草地植被指数及生物量的遥感估测

第２１卷第３期　云南农业大学学报　Ｖ０１．２１　Ｎｏ．３　２００６年６月　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｙｕｎｎａｎ　Ａｇｒｉｅｕｈｕｒａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｊｕｎ．２【ｘｌ６　草地植被指数及生物量的遥感估测木　王建伟，陈　功”　（云南农业大学动物科学技术学院，云南昆明６５０２０１）　摘要：简要回顾了我国草地遥感技术的发展过程以及各阶段的主要特点，并对草地植物的反射光谱特征做了介　绍。在阐述植被指数在草地科学领域的运用的同时，介绍了植被指数ＮＤＶＩ和ＲＶＩ的特点，就ＮＤＶＩ和ＲＶＩ在草　地地上生物量估测上的运用做了初步的探讨。其结果表明，在目前草地生物量的估测领域植被指数ＮＤＶＩ运用　较ＲＶＩ广泛。　关键词：遥感；光谱反射；植被指数；地上生物量　中图分类号：Ｓ　６８８．４　文献标识码：Ａ　文章编号：１００４—３９０Ｘ（２００６）０３—０３７２—０４　Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　Ｉｎｄｅｘ　ａｎｄ　Ｂｉｏｍａｓｓ　Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　Ｆｏｒ　Ｇｒａｓｓｌａｎｄ　ＷＡＮＧ　Ｊｉａｎ－ｗｅｉ，ＣＨＥＮ　Ｇｏｎｇ　（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ａｎｉｍａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｙｕｎｎａｎ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｋｕｎｍｉｎｇ　６５０２０１，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ，ｉｔ　ｗａｓ　ｍａｉｎｌｙ　ｒｕｎ　ｂａｃｋ　ｔｈｅ　ｐｒｉｍａｒｙ　ｐｈａｓｅｓ　ｏｆ　ｐａｓｔｕｒｅ　ｓｃｉｅｎｃｅ　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ａｎｄ　ｂｒｉｅｆｌｙ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ　ｔｈｅ　ｓｐｅｃｔｒａｌ　ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｇｒａｓｓｌａｎｄ　ｐｌａｎｔｓ．Ｂｅｓｉｄｅｓ　ｉｔ　ｃｏｍｐｅｎｄｉｏｕｓ　ｅｘｐａｔｉａｔｅｄ　ｔｈｅ　ｔｒａｉｔｓ　ｏｆ　ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｐｈａｓｅｓ．Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ，ｉｔ　ｗａｓ　ｌｏｏｋｅｄ　ｂａｃｋ　ｔｈｅ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘ　ｉｎ　ｐａｓｔｕｒｅ　ｓｃｉｅｎｃｅ　ｆｉｅｌｄｓ．Ａｎｄ　ｉｔ　ａｌｓｏ　ｎａｒｒａｔｅｄ　ｔｈｅ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓ－　ｔｉｃｓ　ｏｆ　ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘ　ＮＤＶＩ（ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘ）ａｎｄ　ＲＶＩ（ｒａｔｉｏ　ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｉｎ－　ｄｅｘ）．Ｆｉｎａｌｌｙ　ｉｔ　ｗａｓ　ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ　ｔｈｅ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘ　ａｎｄ　ｇｒａｓｓｌａｎｄ　ｂｉｏｍａｓｓ．Ｉｎ　ｔｈｅ　ｆｉｅｌｄ　ｏｆ　ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ｆｏｒ　ｇｒａｓｓｌａｎｄ　ｙｉｅｌｄ，ｍａｎｙ　ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ　ｉｎｄｉｃａｔｅｄ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ＮＤＶ１　ｗａｓ　ｐｒｅｖａｌｅｎｃｅ　ｔｈａｎ　ＲＶＩ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ；ｓｐｅｃｔｒｌａ　ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ；ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘ；ａｂｏｖｅｂｉｏｍａｓｓ　在草地遥感科学领域，植被指数（ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｉｎ－　为实现草地资源的科学管理和合理利用提供可靠　ｄｅｘ）作为一种遥感手段已广泛用于植被覆盖密度　依据，对准确掌握草地产量资料，计算草地载畜景、　评价、作物识别、产量估测以及自然灾害预测预报　实现草畜平衡发展，具有十分重要的意义。　等方面。植被指数是将２个以上波段的反射比值　遥感技术在２０世纪６０年代初兴起得到发展　压缩到与植被特征相关的一个综合值。在草地科　以来，在资源调查、环境监测与评价、工业、农业、林　学领域，植被指数已用于草地植被的定量测量，以　业、牧业等领域得到了广泛的应用。遥感估产是结　表明草地植被的活力，运用植被指数可在诊断植被　合农学知识和环境因素预测大宗农作物的产量，预　生物物理参量的同时对植被的生长过程进行分析。　测草场产量等。目前世界上利用遥感资料预测作　近来，利用遥感技术对草地植被指数进行测定，以　物产量方面，美国利用卫片分析前苏联小麦产量的　此为依据对草地生物量进行估测，可在不破坏草地　准确率可达到９７％，加拿大研究估算马铃薯产量　条件下对草地产量和长势进行准确、动态的监测，　的可靠率达９０％（航空估产可达９４％），１９８２年在　收稿日期：２００５—０７—１６　｝基金项目：云南省自然基金项目（２００４ＣＤ２５１Ｍ）；云南省自然基金重点项目（２００３Ｃ０００８Ｚ）　通讯作者　作者简介：王建伟（１９７８一），男，四川越西人，在读硕士生，主要从事草地可持续发展的研究。　维普资讯 http://www.cqvip.com

第３期　王建伟，等：草地植被指数及生物量的遥感估测　３７３　美国６个州内对小麦、棉花、大豆、玉米估产，精确　度达９３％；我围小麦估产则是通过把小麦不同生　息工程进行草地初级、次极生产管理和监测的研　究。其特点是：开始重视开发“３ｓ”和草地专家系　育期光谱特征与产量建立同归方程而估产…。　我国草地科学领域自２０世纪８０年代引进遥　统集成技术和体系的应用，“３Ｓ”一体化的技术和　理论在草地初级、次极生产动态监测和管理中的应　感技术以来，特别是近十几年来，草地科学与“３ｓ　技术”遥感（ＲＳ）、地理信息系统（ＧＩＳ）、全球定位　系统（ＧＰＳ）的结合，形成了具有一定特色、比较系　用，进行草地退化和荒漠化监测，各类草原灾害的　预报，畜牧平衡调控和草业生产管理。与此同时从　学术和理论研究上丰富了草地遥感科学的内涵，草　统完整的理论和技术体系，极大推动了我国草地信　息科学的发展　Ｊ　１　我国草地遥感技术发展的主要阶段　我国草地遥感技术的发展大致经历了以下４　个主要阶段，各阶段的运用领域及主要特点　是　：　第一阶段：为２Ｏ世纪８０年代初期遥感技术知　识的引入、消化以及在草地资源调查中的运用。其　特点是：在此阶段部分高校和研究所开始将遥感信　息和技术在草地资源的调查、分类和制图中运用；　从以前的目视判读为主转向以计算机自动识别、分　类和制图为主；在草地资源调查中开始使用航卫片　进行分析，提高了资源调查和制图的精度，节省了　大量的人力、财力和物力，人们初步认识到了利用　遥感技术进行草地资源调查的好处。　第二阶段：为利用遥感资料和技术进行草地资　源动态资源监测、评价及其在草地土壤中的运用。　其特点是：自２０世纪８Ｏ年代中期开始，结合利用　遥感技术进行草地资源动态监测和草地土壤普查　工作的开展，建立了国家级的遥感监测实验室、　ＮＯＡＡ气象卫星资料地面接受站，同时各省、自治　区广泛开展对草地遥感动态监测、土壤普查和应用　效果的评价。　第三阶段：为利用遥感和ＧＩＳ系统的结合优势　进行草地估产、产量预报和各种自然灾害的监测以　及草地遥感信息科学的研究。特点是：从２Ｏ世纪　９０年代开始，将遥感信息和ＧＩＳ系统结合，从微机　环境上升到计算机工作站的水平。应用高分辨率　ＴＭ资料和动态、实时、宏观的ＮＯＡＡ资料，进行草　地光谱反射率变化规律分析、草地估产和预报、草　地黑白灾害和火灾监测系统与技术研究，提出了草　地信息科学的概念，极大地的推动了草地遥感科学　的诞生。　第四阶段：从２Ｏ世纪９Ｏ年代中期开始利用　ＲＳ，ＧＩＳ和ＧＰＳ技术以及草地专家系统一体化信　地遥感科学进一步完善和发展。　随着遥感技术开发研究，我国草地遥感技术有　了较大的突破性的进展，已成为草地科学中一个比　较活跃、成果丰硕的研究额域之一。目前草地遥感　技术广泛运用与草地资源调查、分类与制图、草地　资源动态监测与估产、草地资源管理与评估、草地　雪灾、火灾、干旱灾害、病虫鼠害监测等自然灾害的　监测与预报。目前对于草地生物量的估测，主要是　以草地光谱反射率估测生物量　Ｊ。　２草地植物的反射光谱特征　草地植物与其它绿色植物具有类似反射光谱　特征：在可见光谱段其光谱曲线分为３个区段，即　０．４～０．７　ｔｚｍ的可见光谱反射区受植物色素影响，　在０，４５　ｍ和０，７５　ｔｚｍ附近分别出现两个反射谷，　在０，５５　ｍ处出现一个反射峰；０．７—１．３　ｔｚｍ近红　外反射区受叶内部构造的影响，在０．５～１．３　ｔｚｍ之　间出现一个较高的草坪状反射；１．３—３．０　ｍ的中　红外反射区。我们研究的范围主要在前两个区段　上　一　。　草地光谱反射规律是草地植被、土壤、大气、地　形、地带性和水分含量等多种因素影响而形成的综　合反映。光谱反射率大小受到草地类型、种类组成、　植被盖度、叶绿素含量、植物水分、土壤物理特性、大　气状况等多种因素的影响，具有以下独特的特征：　２．１草地光谱反射率具有明显的日变化规律　随太阳高度角的变化而呈现有规律的变化，随　着早晨一中午一下午的时间变化，出现明显的波　动一稳定一波动变化。　２．２草地光谱反射率具有明显的季节变化规律　根据刘富洲（１９８５）和黄敬峰（１９９２）研究表明　草地植被光谱反射率具有明显的季节变化特征。　不同的植物生育期、植被盖度大小、种类组成、植物　叶片的形状、大小、着生位置对草地光谱反射率都　有明显影响。　维普资讯 http://www.cqvip.com

３７４　云南农业大学学报　第２１卷　２．３草地植被具有渐进光谱反射特征规律　是指草地植被的光谱反射率开始时随着植被　盖度和生物量的增大而增加（或减少），当生物量　和盖度增加到一定程度后，随着生物量和盖度的增　大草地光谱反射率值不再增加（或减少），而是趋　于一个常数。因此找出光谱渐进线的“阈值”就能　大幅度提高估测草地生物量的精度。　２．４草地牧草产量与遥感植被指数问具有明显的　相关性　大量研究证明，植被指数ＲＶＩ（比值植被指数）　和ＮＤＶＩ（归一化植被指数）对绿色植被变化灵敏，　对土壤或者枯草不灵敏，ＲＶＩ和ＮＤＶｔ能较好地反　映出牧草的覆盖度、生物量和叶面积指数变化，与　地上现存净初级生物量有较好的相关性。一般　ＲＶＩ和ＮＤＶＩ与牧草地上生物量存在显著的非线性　相关性Ｐ＜０．０１，（黄敬峰等，１９９２；李建龙等，　１９９４）研究还表明，ＴＭ，ＭＳＳ，ＳＰＯＴ和ＮＯＡＡ／　ＡＶＨＲＲ遥感资源在草地资源调查和分类、产量估　测和预报，旱灾、火灾和雪灾及病虫害预报预测及　草地退化实时监测等方面具有明显的优势，应用潜　力巨大（李建龙，１９９７）Ｈ＇８　。　３　植被指数与草地地上生物量的关系　植被指数又称光谱绿度值，通常是用红光波段　（Ｒ）和近红外（ＩＲ）波段通过数学运算进行线性或非　线性组合得到的数值，用以表征地表植被的数量分　配和质量情况。它与植物的覆盖度（Ｒａｔｅ　ｏｆ　Ｖｅｇｅｔａ－　ｔｉｏｎ　Ｃｏｖｅｒａｇｅ），叶面积指数（Ｌｅａｆ　Ａｒｅａ　Ｉｎｄｅｘ　ＬＡＩ）及　生物量（Ｂｉｏｍａｓｓ）大小有很大关系　ｊ。目前常用的　植被指数有：差值植被指数（ＤＶＩ＝ＩＲ—Ｒ），比值指　数ＲＶＩ＝ＩＲ／Ｒ），归一化指数ＮＤＶＩ＝（ＩＲ—Ｒ）／（ＩＲ＋　）和变换指数（ＮＤ±ＮＤｓ）＝｛（／Ｒ±／ｓ）一（　±Ｓ）｝／　｛（侬±／ｓ）＋（Ｒ±Ｓ）｝等。其中侬为０．７６一，０．９０　Ｉｘｍ近红外波段的反射比，相当于ＴＭ４通道接受的　地物光谱辐射能量。　为０．６３～０．６９　Ｉｘｍ红光波段　的反射比，相当于ＴＭ３通道接受的地物光谱辐射能　量Ｌ４ｌ６　Ｊ。植被指数可用来诊断植被一系列生物物　理参量：叶面积指数、植被覆盖率生物量、光合有效　辐射吸收系数（Ａｂｓｏｒｂｅｄ　Ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ　Ａｃｔｉｖｅ　Ｒａｄｉａｔｉｏｎ　ＡＰＡＲ）等；反过来又可用来分析植被生长　过程：净初级生产力（Ｎｅｔ　Ｐｒｉｍａｒｙ　Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ＮＰＰ）和　蒸散（Ｔｒａｎｓｐｉｒｅ）等。　３．１　ＮＤＶＩ和　Ｗ的特点　许多研究者注意到影响植被指数的因子，这些　因子包括植被本身的特性如植被的水含量、年龄、　矿物质缺乏、寄生虫的伤害、覆盖几何、排列空间和　方向、叶子分布等，另外还有大气等因子的影响，如　波长范围、土壤特性差异、亮度和色度、遥感器影响　等　，　。近来，许多新的植被指数考虑了土壤、　大气等多种因素并得到发展。　ＮＤＶ１当植被覆盖度较低时，对盖度增减反应　灵敏，当盖度较大时，ＮＤＶＩ趋向饱和；对大气效应　影响反应不灵敏。由于ＮＤＶＩ是将电磁波辐射、大　气、植被覆盖和土壤背景的相互作用结合在一起考　虑，通过数学和物理及逻辑经验以及通过模拟将　ＲＶＩ等植被指数不断改进而发展的，在草地遥感估　产中应用最广。。Ｊ。　ＲＶ／是基丁波段的线性组合（差或和）或原始　波段的比值，由经验方法发展的，没有考虑土壤、植　被间的相互作用；且ＲＶ／是针对特定的遥感器　（Ｌａｎｄｓａｔ　ＭＳＳ等）并为明确特定应用而设计的，表　现了严重的应用限制性。最早发展ＲＶ／是为了估　算和监测植被覆盖，因其对大气影响敏感，在植被　覆盖小于５０％时，它的分辨能力也很弱，只有在植　被覆盖浓密的情况下效果最好　＇ｇ　’Ｊ。　据前人的研究，选用ＮＤＶＩ能很好地适应植被　盖度稀疏、盖度差异悬殊的区域景观特点。目前在　草地遥感领域应用最广的还是ＮＤＶＩ，并经常用　ＮＤＶＩ作参考来评价基于遥感影像和地面测量或模　拟的新的植被指数。　３．２　ＮＤＶＩ和ＲＶ１在不同草地类型生物量估测中　的运用　植被指数有助于增强遥感影像的解译力，已作　为一种遥感手段广泛应用于作物识别和作物产量　预报等方面。对草地地上生物量观测是建立草地　遥感光学模型的基础，也是草地遥感估产的必要条　件。许多国内学者认为ＲＶＩ和ＮＤＶＩ与地上牧草　生物量存在显著的非线性相关性Ｐ＜０．０１（黄敬峰　等，１９９２；李博等，１９９３；李建龙等，１９９４）　ｊ。利用　计算ＮＤＶＩ和ＲＶＩ来监测草地资源动态变化，并确　定了初级生产力。内蒙古草场资源遥感结合地面　样点光谱测定数据，指出ＲＶ／与产草量的关系为：　Ｗ＝一８６．９＋１６２．６５ＲＶ／（相关系数ｒ＝０．９６６）　。　ＮＤＶＩ对绿色植被表现敏感，在大宗农作物的　估产中，在农作物生长的初始季节，将过高估计植　维普资讯 http://www.cqvip.com

第３期　王建伟，等：草地植被指数及生物量的遥感估测　１９８７，（２）：４７—５１．　３７５　被覆盖的百分比；在农作物生长的结束季节，将产　生估计低值。而对于草地植被，一般在牧草返青至　其后的一段生长时段内，ＮＤＶＩ与ＲＶＩ同产量具有　良好的相关性，牧草生长后期，ＲＶＩ与产量的相关　［４］李建龙，黄敬峰，王秀珍　草地遥感［Ｍ］．北京：气象　出版社，１９９７．　［５］胡新博．草地光谱与牧草产量的相关分析［Ｊ］．草食　家畜，１９９６，（４）：４３—４７　关系最好　。大量试验表明在高寒草甸整个生　长季的遥感监测中，应用ＲＶＩ的结果最为理想，　ＮＤＶＩ适合于高覆盖度草地生长的早、中期阶段的　［６］　龙瑞军，牟新待，陈功．高山草地光谱反射特征及其　估产模式［Ｊ］．草业科学，１９９４，（６）：５９—６４．　［７］　龙瑞军，牟新待，陈功．高山草地的反射光谱与牧草　遥感监测　’“　］。另有试验表明在低地盐化草甸　类、温性荒漠草原类和山地草甸草原类等类型草地　中，鲜草产量与ＲＶＩ相关性好于ＮＤＶＩ，而在温性平　原荒漠类则是鲜草产量与ＮＤＶＩ的相关性好于　ＲＶＩＩ　１０，１４，１５］。ＲＶ／，ＮＤＶＩ的变化与产草量的变化基　本一致即ＲＶＩ与牧草鲜草产量的关系较好，ＮＤＶＩ　与牧草干草重关系较好。　近年来针对高光谱遥感及热红外遥感而发展　的植被指数［如导数植被指数（ＤＶＩ）、温度植被指　数（　一　）、生理反射植被指数（ＰＲＩ）等］是基于　遥感技术的发展和应用的深入而产生的新的表现　形式㈠　。ＤＶＩ存利用高光谱遥感提取植被化学成　份信息方面得到成功运用；ＰＲＩ对植被生化特性　的短期变化（如ｌ　ｄ的植被的光合作用）进行探测。　而热红外辐射和植被指数在大尺度范围遥感应用　中可提高土地覆盖的制图和监测精度。　应用遥感技术估测地面植被产量是近年来迅　速发展起来的一种新型技术手段。国内外的研究　者们利用植被光谱反射特征，对各种农作物、天然　植被及草地估产等方面已建立了一系列植被一光　谱转化公式，用以估算植被叶面积指数、地上生物　量等指标。特别是近几年来，草地遥感技术已由实　验研究进入生产应用，Ｆ｝１定性描述进入定量分析，　由静态调查进入动态监测阶段，多平台、多时相遥　感数据的综合利用是必然的趋势和选择　・　・　Ｊ。　在草地资源遥感技术在草地类型调查、草地地物光　谱测定、草地资源监测等方面都取得了可喜的进　展，现已成为草地科学中一个比较活跃、成果丰硕　的研究领域之一。　［参考文献］　［１］　邓良基．遥感基础与应用［Ｍ］．北京：中国农业出版　社，２００２．　［２］　李建龙，蒋平，粱天刚．我国草地遥感科学发展的轨　迹、内涵及展望［Ｊ］，中　草地，１９９８，（３）：５３—５６．　［３］夏景新．草地生物量估测的遥感方法［Ｊ］，中国草地，　长势的相关分析［Ｊ］．草业科学，１９９４，（２）：５３—５５．　［８］　邓良基．遥感基础与应用［Ｍ］．北京：中同农业出版　礼，２００２．　［９］　张云霞，李晓兵，陈云浩．草地植被盖度的多尺度遥　感与实地测量方法综述［Ｊ］．地球科学进展．２００３，１８　（】）：８５—９３．　［１０］赵德华，朱明，宋子健．３ｓ技术在草地产量生态成囚　分析与农业资源估测中的应用研究［Ｊ］　中国草　地，２００３，２５（３）：１５—２３．　［１　１］　牛志春，倪绍祥．青海湖环湖地区草地植被生物量遥　感监测模型［Ｊ］．地理学报，２００３，５８（５）：６９５—７０２．　［１２］　田庆久，闵详军．植被指数研究进展［Ｊ］．地球科学　进展，１９９８，１３（４）；３２７—３３３．　［１３］　刘海启，金敏毓，龚维鹏．美围农业遥感技术应用状　况概述［Ｊ］．中国农业资源与区划，１９９９，２０（２）：５６　—６０．　［１４］　黄敬峰，王秀珍，胡新博．新疆北部不同类型天然草　地产草量遥感监测模型［Ｊ］．中国草地，１９９９，（１）：７　—１１，１８．　［１５］　李建龙，蒋平．遥感技术在大面积天然草地估产和　预报中的应用探讨［Ｊ］．武汉测绘科技大学学报，　１９９８，２３（２）：１５３—１５７．　［１６］朴世龙，方精云，贺金生，等．中国草地植被生物量　及其空间分布格局［Ｊ］．植物生态学报，２００４，２８　（４）：４９１—４９８．　［１　７］　ＳＴＯＮＥＲ　Ｅ　Ｒ，ＡＵＭＧＡＲＤＮＥＲ　Ｍ　Ｆ．Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ　Ｖａｒｉａｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ　ｏｆ　Ｓｕｒｆａｃｅ　ｓｏｉｌｓ［Ｊ］．Ｓｏｌ　Ｓｃｉ，　ＯＳｃ，Ａｍ．Ｊ．１９８１，４５：１１６１—１１６５．　［１８］Ｐ　ＫＲＩＳＨＮＡＮ，ＡＬＥＸＡＮＤＥＲ　Ｊ　Ｄ，ＢＵＴＩ　ＥＲ　Ｂ　Ｊ，ｅｔ　ａ１．　Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ｆｏｒ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ　ｓｏｉｌ　ｏｒｇａｎｉｃ　ｍａｔｔｅｒ　［Ｊ］，Ｓｏｉｌ　Ｓｃｉ．Ｓｏｅ．Ａｍ．Ｊ．１９８０，４４：１２８２—１２８８．　［１９］　李建龙，蒋平．利用遥感环境资料进行草地大面积　估产研究［Ｊ］．草业科学．１９９６，１３（２）：１４—２Ｏ，　［２Ｏ］张建华．作物估产的遥感一数值模拟方法［Ｊ］．Ｔ旱　区资源与环境，２０００，１４（２）：８２—８６．　［２　１］　ＳＴＯＮＥ　Ｅ　Ｒ，Ａｔｌａｓ　ｏｆ　Ｓｏｉｌ　Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ　Ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ，Ａｇ—　ｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ　Ｓｔａｔｉｏｎ，Ｐｕｒｄｕｅ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ［ｚ］．　Ｗｅｓｔ　Ｌａｆａｙｅｔｔｅ．Ｉｎｄｉａｎａ．１９８０．１—９．