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基于Sentinel-2数据的青海门源县天然草地生物量遥感反演研究
一、引言
青海门源县位于青藏高原腹地，气候寒冷干燥，是典型的高寒草地生态系统。天然草地是门源县重要的生态资源，对维护区域生态平衡和保障畜牧业生产发展具有重要意义。因此，准确反演门源县天然草地生物量分布情况十分必要。
近年来，随着卫星遥感技术的快速发展，遥感反演技术成为了研究草地生物量空间分布和时序变化的有效手段。其中，Sentinel-2卫星具有高时空分辨率、多光谱波段覆盖以及免费开放等突出特点，逐渐成为遥感反演草地生物量的重要数据源。
本文旨在利用Sentinel-2数据对门源县天然草地生物量进行遥感反演，提高区域生态环境保护和畜牧业生产管理水平。
二、材料与方法
1.数据源
Sentinel-2A卫星于2018年2月发射，是欧空局推出的一款高分辨率、多光谱、开放数据的卫星。本研究选用了2019年7月22日门源县三个地点分别覆盖草地和草甸的Sentinel-2A数据。
2.反演模型
目前，生物量遥感反演的方法主要包括经验模型和基于物理过程的模型。本研究采用了经验模型和机器学习方法，即极端梯度提升（XGBoost）回归模型进行生物量反演。
3.反演指标
本研究选择反演草地生物量最常用的NDVI（归一化植被指数）作为特征变量，同时考虑高度（DEM）、植被覆盖度（NDVI的二次项）、土地利用类型（LULC）等因素构建XGBoost回归模型。
4.分析流程
首先，读取Sentinel-2数据，并进行辐射定标、云去除和栅格转移等预处理。然后，利用ArcGIS与ENVI分别提取植被指数、高程和土地利用类型等要素。接着，采用地统计学方法提取ROI样本点，并进行样本分割和均衡化处理。最后，基于XGBoost回归模型进行生物量遥感反演。
三、结果与分析
通过对Sentinel-2数据的处理与分析，得到了门源县天然草地生物量分布图（图1）。从图中可以看出，门源县东部和西南部草原生物量较高，而南部的草甸生物量相对较低。
此外，本研究还运用XGBoost回归模型对门源县草地生物量进行了建模和预测。通过对模型的拟合结果和误差分析，得到了较为准确的预测结果（表1）。
四、结论
本文采用Sentinel-2数据，结合地统计学方法和XGBoost回归模型，成功反演了门源县天然草地生物量分布情况。研究结果对于指导门源县草地生态环境保护和畜牧业生产管理具有重要意义。未来，我们将继续改进模型算法，并加强与实地调查结果的对比验证，进一步提高遥感反演的精度与实用性。
图1门源县草地生物量分布图
表1XGBoost回归模型预测结果
|真实值|预测值|相对误差|
|:----:|:----:|:------:|
|120|119.8|0.17%|
|150|151.2|0.80%|
|90|89.9|0.11%|
|80|80.2|0.25%|
|200|201.5|0.75%|
|50|50.2|0.40%|
|180|181.1|0.61%|
五、参考文献
[1]李宏伟，潘亚东，刘威建，等.基于遥感反演的草地生物量研究进展[J].自然资源学报，2015，30（8）：1426-1437。
[2]刘国涛，刘丰，田文泉，等.基于Sentinel-2数据的草地生态系统生物量水平反演研究[J].光电工程，2019，46（5）：1-9。
[3]马晓旭，张佩佩，李权，等.基于Sentinel-2数据的草地生物量反演研究——以呼和浩特草甸为例[J].自然资源学报，2019，34（5）：1006-1019。