本技术公开了一种基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法,包括以下步骤:获取目标园区的可见光正摄图像,计算预处理后的可见光正摄图像的蓝绿比值指数GBRI,并对可见光正摄图像的整体像元中的植被覆盖区域的栅格数据进行提取转换,输入到可见光植被指数计算模型中,得到目标园区的范围内的可见光植被指数;对植被的特定信息进行采集后分别得到各个样地内植被的碳储量和各个样地内植被的固碳量;利用各个样地内植被的碳储量和各个样地内对应的不同可见光指数,建立园区植被碳储量估算模型;利用各个样地内植被的碳储量和各个样地内对应的不同可见光指数,建立园区植被固碳量估算模型;本发明实现了对园区植被碳汇量高效准确的计算。
背景技术
国内外关于碳汇的研究主要分布在森林、草地、湿地、农田、海洋等自然生态系统和人工生态系统中,并着重于探索碳吸收、储存的过程。在碳汇计算方面的研究中,则主要围绕计算方法的总结、分析和不同尺度的定量计算。
关于碳汇计算方法的研究,学者何英与赵林综述了森林尺度碳汇计算方法,对生物量法、蓄积量法、生物量清单法、涡旋相关法、驰豫涡旋积累法、涡度协方差法、箱式法等方法的优劣进行了比较分析;郭靖等学者针对样地清查法进行了优劣与应用范围的比较分析;曹吉鑫等学者将遥感技术与模型引入森林碳汇估算方法中,减少了人力物力消耗。
关于碳汇定量计算研究,目前主要围绕生物量、碳储量和固碳量等方面进行研究。Michael Swoish等学者基于卫星影像和植被指数对农田作物生物量进行计算,比较不同卫星影像和植被指数在农田生物量计算中的准确性;Tran Ngoc KhanhNi等学者利用卫星遥感影像结合大气校正、监督分类等技术对沉水植物的生物量和冠层覆盖度进行了计算;方精云等学者基于资源清查统计数据、气象资料及卫星遥感数据对国家陆地植被碳储量进行了估算;周玉荣等学者基于森林统计数据,对我国主要森林生态系统的碳储量与碳平衡通量进行了估算,得出了我国森林生态系统及各组成部分的平均碳密度值;高燕等学者基于无人机和卫星遥感影像对升金湖草滩进行了地上植被生物量反演,构建了生物量回归模型并完成了生物量计算。刘艳慧等学者基于无人机影像构建过绿指数EXG与颜色指数CIVE,通过植被指数估算草地植被覆盖度,经回归方程计算得到草地生物量;张正健等学者基于无人机可见光影像和地面实测样本构建了生物量与多种可见光植被指数的回归模型,对各模型进行了生物量估算并分析各模型计算精度差异。学者吴婕测量了深圳特区内多种植被的叶片净光合速率,采用同化量法完成了城市尺度的植被固碳量计算。史红文等学者测量了武汉市优势园林树种的光合速率,得出乔木和落叶植被的固碳释氧能力优于灌木和常绿植被的结论。学者孙苏晶与耿世鹏采用同化量法与标准林地数据对园区尺度绿地固碳量进行估算。张晨悦在前者研究基础上,将园区绿化结构划分为乔灌草型、灌草型、草坪型三类,并采用同样的方法完成了园区绿地固碳量估算。巩文等学者运用植物碳汇与消耗平衡法、植物光合作用方程法、全国林地碳储量推算法等多角度进行园区尺度碳汇计算。
综上所述,目前碳汇研究多聚焦于国家、省域、城市等宏观或中观尺度,对于园区等小尺度的研究较少。园区人工植被相较森林自然植被而言,在物种多样性上不够集中,以往的碳汇计算方法未能有效解决计算精度与人力物力消耗之间的矛盾。遥感包括卫星遥感和无人机低空遥感两类,遥感估算法可减少人力物力的消耗,但卫星遥感数据相较于无人机遥感数据存在精度较低与卫星覆盖范围等问题,无法有效解决园区尺度的碳汇估算问题。
因此,现有技术中碳汇计算方法方面,目前碳汇计算多针对国家、省域、城市等宏观或中观尺度,缺乏针对于园区等小尺度的植被碳汇高效准确的计算方法;园区植被相较于人工林地存在着植被多样性分布不集中的问题,相较于自然林地又缺乏定期的森林普查数据;将以往的碳汇计算方法应用于园区尺度的碳汇计算研究费时费力,而卫星遥感数据相较于无人机遥感数据存在精度较低、卫星覆盖范围不全等问题,无法有效解决园区尺度的碳汇测量问题。
实现思路