全 文 ：第 16 卷 第 1 期
Vol. 16 No . 1
草 地 学 报
ACTA AGRESTIA SINICA
2008 年 1 月
Jan. 2008
应用数字照相机研究西藏草地产草量
姬秋梅1 , Robeto Quiroz2 , Calos Leon-Velarde2
( 1.西藏自治区农牧科学院畜牧兽医研究所, 西藏拉萨 850009; 2.国际马铃薯研究中心, 秘鲁利马 12)
摘要: 应用农业数字化照相机( ADC)测定西藏草地干物质( DM )量, 并与野外采样测定数据相结合, 用植被指数测定
草地 DM 量的估测模型。本次研究为 4 个主要草地类型(高寒草原、高寒草甸、以西藏嵩草为建群种的高寒草甸以及
针茅属草为优势种的高寒草原)建立了 DM 估测模型(与实际有较好的拟合度 )。该方法为小尺度的草地研究、动态
监测和畜牧业生产提供方便、实用、经济且较准确的方法和技术。
关键词: 数字照相机; 产草量 ; 西藏草地; 干物质; 可获得量
中图分类号: S812 文献标识码: A 文章编号: 1007-0435( 2008) 01-0034-05
Dry Matter Availability Assessment in Tibetan Grasslands Using
Ground-Level Remotely-Sensed Data
JI Qiu-mei1 , Robeto Quiro z2 , Calo s Leon-V elarde2
( 1. Inst itute of Livestock Research, T ibet Academ y of Agr iculture and Animal Hu sbandry S ciences, L has a, Tib et 850009, Chin a;
2. Internat ional Potato Center, Lim a, Peru 12)
Abstract: T he method, pro cessing technique w ere described and four models and some results w ere deve-l
oped and presented for dr y matter ( DM ) est imat ion of four major gr assland types in T ibet using ground-
level remo tely-sensed data of Agr iculture Dig ital Camera ( ADC) . T here w as a high regr essive relat ionship
betw een NDVI and sampling data. Combinat ion o f NDV I and ADC show ed additional advantages in DM
availability measurement in comparison to conventional elect ronic dev ices, and it w ould be a useful method
fo r monitoring smal l scaled g rasslands and animal product ion systems analy sis.
Key words: Agriculture digital camer a; Biomass; T ibetan grasslands; Dr y mat ter; Availability
西藏高原的纬度、地貌和气候条件决定了其植
被的多样性,而植被的多样性具有明显的水平和垂
直带分布特点。西藏草地资源丰富,草地面积广且
种类齐全, 除干热稀疏灌草丛类, 中国 18个草地类
型中有 17个在西藏有分布[ 1] 。草地对牧业的持续
生产起着重要作用,同时还有持水等维护和调节生
态系统的重要功能[ 2] 。
应用植被指数估测草地生物量是目前遥感技术
在草地研究中的技术方法之一。所谓植被指数是由
与植物光谱特征相关的多光谱数据,经线性和非线
性组合构成的具有一定指示意义的各种数值,是通过
辐射量准确变化的观察研究来评定不同植物的生物
物理学特征。在多种植被指数( VI)中,最常用的是归
一化植被指数( NDVI)和垂直植被指数( PVI) [ 3]。为
了降低土壤背景的影响, 各种不同的植被指数也先
后发展起来, 并应用于植被研究中。Huete[ 4] 提出
了土壤调节植被指数( SAVI) , SAV I指数是总结和
应用 NDVI和 PV I 的重要内容和因素。校正土壤
调节植被指数( M SAVI)是由 Qi等[ 5]在 SAVI基础
上发明的另一个以降低土壤背景的植被指数。Qi
等[ 5 ]提出第 2 校正土壤调节植被指数 ( M SAVI2) ,
该植被指数是在 MSAVI 基础上发展起来的,是使
用 1-MSAVI( n-1)值的替代 MSAVI( n)中 L 因子的
一种重复过程。WDV I 是 Clevers[ 6] 发明的与 PVI
的作用较相似的一个植被指数。
农业数字化照相机 ( ADC)是具有红光和近红
外光谱的植被照相机。相机内的照片可上传到计算
机,以 JPEG或 BMP 格式保存。图片的大小为496 @
收稿日期: 2006-09-27; 修回日期: 2007-09-17
基金项目: 国际马铃薯研究中心( CIP)和国际山地综合发展中心( ICIMOD)资助
作者简介: 姬秋梅( 1965-) ,女,藏族,西藏拉萨人,博士,副研究员,主要从事牦牛生产系统研究, E- mai l: qium eiji@ h otmail. com
第 1期 姬秋梅等:应用数字照相机研究西藏草地产草量
365像素,目标物与相机的距离为 1 m。在这个距离
下所拍照片, 图像分辨率约为 3 mm。图片可用
Band Ratio Image View er ( BRIV ) 软件处理, 该软
件是 ADC 随机附带的常规图片处理软件。
本研究旨在评价用农业数字化照相机测定西藏
草地干物质量, 掌握图像处理技术,建立应用植被指
数测定牧草干物质量模型。
1 材料与方法
1. 1 采样地点
根据西藏草地分布及种类对牧业生产的重要性
确定采样点。西藏主要草地类型 ) 高寒草原、高寒
草甸草原和高寒草甸分布在各个采样区。采样时,高
寒草甸分为两种类型:混合草的高寒草甸和以西藏嵩
草为建群种的嵩草、杂草类草甸。采样点有班戈县的
蓬措、巴马措, 那曲地区的桑雄(香茂乡) 和那曲镇,
拉萨的当雄县、墨竹工卡县的拉木乡和日多(表 1)。
1. 2 草地生物量的测定
应用重复采样设计 [ 7] ,于 2001年 8- 10月对上
述采样点进行地面生物量测定。每个样点的样品
( 30 cm @ 30 cm 的正方形样框)分为 5个等级, 根据
生物量由低到高重复采样。例如, 用视觉估测和地
上生物量测定建立刻度等级。对于以嵩草为建群种
的高寒草甸,随机挖取样品草皮,割取地面上层全部
植物,同时在每个采样点进行约 25 次视觉估测, 每
个目测样品用 ADC照相。
表 1 样点地理位置及其海拔
Table 1 Location and altitude o f sampling sites in the T ibetan Plateau
日多
Riduo
拉木
Lamu
当雄
Damshung
桑雄
Sangxiong
那曲
Nakchu
巴马措
Bamacuo
蓬措
Pengcuo
纬度
Lat itude
29b41c36d
29b45c07d~
29b46c31d
30b10c11d~
30b31c23d
31b00c54d~
31b00c73d
31b30c60d~
31b30c65d
31b23c10d~
31b23c14d
31b27c34d~
31b30c07d
经度
Lon gitu de
92b15c25d
91b28c22~
91b54c55
90b35c00d~
91b15c22d
91b38c56d~
91b40c10d
92b03c78d~
92b03c80d
90b42c06d~
90b42c08d
91b02c02d~
91b05c53d
海拔 Alt itude( m) 4386 3760~ 4009 4228~ 4492 4678~ 4699 4490~ 4492 4563~ 4637 4584~ 4642
所割取草地的生物量符合斜度为 b等级的线性
相关,每一测定点平均生物量可用以下公式计算:
Biomass ( Y^ ) = mean of clipped samples+ b *
( mode of r at ings- 3)
产量的误差可用:
V ( y^ ) =
s
2…y. x
n
+
s
2
y - s
2…y . x
nc
进行计算, 其中
s
2…y . x= 样品误差平方和除以自由度
s
2
y =
E
n
i= 1
( y i - ( a + bx i ) )
2
n - 1
和
s
2
y =
E
n
i = 1
( y i - …y ) 2
n- 1
n= 重复采样点的数量, nc= 目测样品点数量
1. 3 样品处理
割取的样品进行分成绿色可食牧草、有毒草以
及立枯物,在 55 e 下干燥3 d, 后期样品在 75~ 95 e
下干燥 24 h, 部分样品在秘鲁利马国家农业大学进
行漏管( in v it ro)试验,测定牧草消化率。
用 ENVI 3. 5软件对近 400 张 ADC 图像进行
植被指数计算,并用 BRIV 软件计算样品的植被覆
盖度。用 SA S系统的 Mar dquart 程序确定非线性
方程的参数[ 8] 。优和度是通过回归平方和总平方和
的比值计算的。
2 结果与分析
2. 1 西藏草地干物质量和牧草质量
西藏草地干物质在雨季( 2001)为 200 到 3700
kg/ hm2 之间,不同时间不同草地类型干物质量不同
(表 2)。以嵩草为建群种的高寒草甸干物质量最高,
该草地的干物质在 8月上旬最高, 10月下旬则下降
到2400 kg/ hm2。其它3种草地类型的干物质在整个
雨季都较稳定,平均低于 500 kg/ hm2 , 除西藏嵩草草
甸,其他草地类型的干物质生产量表示该地区在此季
节的草地初级生产特征。值得注意的是在计算动物
对草地营养的可获得量时, 有毒草, 例如黄芪( As-
tragalus sp. )、狼毒牙( Stellera sp. ) 等不应包括在内。
以嵩草为建群种的高寒草甸质量适中, 因为牧
草消化率在 55%以上, 粗蛋白的含量在 8% 以上。
如果加上家畜的选择性作用,那么在饲粮中的营养
成份会比牧草的平均值高 [ 7]。另外, 以高山嵩草与
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草 地 学 报 第 16卷
禾本科草混合的牧草质量相对较好,具有蛋白含量
和消化率高的优点。
ADC 提供了一个实用的测定植被覆盖度的方
法。在所测定的样品中覆盖度差异较大, 范围在
2% ~ 100%, 体现了地面遥感技术评价草地的多功
能性(图 1)。
图 1 ADC图像显示出的西藏草地的草地覆盖度范围
F ig . 1 ADC pictures show ing the range o f vegetat ion cover in T ibetan gr asslands
表 2 西藏主要牧草夏季干物质量( t/ hm2)
Table 2 Available dr y matter in t he predominant T ibetan g rasslands dur ing the ra iny season, t/ hm2
草地类型
Grassland type
月份
M onth
干枯物
Dry matter
毒草
Poisonous grass
总量
T otal
可食牧草
Edib le forage
…x ? S …x ? S …x ? S …x ? S
以针茅为优势种的高寒草原 8月 Augus t 0. 031 ? 0. 012 0. 047 ? 0. 045 0. 230 ? 0. 104 0. 213 ? 0. 093
S tipa L. step pe 9月 September 0. 053 ? 0. 050 0. 154 ? 0. 170 0. 378 ? 0. 185 0. 306 ? 0. 142
西藏嵩草为建群种的高寒草甸 8月 August 0. 212 ? 0. 084 0. 090 ? 0. 102 3. 784 ? 1. 444 3. 732 ? 1. 466
K . tibe ti ca meadow 9月 Septemb er 0. 319 ? 0. 185 0. 084 ? 0. 063 3. 372 ? 1. 366 3. 321 ? 1. 379
10月 Octob er 0. 634 ? 0. 282 0. 083 ? 0. 036 2. 451 ? 1. 161 2. 429 ? 1. 173
高寒草原 8月 Augus t 0. 047 ? 0. 045 0. 094 ? 0. 080 0. 525 ? 0. 394 0. 465 ? 0. 356
Alpine f rigid grasslands 9月 Septemb er 0. 129 ? 0. 055 0. 120 ? 0. 246 0. 552 ? 0. 410 0. 478 ? 0. 304
10月 Octob er 0. 135 ? 0. 073 0. 044 ? 0. 018 0. 372 ? 0. 083 0. 329 ? 0. 074
高寒草甸 8月 Augus t 0. 068 ? 0. 071 0. 078 ? 0. 066 0. 632 ? 0. 365 0. 584 ? 0. 334
Alpine f rigid meadow 9月 Septemb er 0. 119 ? 0. 071 0. 055 ? 0. 066 0. 510 ? 0. 365 0. 481 ? 0. 334
10月 Octob er 0. 130 ? 0. 062 0. 036 ? 0. 021 0. 466 ? 0. 180 0. 437 ? 0. 173
图 2 用不同植被指数测定西藏草地干物质量的对比
F ig . 2 Compa rison of differ ent v egetation indices in DM
availability assessment in T ibetan g rasslands
2. 2 草地干物质(DM)测定及其变化
用各种植被指数估测草地干物质量, 除 WDVI
外,都得出相似结果(图 2)。在样品的干物质量范
围内 ( 0< DM< 6 t / hm2 ) ,干物质量与植被指数之
间相关线的角度呈 45b, 初始值为 0. 9 t / hm2 , 用
WDV I则为 54b, 初始值为 1. 1 t/ hm 2。说明应用
ADC照相机, 可以用除 WDVI 外的其他植被指数
准确地测定干物质量, 但是用 WDVI 则会导致对
低生产量的草地测定偏高, 反之偏低的现象。
干物质量与植被指数间表现出一种非线性趋
势(图 3)。试验证明,指数函数可以很好地描述这
一关系, 其他研究也证实了这点 [ 9, 10] , 优和度值显
示约 90%干物质的变化是可通过植被指数的变化
来体现。
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第 1期 姬秋梅等:应用数字照相机研究西藏草地产草量
图 3 高寒草甸 NDVI 与干物质之间非线性相关
Fig . 3 Non- linear reg ression bet ween NDVI and gr een
dry matter fo r the A lpine frigid meadow
图 4 用 NDVI 测定高寒草甸干物质与实际采样间差值
F ig . 4 Differ ence betw een NDVI estimated DM versus
sampling data for the alpine f rig id meadow
高寒草原: DM ( t/ hm2 ) = 0. 1150 @ exp ( 2. 8721 @
NDVI) , R2= 0. 90
高寒草甸: DM ( t/ hm2 ) = 0. 1059 @ exp ( 2. 8578 @
NDVI) , R
2
= 0. 90
以西藏嵩草为建群种的高寒草甸: DM ( t/ hm 2 )
= 0. 1764 @ exp ( 3. 5230 @ NDVI) , R2 = 0. 89
针茅类为优势种的高寒草原: DM ( t / hm2 ) =
0. 2278 @ exp ( 1. 8554 @ NDVI) , R2= 0. 90
NDVI测定值与采样测定值间的线性相关可以
解释误差的形成(图 3)。差值分析是确定影响点的有
效方法[9, 10]。差值( e)与预测值之间的散点图显示,数
据点随机地分布在 e= 0线的上下, 表现出样品误差
的均衡程度[ 5]。有个别距 e= 0线较远的点似乎是影
响点,这些点对线性的确定比其他点影响大(图 4)。
3 讨 论
3. 1 通过对几种不同误差进行分析,推测其来源可
能为: ¹ 土壤背景干扰 º 采样误差 » 立枯物测定的
误差¼植被分布的空间变异,这有待于在今后的应
用过程中进一步改进。
3. 2 植被的覆盖度低于 30%时,用植被指数不能
很好地测定 DM [ 10] 。应用空间几何工具,例如复杂
分形技术,可以解决这个问题,土壤背景的影响通过
该技术而降低[ 11]。
3. 3 采样误差是由较小样品引起的。对异质性高
的植被采样时,样品越小, 误差就越大, 用野外测定
需要不同大小和形状的采样框, 针对不同草地类型
需确定最优样品的大小,以减小采样误差。
3. 4 早期使用电子设备测定 DM 的结果显示, 立
枯物是误差的主要来源[ 11]。在高产量的草地中,如
西藏嵩草草甸,立枯物的含量变化明显,甚至在很短
的时间内变化较快。图 5显示, 不同时间立枯物的
比例不同,如何计算该误差有待进一步研究。
图 5 用 ADC图像反映出的草地干枯物含量的变化
Fig . 5 Visualization o f the senescent mater ial changes by ADC
3. 5 ADC逐渐成为一种经济实用的测定干物质量
的方法。该方法必须通过采样保证测定准确度,
WDV I中土壤光谱线的斜度的确定需用无水分的
土壤背景调节,而这次测定是在雨季,因此不能用该
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草 地 学 报 第 16卷
指数测定,为了准确地应用该植被指数,需加强有关
各种条件下的背景校正的研究 [ 12]。
4 结 论
4. 1 用 ADC 设备可以测定不同草地类型的红光
和近红外的反射值,并用各种植被指数测定草地干
物质量。本研究中建立的 DM 估测模型为西藏高
原草地生物量的测定提供了一个新型的、易操作的
方法。
4. 2 环境评价对提高家畜生产很重要。植被覆盖
度、立枯物或空间分布高度不一致等条件可能影响
该研究方法的准确度, 但是目前很多正在进行的相
关研究有望解决该问题。
4. 3 应用 ADC方法测定 DM 非常方便,通过估测
样品点就可直接给出确定的生物量。ADC 提供的
图片可以显示导致误差的各种因素。因此, 通过改
进方法,将可视化影响因素与自动分析相结合,可得
到更准确的测定结果。
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(责任编辑 梁艳萍 才 杰)
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