Page 31 - 《广西植物》2021年第3期

ሕ ጢ ࿗ 广জ 西জ 植জ 物 ࿗ϟ 卷
中随机抽取 ԰ᣰ ሕ 的样方数据ྉ 即 ሕ԰ 个样方ɯ 用于 ྉϟɯ差值植被指数᧥ᦵႬᧇ ᢉ ટᧇቴͱቴଫ

建模ᖔ剩余的样方用于模型验证ᤥ ྉ԰ɯ增强型植被指数᧥
植物多样性指数选取 ሕ 种广泛使用的 ም 多样 ԰঎ጢġྉટᧇቴͱቴɯ
ጛႬᧇ ᢉ ଫ
性指数ྉ刘鲁霞ᖔ԰ԡϟँɯᤥ 其计算公式如下ᤥ ટᧇቴշᤃġቴͱᎮॹጢġଧշϟ
ྉϟɯ୩ၤᑕႿႿᆍႿ᥋ۼᔽᔀႿᔀʢ 多样性指数᧥ ྉሕɯ修改型土壤调整植被指数᧥
໧ ԰ટᧇቴշϟͱ ྉ԰ટᧇቴշϟɯ ͱऐྉટᧇቴͱቴɯ
԰
̵ ᢉͱኮྉۗ ᤟Ⴟۗ ɯଫ ᤹୒ዛႬᧇ ᢉ ଫ
ᔠ
ᔠ
ᔠ ᢉ ϟ
԰
໧
԰
ྉ԰ɯ୩ᔽቝᡱ༁ᆍႿ 多样性指数᧥ᦵ ᢉ ϟͱኮྉۗ ɯ ଫ ટᧇቴͱቴ
ᔠ
ᔠ ᢉ ϟ ྉ࿗ɯ归一化差异植被指数᧥ટᦵႬᧇ ᢉ ଫ
̵ ટᧇቴշቴ
ྉሕɯ۪ᔽᔀ᤟ᆍࣼ 均匀度指数᧥ȣ ᢉ ᤥ
᤟Ⴟྉ୒ɯ ટᧇቴ
ྉጢɯ比值植被指数᧥ቴႬᧇ ᢉ ଫ
式中᧥୒ 为物种数ଫۗ 为物种 ᔠ 的相对重要值ᤥ ቴ
ᔠ
植物物种的相对重要值计算公式如下ᤥ ྉᤃɯ转换型植被指数᧥௴Ⴌᧇ ᢉ ટᦵႬᧇշԡ঎ጢ ᤥ
ྉϟɯ乔木层᧥重要值 ᧇႬ ᢉྉ相对密度շ相对频度շ 式中᧥ટᧇቴ 代表近红外波段即 ᨃᓂ᧧᥋ጢଫቴ 代表红
相对显著度ɯᣰ ሕଫ 外波段即 ᨃᓂ᧧᥋࿗ଫଧ 代表蓝色波段即 ᨃᓂ᧧᥋԰ᤥ
ྉ԰ɯ灌木层᧥重要值 ᧇႬ ᢉྉ相对密度շ相对频度շ ԣॹᇺ 数据统计分析
相对盖度ɯᣰ ሕଫ 根据前人对生物多样性遥感监测最佳空间尺
ྉሕɯ草本层᧥重要值 ᧇႬ ᢉྉ相对高度շ相对频度շ 度的研究成果ྉ方彬等ᖔ԰ԡԡᎮଫᥘᑕ᤟ᔽၤᔀၤ ᔀᡷ ᑕ᤟঎ᖔ԰ԡϟᎮɯᖔ
相对盖度ɯᣰ ሕଫ 本文 ᦵႬᧇܦᧇۗႬᧇܦ᤹୒ዛႬᧇܦટᦵႬᧇܦቴႬᧇ 和 ௴Ⴌᧇ ጢ 种植被指
ྉ࿗ɯ相对重要值 ᢉ 该物种的重要值 ᣰ 该样地内 数采用 ሕġሕ 像元ྉ即 ँԡ ቝ ġ ँԡ ቝɯᖔጛႬᧇ 采用 ࿗ġ࿗ 像
所有物种的重要值之和ᤥ 元ྉ即 ϟ԰ԡ ቝ ġ ϟ԰ԡ ቝɯᖔ利用 ᥈᧧୩ 空间分析工具分别
通过 ኏঎ሕ঎԰঎԰ 的 צᓣ੖ᐹႥ 软件包中的 ʛᔽ׹ᔀʢ༁ᔽᡷᢃ 函 对植被指数栅格图进行邻域均值统计分析ᤥ 再通
数完成植物物种多样性指数计算ྉ何荣晓ᖔ԰ԡϟᤃɯᤥ 过样方中心点坐标提取得到每个样方所对应的植
植物综合多样性指数引用杨学军等ྉϟँँऐɯ 的 被指数值ᖔ导入 ୩۪୩୩ ԰԰঎ԡ 进行植被指数与植物多

多序稳定假说提出的时间ͱ稳定系数 ࣷ ᢉ ᤟Ⴟྉ ᐹշϟɯ 样性之间的 ۪ᔀᑕʢ༁ᆍႿ 相关性分析及回归分析ᖔ并建
ྉᐹ 为植物进入稳定状态的时间ɯ 来计算乔木层ܦ 立相应的估测数学模型ᤥ 通过计算估测值与实测
灌木层ܦ草本层权重ᖔ求和得到相应综合指数ᤥ 本 值之间的标准误差ྉ኏ᥘ୩ጶɯܦ平均相对误差ྉᥘ኏ጶɯܦ
研究中乔木层ܦ灌木层ܦ草本层的权重值分别取 平均绝对误差ྉᥘዶጶɯ 来分析研究区植物多样性遥
ԡ঎ᤃܦԡ঎ሕ 和 ԡ঎ϟྉ周彬等ᖔ԰ԡԡ԰ଫ程乾等ᖔ԰ԡϟᤃɯᤥ 感估测精度ྉ۪ᔀʢᔀᔽʢᑕ ᔀᡷ ᑕ᤟঎ᖔ԰ԡϟԡɯᖔ进而采用最佳数
ԣॹԣ 植被指数计算 学模型估测研究区植物多样性ᖔ得到研究区植物多
选用海口市清晰少云ܦ且与调查时间一致的 样性的空间分布矢量数据ᤥ
ᓂᑕႿʛ༁ᑕᡷ ऐ ᨃᓂ᧧᥋ఋ᧧኏୩ 遥感影像 ྉ 数据来源于中国 为探索植物多样性的空间关联特征和聚集
科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台 性ᖔ采 用 地统计学理论中的全局空间自相关

ྉၤᡷᡷᡱ᧥ᣰ ᣰ औऔऔ঎੫༁ዹ᤟ᆍࣼʛ঎ዹႿɯɯᖔ获取时间为 ԰ԡϟሕͱϟԡͱ԰ᤃᖔ ᥘᆍʢᑕႿᆥ༁ ᧇ 统计量对研究区植物多样性的空间分布
云量 为 ԰঎ ࿗࿗ᠮᖔ 轨道号为 ᡱϟ԰࿗ ᣰ ʢ࿗ᤃᤥ 依托 ጶશ჆᧧ 特征进行表征ᤥ 计算公式如下ᤥ
ጢ঎ϟ 软件平台ᖔ遥感影像经几何校正ܦ辐射校正等 ᥐ Ⴅ ᥐ Ⴅ ँ ྉଝ ͱଝɯྉଝ ͱଝɯ
ᔠ
ᔠᢝ
ᢝ
ᧇ ᢉ ᔠ ᢉ ϟ ᢝᢉ ϟ ᤥ
预处理ᖔ误差控制在 ԡ঎ጢ 个像元ᖔ运用栅格计算器 ୒ ྉᥐ ᥐᢝँ ɯ
԰
ᔠᢝ
ᔠ
分别计算生成各类植被指数栅格图ᖔ空间分辨率 局部空间自相关指标常采用局部 ᥘᆍʢᑕႿᆥ ༁ ᧇ
均为 ሕԡ ቝᤥ 选取 ᤃ 种常用的植被指数进行处理分 统计量进行度量ᖔ用以准确地把握局部空间要素
析ྉ张艳楠等ᖔ԰ԡϟ԰ଫዶʢᔀҴၤᔽ ᔀᡷ ᑕ᤟঎ᖔ԰ԡϟᎮɯᤥ 计算公 的聚集性和分异特征ྉ ዶႿ༁ᔀ᤟ᔽႿ ᔀᡷ ᑕ᤟঎ᖔ԰ԡԡᤃɯᤥ 计算
式如下ᤥ 公式如下ᤥ