草地学报

基于无人机多源遥感数据的灌丛草原地上生物量估算

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马磊超, 王兴, 杨秀春, 杨东, 王子超, 邢晓语

草地学报 | 研究论文 2026,34(2): 559-572

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草地学报 |研究论文 2026 , 34 (2) : 559 -572

基于无人机多源遥感数据的灌丛草原地上生物量估算

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马磊超, 王兴, 杨秀春, 杨东, 王子超, 邢晓语

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作者简介:

马磊超（1981-），男，汉族，河南沈丘人，硕士研究生，主要从事草原遥感研究，E-mail:leichaoma@126.com

Aboveground Biomass Estimation in Shrub-Encroached Grasslands by Using Multi-Source UAV Remote Sensing

MA Lei-chao, WANG Xing, YANG Xiu-chun, YANG Dong, WANG Zi-chao, XING Xiao-yu

Affiliations

doi: 10.11733/j.issn.1007-0435.2026.02.018

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摘要

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气候变化与人类活动加剧了全球草原灌丛化，严重威胁草原生态系统健康，亟需高效精准的生物量监测技术。本研究以锡林郭勒盟灌丛草原为研究区，基于无人机激光雷达（LiDAR）和高光谱数据，结合地面实测数据，采用逐步多元线性回归、支持向量机和随机森林等方法探究了灌丛草原地上生物量（Above-ground biomass，AGB）的最佳反演模型。结果表明，基于LiDAR数据计算的草层平均高度、高光谱数据的红边区间反射率与AGB显著相关。高光谱在草本AGB反演中优于LiDAR精度（R²=0.87 vs. 0.24），而LiDAR较高光谱则更适用于灌木AGB反演（R²=0.58 vs. 0.47）。数据融合能显著提升模型精度，LiDAR和高光谱数据多源特征融合的随机森林模型使草本和灌木AGB的R²分别达到0.88和0.64。相关成果可为灌丛草原可持续利用和精细化管理提供重要科学支撑。

关键词

草原地上生物量 / 激光雷达 / 高光谱 / 机器学习 / 灌丛草原

Abstract

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Shrub encroachment in grasslands， intensified by climate change and anthropogenic activities， represents a substantial threat to the health of grassland ecosystems. This underscores the pressing need for effective and precise biomass monitoring methodologies. The present study was carried out in the shrub-encroached grasslands of the Xilingol League， to investigate optimal above ground biomass （AGB） estimation model by utilizing unmanned aerial vehicle-based LiDAR and hyperspectral data validated against field measurements. Stepwise multiple linear regression， support vector machine， and random forest algorithms were employed for analysis. The results demonstrated a robust correlation between AGB and both LiDAR-derived mean canopy height and hyperspectral reflectance within the red-edge spectral region. Hyperspectral data demonstrated superior accuracy to LiDAR for herbaceous AGB inversion （R²=0.87 vs. 0.24）， whereas LiDAR performed better than hyperspectral data for shrub AGB inversion （R²=0.58 vs. 0.47）. Data fusion significantly improved the model performance， with the random forest model integrating features from both LiDAR and hyperspectral data achieving R² values of 0.88 and 0.64 for herbaceous and shrub AGB， respectively. The related findings offer critical scientific support for the sustainable utilization and precise management of shrub-encroached grasslands.

Key words

Grassland above-ground biomass / LiDAR / Hyperspectral / Machine learning / Shrub-encroached grassland

引用本文

马磊超, 王兴, 杨秀春, 杨东, 王子超, 邢晓语. 基于无人机多源遥感数据的灌丛草原地上生物量估算. 草地学报, 2026 , 34 (2) : 559 -572 . DOI: 10.11733/j.issn.1007-0435.2026.02.018

MA Lei-chao, WANG Xing, YANG Xiu-chun, YANG Dong, WANG Zi-chao, XING Xiao-yu. Aboveground Biomass Estimation in Shrub-Encroached Grasslands by Using Multi-Source UAV Remote Sensing[J]. Acta Agrestia Sinica, 2026 , 34 (2) : 559 -572 . DOI: 10.11733/j.issn.1007-0435.2026.02.018

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国家自然科学基金项目 (41571105)

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2026年第34卷第2期

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接收时间：2025-03-28
首发时间：2026-09-23

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收稿日期：2025-03-28
修回日期：2025-05-16

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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