsDA,RahmanAF,CordocaVD,al.OntheuseofMODISEVItoassessgrossprimaryproductivityofNorthAmericanecosystemsJ.JournalofGeophysicalResearch,2006,111,G040156McCreeKJ.TestofcurrentdefinitionsofphotosyntheticallyactiveradiationagainstleafphotosynthesisdataJ.AgriculturalMeteorology.1972,10:442-4537ZhaoM,RunningSW.Drought-inducedreductioninglobalterrestrialnetprimaryproductionfrom2000through2009J.Science,2010,329:940-9438GowardSN,DyeDG.EvaluatingNorth-AmericannetprimaryproductivitywithsatelliteobservationsJ.AdvancedSpaceResearch,1987,7(11):165-174_8

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