植被功能型制图的多源信息融合方法研究-以黑河流域为例

植被功能型图是耦合了生物地球化学，特别是光合和碳循环过程的新一代陆面过程模型所必需的输入，高质量的植被功能型图是提高陆地表面过程模拟精度的重要环节。当前植被功能型的遥感制图方法还不成熟，许多相关的调查数据没有充分利用。本项目以黑河流域为试验区，在对多种来源的遥感和非遥感数据开展质量评价和质量控制的基础上，发展植被功能型的多源信息融合方法，有机融合新一代遥感数据产品和多年积累的相关调查结果，产生更精细的流域尺度植被功能型分布图，并根据大量的文献和观测数据，利用统计分析的方法，对每一种植被类型赋予形态、生理和生物物理静态参数。这一工作的完成，对于丰富和发展植被功能型制图方法，提高现有遥感与非遥感数据的整合能力具有重要意义，并可为"黑河流域生态-水文过程集成研究"计划及新一代流域集成模型的发展提供数据支撑，为开展更大区域的植被功能型制图提供示例。

本课题提出了一个黑河流域植物功能型分类体系；发展了基于决策理论的植物功能型制图方法，该方法可融合多源分类信息；制备了一个较高精度的植物功能型分布图，在基金委西部生态与环境科学数据中心发布共享，得到较广泛应用；建立了黑河流域植物属性数据库；通过应用证明了植物功能型分布图可促进生态水文过程的模拟精度。