全 文 ：第 wv卷 第 x期
u s s z年 x 月
林 业 科 学
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∂²¯1wv o‘²1x
¤¼ou s s z
基于 • ≥和 ŠŒ≥的毛乌素沙地荒漠化程度定量估测 3
徐文科 蔡体久 琚存勇
k东北林业大学 哈尔滨 txsswsl
摘 要 } 选取内蒙古自治区毛乌素沙地东北部伊金霍洛旗为研究区域 o以少量野外定位调查数据与其对应的 • ≥
和 ŠŒ≥信息为基础 o利用主成分分析 !因子分析和多元线性回归分析方法 o建立以像元为单位的植被盖度和生物量
的定量估测模型 ∀通过对数学模型的分析 o得到影响植被盖度和生物量的主要指标k因子l ∀在对荒漠化程度量化
分级后 o建立以植被盖度和生物量 u个重要指标为影响因子的荒漠化程度定量估测模型 o实现区域性荒漠化程度
的定量估测 ∀
关键词 } 荒漠化程度定量估测 ~植被盖度和生物量定量估测 ~ • ≥ ~ŠŒ≥ ~因子分析 ~多元线性回归分析
中图分类号 }±tw| 文献标识码 }„ 文章编号 }tsst p zw{{kusszlsx p ssw{ p sy
收稿日期 }ussx p tu p uv ~修回日期 }ussy p sy p st ∀
基金项目 }国家自然科学基金资助kvswztwuwl ∀
3 蔡体久为通讯作者 ∀
Θυαντιτατιϖε Εστιµατιον οφ ∆εσερτιφιχατιον ∆εγρεε Βασεδ ον ΡΣ ανδ ΓΙΣ
ιν Μυ Υσ Σανδλανδ oΙννερ Μονγολια
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k Νορτηεαστ Φορεστρψ Υνιϖερσιτψ Ηαρβιν txsswsl
Αβστραχτ} ׫¨ ¶·∏§¼ ¤µ¨¤ º¤¶¦«²¶¨±¬± ≠¬­¬±«²¯² ≤²∏±·¼o ∏ ˜¶¶¤±§¯¤±§oŒ±±¨ µ²±ª²¯¬¤q „¦¦²µ§¬±ª·²·«¨ ²µ¬¨±·¤·¬²±
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Κεψ ωορδσ} ∏´¤±·¬·¤·¬√¨ ¶¨·¬°¤·¬²± ²©§¨¶¨µ·¬©¬¦¤·¬²± §¨ªµ¨¨~ ∏´¤±·¬·¤·¬√¨ ¶¨·¬°¤·¬²± ²©√¨ ª¨·¤·¬²±¦²√¨ µ¤ª¨ ¤±§¥¬²°¤¶¶~• ≥ ~
ŠŒ≥ ~©¤¦·²µ¤±¤¯¼¶¬¶~°∏¯·¬³¯¨ ¬¯±¨ ¤µµ¨ªµ¨¶¶¬²± ¤±¤¯¼¶¬¶
植被盖度与生物量是区域性土地荒漠化程度定量评价的 u个重要指标 ∀土地荒漠化 o简单的说就是土
地退化和植被退化的过程 o植物群落不同的退化阶段与荒漠化不同的发展进程是一致的 o尽管其他指标直接
或间接地影响着荒漠化的过程k张新时 ot||w ~朱震达 ot||w ~吴薇 ot||z ~高尚武等 ot||{ ~杨晓晖 ousssl o但
它们都可以归结到植被的变化过程而得到充分的反映k张新时 ot||w ~杨晓晖 ousssl ∀而对于植被因素来说 o
植被盖度与生物量是 u个最重要指标 o又是 u个最常用的指标 o易于野外地面获取 o也易于遥感获取 o是进行
荒漠化程度定量估测的最佳指标 ∀
在以往遥感估测植被盖度和生物量的研究中 o以单一植被指数模型最为多见 ∀然而 o单一植被指数使遥
感数据本身蕴含的丰富信息得不到体现k¬¤±ª ετ αλqoussyl o所建立的模型不够稳定k马文红等 oussyl o或者
受限于特定的时间与空间 o或者模型取样验证存在困难k顾祝军等 oussxl o在地区尺度上难以推广使用 ∀本
文基于 • ≥和 ŠŒ≥信息 o结合 usst年 {月地面调查样地数据 o利用主成分分析 !因子分析和多元线性回归分
析方法 o建立了以像元为单位的植被盖度和生物量的定量估测模型 ∀进而以植被盖度和生物量为主要影响
指标 o建立了荒漠化程度的定量估测模型 o为实现区域性荒漠化监测与评价的数字化提供了科学数据 ∀
t 研究区概况与研究方法
111 研究区概况
以内蒙古自治区毛乌素沙地东北部伊金霍洛旗为研究区域 ots{βx{χ ) tstβuxχ ∞ov{βxyχ ) v|βw|χ ‘o隶属
于内蒙古自治区伊克昭盟 ∀全旗东西长约 tus ®° o南北宽约 yt ®° o总面积约 x {|| ®°u ∀本区气候表现出典
型的大陆性季风气候特征 o其主要特点是冬长夏短 o寒暑变化剧烈 o气候干燥 o降雨集中 o灾害频繁 ∀年均降
水 vxv1y °° o降水主要集中在 z ) |月 o占全年降水量的 ys h以上 ∀降水量自东北向西南呈递减趋势 o属温
带典型的干旱 !半干旱气候类型 ∀年均大风时间 uy §o地表物质松散 o沙源丰富 o当风速 ∴x °#¶pt时 o易导致
沙尘暴发生k李博 ot||s ~朱灵益等 ot||vl ∀
本区地带性植被为本氏针茅k Στιπα χαπιλλαταl草原 o由于历代开垦和过度放牧 o原始植被已所剩无几 o绝
大部分地区逐渐被隐域性的沙生植被 !灌丛植被 !盐生植被所取代 o其中以油蒿k Αρτεµισια ορδοσιχαl为建群种
的草场类型最多 o面积最大 o占草场总面积的 xt1v h k张新时 ot||wl ∀
112 研究方法
t1u1t 样地布设与植被调查 样点布设 }于 usst年 {月以贯通区域的各级公路为主要调查路线 o按硬梁 !
覆沙梁地 !沙地 !滩地四大土地类型分别布设样点 o样点大小为 us ° ≅ us ° o样地选择时考虑了群落大小与内
部均质性 o样地中心测定平面坐标 ∀并根据陈杰等kusssl !丁国栋等kusswl总结的划分标准 o确定记录样地
荒漠化程度 ∀植被盖度调查 }植被盖度调查采用对角线法 o测量植被冠幅覆盖对角线的长度总和 o求算其与
对角线总长度的百分比 o即为植被盖度值 ∀由于它是无量纲的百分数 o用其代表像元大小范围内植被盖度 ∀
共调查样地 ttw个 o其中 zs个进行了生物量调查 ∀生物量调查 }生物量调查采用常规法和挖掘法 ∀在样地
范围内 o草本按 t ° ≅ t ° !灌木k丛l按 w ° ≅ w °的大小取地上和地下部分鲜质量 o在实验室烘干称其质量
k贾宝全等 oussul o按比例反算到遥感影像像元大小的面积上 ∀
t1u1u 信息提取 • ≥信息提取 }采用与调查时间同步的 א 遥感图像k¤±§¶¤·¨z∞א n l o在 tΒx万地形图上
量取遥感影像上清晰可辨的典型地物点坐标 o利用 ∞• ⁄„≥{1w对遥感图像进行几何精度校正 ∀利用 „• ≤Π
Œ‘ƒ’软件自动提取样地对应的遥感信息k ΤΜt !ΤΜu !ΤΜv !ΤΜw !ΤΜx !ΤΜz 及其各比值波段l及整个研究区域
的遥感信息k蔡体久等 oussvl ∀ ŠŒ≥信息的提取 }采用 tΒx万地形图作为底图 o首先用 Š¨ ²º¤¼矢量化软件对
研究区域地形图等高线进行矢量化 o建立线状特征的地理信息数据 o然后在 „• ≤Ќ‘ƒ’环境下利用不规则三
角网格空间插值技术k׌‘l对等高线进行空间插值运算 o形成地面分辨率为 vs °的栅格高程数据 o生成 ⁄∞
模型 o并与遥感影像配准 o获取对应影像上每一像元的坡度 !坡向 !海拔等 ŠŒ≥信息 ∀
t1u1v 植被盖度与生物量估测因子的设置 植被盖度与生物量是荒漠化程度评价与监测的重要指标 o其估
测因子为遥感影像各波段灰度值 !灰度比值 o即 ΤΜt !ΤΜu !ΤΜv !ΤΜw !ΤΜx !ΤΜz !ΤΜw p vw n v !ΤΜ wv !ΤΜ wu !
ΤΜ v¶∏° !ΤΜw n x p uw n x n u !ΤΜ vz !ΤΜw ≅ vz !ΤΜw p uw n u o且分别设为 ξt oξu o, oξtw o以便建立数学模型 ∀以及 ŠŒ≥因子海拔 !
坡度及坡向 o分别设为 ξtx oξty oξtz ∀以上 tz个影响因子的设置主要考虑以下几个方面 }tl א 遥感数据各波
段灰度值的大小与植被的光谱反射特性 !植被分布密度 !植物长势 !土壤含水量等因素密切相关 o可设置
ΤΜt !ΤΜu !ΤΜv !ΤΜw !ΤΜx !ΤΜy 为可能影响植被盖度与生物量估测的遥感因子 ~ul 由一些对绿色植被敏感
的波段组合而成的比值波段 o如归一化植被指数 ΤΜw p vw n v等 o可以增大信息量 o减少波段间的相关性 o能更好
地反映植被特征 o它们对植被盖度与生物量估测必然产生一定的影响 ~vl 调查发现 o植被盖度和生物量的
大小与地形 !地貌有一定的相关关系 o设置了海拔 !坡度及坡向为影响植被盖度与生物量估测的 ŠŒ≥因子 ∀
t1u1w 主成分分析 !因子分析与多元线性回归分析方法 主成分分析是通过对相关系数矩阵内部结构的研
究 o将多个变量综合为少数几个变量k因子l的一种降维的多元统计分析方法 ~因子分析是主成分分析的推
广和发展k陈希儒等 ot|{zl ~多元线性回归分析是处理某个因变量与多个自度量之间线性关系的一种统计
方法 ∀要避免多个自变量之间存在着共线性及某些自变量对因变量提供的信息量较少等不利影响 o必须利
用因子分析结果 o以多个公因子作为自变量进行多元线性回归分析k张尧庭等 oussvl ∀为消除变量量纲不同
带来的不良影响 o变量要进行中心标准化 ∀
u 结果与分析
211 主成分的提取
所有的计算过程都在计算机上完成 o运用统计软件 ≥°≥≥ts1s ©²µº¬±§²º¶对 tz个变量进行因子分析 ∀根
据调查植被盖度的 ttw个样地对应的遥感与 ŠŒ≥因子k变量l值的分析结果 o选取了 |个公共因子作为影响
植被盖度的指标 o其累积方差贡献率为 |y1vz h ∀根据调查生物量的 xs个样地对应的遥感与 ŠŒ≥因子值的
|w 第 x期 徐文科等 }基于 • ≥和 ŠŒ≥的毛乌素沙地荒漠化程度定量估测
分析结果 o选取了 z个公共因子作为影响生物量的指标 o其累积方差贡献率为 |{1|y h ∀
212 指标重要性排序
根据旋转后因子提取结果k表 t !ul o将影响植被盖度的 tz个指标依据提取的 |个公共因子分为 |类 o按
重要性从大到小排序 }第 t类重要指标为 ξt oξu oξv oξw oξx oξy o第 u类重要指标为 ξ{ oξ| oξtt o第 v类重要指
标为 ξtx o第w类重要指标为 ξts oξtu o其余x类重要性依次为 ξtz oξz oξtw oξtv oξty ∀将影响生物量的tz个指标依
据提取的 z个公共因子分为 z类 o按重要性从大到小排序 }第 t类重要指标为 ξt oξu oξv oξw oξx oξy o第 u类重
要指标为 ξz oξ{ oξ| oξts o第 v类重要指标为 ξtt oξtw o第 w类重要指标为 ξtu oξtv o其余 v类重要性依次为 ξtx o
ξtz oξty ∀
表 1 对植被盖度旋转后因子提取结果
Ταβ .1 Ρεσυλτ οφ εξτραχτινγ φαχτορ αφτερ ροτατινγ φορ ϖεγετατιον χοϖεραγε
变量
∂¤µ¬¤¥¯¨
公共因子 Š¨ ±¨ µ¤¯ ©¤¦·²µ
φt φu φv φw φx φy φz φ{ φ|
ξt s1|sy p s1ut| p y1zuv∞p su w1szy∞p su p {1s{v∞p su w1w|s∞p su p v1xzz∞p su u1{|{∞p su |1wuw∞p su
ξu s1|yy p s1tuw p v1{tx∞p su s1tsx p t1xyu∞p su u1zvs∞p su p u1suy∞p su t1wus∞p su u1vys∞p su
ξv s1|yw p s1twy t1zw{∞p su s1tzv v1zwz∞p su p t1|x|∞p sv t1wzt∞p su v1ttv∞p su p t1sts∞p su
ξw s1zu{ s1xvv z1s|{∞p su s1twu p s1utw t1xzv∞p su {1ttv∞p sv t1|zw∞p su z1stw∞p su
ξx s1|wz |1vzy∞psu s1tyv p s1uu| u1x|z∞p su p u1vsu∞p su u1xtv∞p su p {1ztv∞p sv p t1yts∞p su
ξy s1|xv p t1uyy∞psu s1tx| p s1ty{ w1wtz∞p su p x1vyt∞p su w1xwx∞p su u1wuy∞p sv p w1s{x∞p su
ξz z1yww∞psv t1zzx∞psu p |1vs{∞p sv u1swu∞p su v1v||∞p su s1||z x1|zw∞p sv t1z|t∞p su u1swy∞p su
ξ{ p s1wzs s1{sz p v1wyu∞p sv p s1uxu p x1v{{∞p su w1t|v∞p su p v1vxu∞p su p u1usu∞p su p u1|wt∞p su
ξ| p x1ytw∞psu s1|xu s1txz p s1ttu u1twx∞p su x1xtw∞p sv v1w{w∞p su u1ztz∞p su p s1tus
ξts s1vws p s1w{y p s1tzx s1zwu v1{w|∞p su p {1yvt∞p sw t1zuy∞p su z1zvt∞p su p {1u{t∞p sy
ξtt s1vzv s1yu{ s1wwt p s1wwz z1txw∞p su p w1|xu∞p su x1|ss∞p su p t1wvw∞p su p {1tvs∞p su
ξtu p s1v|s p s1utu p s1x{s s1ywx p x1v{x∞p su y1xsz∞p su p w1vzu∞p su y1|zz∞p su v1swz∞p sv
ξtv v1{xz∞psu z1tyv∞psv p y1t{|∞p su x1vts∞p su p t1ztu∞p su t1{s|∞p su p t1syv∞p su s1||x p t1xz|∞p su
ξtw {1{{|∞psv u1suy∞psu {1xsv∞p sv p {1yys∞p sv p t1x{|∞p su x1|xs∞p sv s1||{ p t1sw|∞p su p z1xuy∞p sv
ξtx t1u{t∞psu s1tw{ s1|yx p s1tu{ u1x|s∞p su y1xzz∞p sv p v1{x{∞p sv p x1wux∞p su t1{ws∞p su
ξty w1{{x∞psu p s1tuu t1sx|∞p su {1t|w∞p sv s1uxz u1uwx∞p su p {1tt|∞p sv p t1zv{∞p su s1|xs
ξtz p w1xwx∞psu p t1x|w∞psu w1u{w∞p su p t1zvy∞p sv s1|xx v1zxu∞p su p t1zwu∞p su p t1{uy∞p su s1uxu
表 2 对生物量旋转后因子提取结果
Ταβ .2 Ρεσυλτ οφ εξτραχτινγ φαχτορ αφτερ ροτατινγ φορ βιοµ ασσ
变量
∂¤µ¬¤¥¯¨
公共因子 Š¨ ±¨ µ¤¯ ©¤¦·²µ
φt φu φv φw φx φy φz
ξt s1|wv p w1yxs∞p su p s1tv| x1stw∞p su p s1tww p x1|ss∞p su s1ttu
ξu s1|z| p {1|sz∞p su p w1uyt∞p su s1tu| p w1ywv∞p su v1wss∞p su u1tzt∞p su
ξv s1|zu p {1yzt∞p su p z1|t|∞p su s1tsv v1{uz∞p su u1uuv∞p su p w1t|s∞p su
ξw s1zww z1yxt∞p su s1ys| s1uvv z1svy∞p su p v1yty∞p su p v1uv{∞p su
ξx s1|vu v1w{|∞p su s1uut p s1uww p |1w||∞p su {1xuu∞p sw p t1swz∞p sv
ξy s1|ww t1|wy∞p su {1|s|∞p su p s1u{t p x1zw{∞p sv |1tvt∞p sv p y1syy∞p su
ξz p w1tuv∞p su s1|{{ |1{tu∞p su p y1sy{∞p su p u1|{|∞p su p v1|{w∞p su p z1t|u∞p su
ξ{ p v1xv{∞p su s1|{| |1zzs∞p su p x1{zt∞p su p v1tws∞p su p v1|ut∞p su p z1sx{∞p su
ξ| v1{w|∞p sv s1|{t s1tvt p y1tuu∞p su p y1zsy∞p sw p x1svx∞p su p |1|vv∞p su
ξts w1{{|∞p su p s1|zw p s1tuy s1twy w1|vv∞p su x1usw∞p su x1syz∞p su
ξtt s1uww s1uxt s1{v| p s1v{z t1sws∞p su p z1zy|∞p su p x1wus∞p su
ξtu p s1vwz p s1t|x p s1vww s1{wv y1|us∞p sv p v1|sx∞p sv t1uut∞p su
ξtv s1uuv p s1tt{ s1t{v s1|wy y1|{|∞p su p u1yzt∞p su p t1vzx∞p su
ξtw p s1uu| s1utu s1|ts s1tww s1tyw p |1{|u∞p su p s1tst
ξtx p s1ttz p {1xyx∞p su s1tvs x1zyz∞p su s1|zw p {1xuz∞p su p x1ytt∞p sv
ξty t1svs∞p su p s1uu| p s1ttw p u1vtw∞p sv p x1tys∞p sv s1uzx s1|ux
ξtz p x1{xy∞p sv p s1tut p s1tuu p u1uyv∞p su p |1vux∞p su s1|wy s1uxx
213 建立因子得分模型
根据因子得分信息 o得到影响植被盖度的 tz个指标因子得分模型如下 }
φt € s1tyzξt n s1t{uξu n s1tzwξv n s1tvzξw n s1tz|ξx n s1tzwξy n s1ss{ξz p s1swzξ{ n s1t{sξ| n
sx 林 业 科 学 wv卷
s1v{sξts n s1syyξtt p s1swtξtu p s1sutξtv p s1stxξtw p s1tsyξtx p s1stzξty n s1suvξtz ~
φu € p s1sy|ξt n s1stvξu n s1sutξv n s1v{{ξw p s1stuξx p s1sxtξy p s1svsξz n s1vxyξ{ n s1w|uξ| n
s1swsξts n s1tytξtt n s1tzvξtu p s1suyξtv p s1stsξtw p s1sszξtx n s1wvsξty n s1sz|ξtz ~
φv € p s1tuvξt p s1s{vξu n s1stwξv n s1svzξw p s1s|vξx p s1sxuξy n s1susξz p s1t{vξ{ p s1ssuξ| n
s1uyvξts n s1s{wξtt p s1tyyξtu n s1wusξtv p s1suuξtw n s1|ytξtx n s1ss{ξty p s1ywsξtz ~
φw € p s1tutξt n s1svxξu n s1tyvξv n s1ws|ξw p s1uuxξx p s1tz|ξy p s1sx|ξz p s1suyξ{ n s1vtzξ| n
s1zwxξts p s1tu{ξtt n s1w|uξtu p s1s{{ξtv n s1sttξtw n s1wxxξtx p s1svwξty n s1s{yξtz ~
φx € p s1ttxξt n s1styξu n s1s|zξv p s1uuvξw n s1sxxξx n s1s|ξy p s1stwξz p s1svuξ{ n s1tvuξ| n
s1tszξts n s1ts|ξtt n s1st|ξtu n s1ssuξtv p s1ssyξtw p s1tssξtx p s1utsξty n t1suuξtz ~
φy € s1sxxξt n s1su{ξu p s1sszξv p s1stwξw p s1svsξy n s1||zξz n s1suwξ{ p s1su{ξ| p
s1sw{ξts p s1svtξtt n s1sswξtu p s1stwξtv n s1ssuξtw n s1svvξtx p s1su|ξty p s1st|ξtz ~
φz € p s1swwξt p s1svuξu n s1ssvξv p s1stvξw n s1sstξx n s1suvξy n s1ssuξz p s1swvξ{ n s1stvξ| n
s1svvξts n s1suyξtt p s1stuξtu n s1ss{ξtv n s1s|wξtw p s1svtξtx n s1st|ξty p s1ssvξtz ~
φ{ € s1ssuξt p s1su|ξu p s1stwξv p s1swyξw p s1ssxξx n s1ssxξy p s1stvξz p s1suwξ{ p s1sstξ| p
s1stuξts n s1su|ξtt p s1svwξtu n t1stuξtv n s1sszξtw n s1svtξtx n s1suvξty p s1ssvξtz ~
φ| € s1ts{ξt p s1sttξu p s1s{uξv n s1uvtξw p s1sw|ξx p t1sssξy p s1sv|ξz n s1s{{ξ{ p s1sywξ| p
s1s|yξts p s1szvξtt n s1suvξtv n s1suyξtw n s1swtξtx n t1sysξty p s1t||ξtz ∀
根据因子得分信息 o得到影响生物量的 tz个指标因子得分模型如下 }
φt € s1t{yξt n s1t|yξu n s1usyξv n s1ttuξw n s1tx{ξx n s1t{sξy n s1stvξz n s1stwξ{ n s1suuξ| p
s1ssxξts p s1stzξtt p s1svwξtu n s1swzξtv p s1s|zξtw n s1sxuξtx p s1ss{ξty n s1sstξtz ~
φu € s1svyξt n s1st|ξu n s1suuξv p s1ss|ξw p s1stxξx p s1ssxξy n s1uzyξz n s1uzyξ{ n s1uzsξ| p
s1uytξts p s1sx|ξtt n s1swtξtu n s1suzξtv p s1swyξtw n s1swxξtx n s1syxξty n s1su|ξtz ~
φv € p s1ttxξt p s1szvξu p s1tuuξv n s1u{tξw n s1sxzξx p s1swzξy p s1sy|ξz p s1sy|{ p s1syuξ| n
s1sxsξts n s1wtuξtt p s1tsxξtu n s1tv{ξtv n s1w{zξtw p s1tuzξtx n s1sytξty n s1sxzξtz ~
φw € s1swwξt n s1s{tξu n s1sxxξv n s1tyzξw p s1s|vξx p s1tvtξy n s1sxtξz n s1sxuξ{ n s1sw|ξ| p
s1sszξts p s1twvξtt n s1wtuξtu n s1xswξtv n s1tt|ξtw p s1syyξtx n s1ssyξty n s1suuξtz ~
φx € p s1szsξt n s1svtξu n s1tv{ξv p s1sttξw p s1swyξx n s1s|uξy n s1svwξz n s1svuξ{ n s1syuξ| p
s1ss{ξts p s1ts{ξtt p s1swwξtu p s1swzξtv p s1sw|ξtw n t1svtξtx n s1ssyξty n s1szuξtz ~
φy € p s1t{|ξt n s1svvξu n s1szuξv n s1sw{ξw n s1ssuξx n s1sx|ξy n s1suxξz n s1suxξ{ n s1svzξ| n
s1stvξts p s1stuξtt p s1styξtu n s1svvξtv n s1sv|ξtw n s1syzξtx p s1uzsξty n t1tvyξtz ~
φz € s1t{wξt p s1stxξu p s1ts|ξv n s1u|sξw n s1ssyξx p s1tszξy n s1sxsξz n s1sxuξ{ n s1stzξ| p
s1s|sξts n s1syvξtt p s1ss|ξtu n s1stwξtv n s1susξtw n s1ss|ξtx n t1txtξty p s1vssξtz ∀
214 利用因子得分建立多元线性回归方程
将原始变量值代入因子得分模型 o得到因子的得分值 o以 |个公因子为自变量 o植被盖度 ψ为因度量建
立多元线性回归方程 }
ψ € vu qwyy p { q{xtφt n { qtuwφu n s qt{|φv p y q||yφw p v q|vzφx n s q{tuφy n u qtwsφz p t q|||φ{ p x qvx|φ| ∀
在多元线性回归方程的检验中 o⁄∏µ¥¬±2 • ¤·¶²±检验其值 ∆Ω € t1zyu o序列相关不显著 ~ ςΙΦ值为 t o消除
了多重共线性 ~在回归方程的检验中复相关系数 Ρ € s1{yv oΦ € ts1|vx o≥¬ªq € s1sss o回归关系显著 ∀
以 z个公因子为自变量 o生物量 ψ为因度量建立多元线性回归方程 }
ψ € uz| qxts p xx qv{xφt p w{ qutwφu n zz qyzwφv p s qvwvφw n uw qsv{φx p vv quvwφy p w{ qut|φz ∀
在多元线性回归方程的检验中 o⁄∏µ¥¬±2 • ¤·¶²±检验其值 ∆Ω € t1zzw o序列相关不显著 ~ ςΙΦ值为 t o消除
了多重共线性 ~在回归方程的检验中复相关系数 Ρ € s1zxu oΦ€ u1ywz o≥¬ªq为 s1tvx o回归关系显著 ∀
tx 第 x期 徐文科等 }基于 • ≥和 ŠŒ≥的毛乌素沙地荒漠化程度定量估测
从对植被盖度和生物量估测回归模型的检验中看到回归模型的精度很高 o可以进行实际的应用来对植
被盖度与生物量进行估测 o基本上能满足生产要求 ∀
215 区域性荒漠化程度的定量标准与估测
由于影响荒漠化程度的因素很多 o进行荒漠化评价的指标也多种多样 o涉及到自然环境 !生物 !社会等各
个方面 ∀利用诸多评价指标确定荒漠化程度的定量标准和进行荒漠化程度的定量估测是很难做到的 o因为
很多指标为定性指标 o很难进行量化 o即使一些指标可以量化 o但也不易获取 ∀因此 o荒漠化程度定量指标选
取应符合少而精 !综合性 !可定量 !易获取的原则 ∀基于以上原则 o本文选取植被盖度与生物量这 u个指标来
进行荒漠化程度的定量估测 ∀
研究区域内土地荒漠化程度划分为 x个等级 }未荒漠化 !轻度荒漠化 !中度荒漠化 !重度荒漠化 !极重度
荒漠化 o将它们量化 o分别赋予 s !t !u !v !w数值 ∀由于土地荒漠化程度与植被盖度和生物量有着密切的关
系 o因此可以假设它们之间呈线性关系 o将荒漠化程度记为 ψ§¨¶¨µ·o植植被盖度记为 √¨ µo生物量记为 ²°¤¶¶ ∀
从 zs个样地的调查数据中抽出 xs个样地建立二元线性回归模型 o其余 us个样地进行精度检验 o结果如下 }
ψ§¨¶¨µ· € w qtus ss p s qswy xs√¨ µ p s qsss xu²°¤¶¶ ∀
在多元线性回归方程的检验中 o⁄∏µ¥¬±2 • ¤·¶²±检验其值 ∆Ω € t1ws| o序列相关不显著 ~ ςΙΦ值为 t1xsy o
消除了多重共线性 ~在回归方程的检验中复相关系数 Ρ € s1|ss oΦ€ tss1uv| o≥¬ªq为 s1sss o回归关系显著 ∀
在估测模型中 o植被盖度取值范围为 s ∗ tss o生物量 ∴s ∀当 √¨ µ € s o²°¤¶¶ € s o即地面无植被盖度时 o
荒漠化程度达到最大值 w1tu o土地荒漠化程度达到极严重程度 ∀当 √¨ µ € tss o²°¤¶¶为任一大于零的数 o则
有 ψ§¨¶¨µ· s o说明土地未发生荒漠化 ∀这些结论都与实际情况相符合 o说明线性估测模型有着很强的实用
性 o便于生产应用 ∀
通过回归模型得到荒漠化程度估测值 o为了便于与实测值相比较及预测荒漠化程度 o将估测值划分为 x
个等级 }若 ψ§¨¶¨µ· s1x o记 ψ§¨¶¨µ·€ s ~若 s1x [ ψ§¨¶¨µ· t1x o记 ψ§¨¶¨µ·€ t ~若 t1x [ ψ§¨¶¨µ· u1x o记 ψ§¨¶¨µ·€ u ~若 u1x
[ ψ§¨¶¨µ· v1x o记 ψ§¨¶¨µ·€ v ~若 v1x [ ψ§¨¶¨µ·[ w1tu o记 ψ§¨¶¨µ·€ w ∀
将 us个检验样地的植被盖度与生物量带入回归模型后 o得到荒漠化程度预报值 o并化分为 x个等级 o与
相应的荒漠化程度实测值相比较 o可计算出估测方程的预报精度 ∀结果表明 }荒漠化程度总预报精度为
{x h o准确预报率在 yx h以上 o预报偏差不超过一个等级 o拟合效果较理想 ∀
v 结论与建议
对影响植被盖度和生物量的 • ≥和 ŠŒ≥信息主要因子进行分析 o把影响植被盖度的 tz个指标按其重要
性从大到小排序 o划分为 |个类型 ~把影响生物量的 tz个指标按其重要性从大到小排序 o划分为 z个类型 ∀
影响植被盖度和生物量的 • ≥与 ŠŒ≥指标间存在着严重的多重共线性 o直接利用多元线性回归建立数学
模型将不到模型的估测精度 o是一个呈病态的模型 o本文采用的主成分回归分析方法得到了较理想的结果 ∀
区域性植被盖度和生物量估测一直是实际生产中难以解决的问题 o随着现代技术的发展及遥感k• ≥l !
地理信息系统kŠŒ≥l技术的广泛应用 o它们不但为区域性植被盖度和生物量估测提供了一个统一的 !客观的
数字空间 o而且使其影响因子快速而准确的获取成为可能 ∀本文基于 • ≥和 ŠŒ≥技术 o借助主成分分析 !因子
分析和多元线性回归分析方法对毛乌素沙地伊金霍洛旗植被盖度和生物量进行了估测 o取得了良好效果 ∀
对荒漠化程度进行定量化 o共划分为 x个等级 o以植被盖度和生物量为主要影响指标 o建立了荒漠化程
度定量估测模型 o并取得了良好的结果 o为实现区域性荒漠化监测与评价的数字化提供了科学数据 ∀
建议利用 • ≥与 ŠŒ≥提供的信息 o分别建立植被盖度和生物量估测模型 o再利用估测模型得到的植被盖
度和生物量估测值 o建立荒漠化程度定量估测模型 o从而实现多阶段模型估测的连续性 ∀也就是说只要获
得 • ≥与 ŠŒ≥信息 o就能分别得到植被盖度 !生物量和荒漠化程度的估测值 ∀本文虽然在这方面取得了一定
成果 o但精度还有提高的空间 o仍需做进一步研究 ∀
参 考 文 献
蔡体久 o慈龙骏 o李崇贵 o等 qussv q基于 • ≥和 ŠŒ≥的毛乌素沙地生物量估测 q中国水土保持科学 otkul }vv p vz
陈 杰 o龚子同 o高尚玉 qusss q干旱地区草场荒漠化及其评价 q地理科学 ouskul }tzy p t{t
ux 林 业 科 学 wv卷
陈希儒 o王松桂 qt|{z q近代回归分析 q合肥 }安徽教育出版社
丁国栋 o赵廷宁 o范建友 o等 qussw q荒漠化评价指标体系研究现状述评 q北京林业大学学报 ouyktl }|u p |y
高尚武 o王葆芳 o朱灵益 o等 qt||{ q中国沙质荒漠化土地监测评价指标体系 q林业科学 ovwkul }t p ts
顾祝军 o曾志远 qussx q遥感植被盖度研究 q水土保持研究 otukul }t{ p ut
贾宝全 o蔡体久 o高志海 o等 qussu q白刺灌丛沙包生物量的预测模型 q干旱区资源与环境 otyktl }|y p ||
李 博 qt||s q内蒙古鄂尔多斯高原自然资源与环境研究 q北京 }科学出版社
马文红 o韩 梅 o林 鑫 o等 qussy q内蒙古温带草地植被的碳储量 q干旱区资源与环境 ouskvl }t|u p t|x
吴 薇 qt||z q沙漠化遥感动态监测的方法与实践 q遥感技术与应用 otukwl }tw p us
杨晓晖 qusss q半干旱农牧交错区土地荒漠化成因与荒漠化现状评价 q北京林业大学博士学位论文
张新时 qt||w q毛乌素沙地的生态背景及其草地建设的原则与优化模式 q植物生态学报 ot{ktl }t p y
张尧庭 o方开泰 qussv q多元统计分析引论 q北京 }科学出版社
朱灵益 o宝 音 qt||v q毛乌素沙地乔灌木立地质量评价 q北京 }中国林业出版社
朱震达 qt||w q土地荒漠化研究现状与展望 q地理研究 otvktl }tsw p ttv
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k责任编辑 石红青l
vx 第 x期 徐文科等 }基于 • ≥和 ŠŒ≥的毛乌素沙地荒漠化程度定量估测