基于无人机激光雷达与多光谱数据的不同放牧强度下草原冠层尺度特征研究

沈洁，丁蕾，辛晓平*，张翔，2，徐大伟，侯路路，闫瑞瑞

（1. 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京 100081；2. 内蒙古师范大学地理科学学院，内蒙古 呼和浩特 010028）

草原是仅次于森林系统，占陆地面积约24%的主要陆地生态系统，在生态系统功能研究和全球碳库计算中发挥着重要作用［1-2］。放牧作为一种主要的草地利用方式，通过改变群落盖度、多样性以及土壤微生物等影响着草地植物群落结构与土壤生态系统，对草地的发展演替与退化演替有深远影响［3-6］。而过度放牧会造成草地不同程度的退化，且草地植被的空间格局会随着放牧强度发生变化［3］，因此对不同放牧强度下草地空间格局变化进行研究，作为一种指导放牧活动，使草地向发展演替变化的依据是很有必要的。

空间格局包括空间异质性、空间相关性、空间规律性等，表现了生态系统在空间上的变异程度［4-8］。空间异质性的变化能反映生态学功能和过程的变化，有着非常重要的影响［9-10］。然而，在不同的时空尺度下，生态系统的功能和过程会呈现的特点也会有所变化，这些问题的研究都与尺度（scale）有关。尺度是指研究某一事物时采用的时间或空间单位，或者是某种现象或过程发生的时间间隔和在空间上涉及的范围［11］。尺度的存在与自然界复杂等级结构密切相关［12-14］，在地理学和生态学中，尺度往往通过粒度（grain）和幅度（extent）来表示。大尺度一般对应着低分辨率和小比例尺，小尺度一般对应着高分辨率和大比例尺。然而，在小尺度中得到的空间格局特点和规律到了大尺度中往往会发生变化，反之亦然。这与Robinson［15］、McCarthy 等［16］和Alker［17］研究发现的“生态谬论”观点相一致，即在某一尺度下得出的结论不能无差别地适用于另一尺度。自20 世纪50 年代以来，尺度依赖性问题得到生态学界和地理学界的广泛关注，尺度和尺度转换被认为是地学研究的重要理论问题和关键技术［4，18-19］；李小文［20］认为尺度理论、尺度转换方法与尺度效应问题是定量遥感四大研究方向之一。而在地理学和生态学的研究中常需要考虑两个问题，一是在什么尺度下进行研究，二是某一尺度的研究结果能否推广到其他尺度上［21］，因此，对于遥感信息处理和生态学研究而言，分析尺度效应，选择适宜的研究尺度，以及尺度转换等都是围绕着尺度开展的重要研究。当前研究尺度问题的方法主要有空间自相关分析法、分形分析、谱分析、变异函数分析、尺度方差分析、小波分析和遥感技术等［22］。其中非线性且具有变化的时频窗口的小波分析能够对空间格局异质性做多尺度分析，弥补了传统分析方法只能分析单一尺度格局的不足［23］，适合多尺度时空数据的尺度转换和优化问题［22］。小波分析具有“数学显微镜”的优势，能在复杂环境和多重影响因素中分析不同尺度上不同要素的变化规律与特点。此外，小波分析不损失位置信息，并能够对各尺度间空间格局的异质性变化及其过程进行可视化显示，通过小波方差图和小波系数直观地找到研究对象变化的主尺度和在不同尺度上的变化情况［23-24］。

然而，当前国内对植物群落空间异质性的研究较为单一，关于放牧强度对植物群落空间异质性影响的研究较少。同时，直接利用遥感观测进行景观研究较少［25-26］。以往对草地空间格局的研究，多基于地面实测，通过设置取样范围和取样间隔进行，往往需要大量的野外调查作业，得到间断的、较小范围内的植被空间异质性结果。而无人机遥感技术相比于传统方法具有覆盖面广、省时省力、高时效等特点，能够在短时间内获取高分辨率且连续的植被结构及其生长信息。另外，受限于大量的地面作业，目前关于放牧强度对草地空间格局影响的研究主要是针对草地群落的某一优势物种进行［27］，或是仅在小尺度上进行，且较少有关于草地冠层从小到大连续变化的尺度对放牧响应的研究。

基于上述考虑，为探究放牧强度是否会影响草地冠层各尺度上的尺度效应，以及在不同尺度范围下对放牧强度的响应等问题，本研究以呼伦贝尔草甸草原放牧样地为研究对象，采用小波分析方法探究激光雷达数据估算的草原冠层高度（canopy height，CH）与植被覆盖度（fractional vegetation cover，FVC）和无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）光谱数据计算的归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）3 项植被参数在亚米级尺度上的特征尺度和空间波动周期，解析草原冠层空间结构特征尺度随放牧强度的变化规律。以期为草原植被群落的空间异质性研究进行新的定量分析尝试，揭示放牧强度在草地空间格局从小到大的尺度变化中的影响，并从不同的视角为草原生态系统的遥感监测提供可靠依据，供指导放牧参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区域位于内蒙古自治区呼伦贝尔市谢尔塔拉镇以东，呼伦贝尔草甸草原生态系统国家野外科学观测研究站的放牧围栏样地（49°32′-49°34′N，119°49′-119°59′E），降水多集中于7-9 月，以暗粟钙土和粟钙土为主，草原类型为草甸草原，植被类型主要有羊草（Leymus chinensis）和贝加尔针茅（Stipa baicalensis）等。

该样地建在天然草原牧场中，根据《呼伦贝尔草原三河牛放牧利用技术规程》，当地适宜放牧强度为0.23～0.46 Au·hm-2。放牧样地已连续进行10 年放牧试验，形成了自然的植被冠层变化梯度。样地面积90 hm2，用围栏分成18 个小区，每个小区长300 m、宽167 m（图1）。从西到东的3 组纵向小区设置为重复组，每组6 个小区中随机选择小区作为对照组，放牧强度（grazing intensity，GI）等级为0；放牧强度等级由弱到强依次为1、2、3、4、5 的处理组，对应的载畜率（单位牛·hm-2）分别为0.23、0.34、0.46、0.69、0.92 Au·hm-2，每个小区编号如图1，W、M、E 表示西、中、东列，0～5 为放牧强度等级。

图1 试验区位置与概况Fig.1 Location and overview of the experimental area

将放牧强度等级为0、1、3、5 的小区作为不放牧、轻度放牧、中度放牧、重度放牧4 个放牧梯度，共选择12 个小区进行不同放牧梯度下草地空间格局变化的研究。每个小区中取均匀分布的3 条重复剖面作为1 组，剖面在0～300 m 的值如图2。

图2 研究小区剖面取样示例与对照组剖面数据Fig.2 Research plot section sampling example and control profile data example

1.2 数据获取

使用2018 年9 月11 日HS-600 无人机获取的亚米级CH、FVC 和NDVI 数据，研究在不同放牧梯度下小尺度草地的空间格局变化（表1）。其中，CH 和FVC 通过机载激光雷达数据计算得到，激光雷达通过主动发射激光并接收地物后向散射来获取地面点三维坐标和回波强度信息，可进行地面高程的提取和三维重建等操作［28］，也可通过分类地面点和植被点估算FVC，具有直接测量植被结构信息的优势，弥补光学遥感的不足［29］。

表1 研究数据来源Table 1 Research data sources

HS-600 无人机飞行高度为119 m，视场角330°，设计飞行重复率为20%。无人机上搭载的Riegl 激光传感器的测距精度为25 mm，能够生成高精度的数字高程模型（digital elevation model，DEM）产品。机载激光雷达点云数据由功能全面、点云滤波效果稳定的激光雷达处理软件进行预处理［30］，通过剔除粗差而去除噪声后，以提出的一种基于不规则三角网（triangulated irregular network，TIN）的渐进加密算法［28，31］进行滤波，得到地面点与非地面点，对非地面点可进行进一步分类处理，基于滤波算法将符合条件的植被点和可能打在围栏或牛身上等非植被类激光脚点分离开来，最终将地面类的点云数据生成分辨率为0.2 m 的DEM，将植被类的点云数据生成分辨率为0.2 m 的数字表面模型（digital surface model，DSM）。由此，将得到的DEM 与DSM 之间的差值作为草层高度。在草层高度图像中，以0.9 m 为搜索半径，搜索该范围内草层高度不低于2 cm，即像元值不小于2 的像元，以返回的像元数与搜索范围内总像元数的比值作为中心像元的植被覆盖度［32］，得到由激光雷达点云数据估算的植被覆盖度产品。

通过上述处理，获取基于无人机激光雷达的0.2 m 分辨率CH 产品和FVC 产品（RMSECH=4.61 cm，RMSEFVC=4.89%［33］，图3），用于进行不同放牧强度下草原冠层高度和覆盖度的空间格局分析。同时，利用无人机搭载的多光谱影像红波段与近红外波段计算生成0.1 m 分辨率的NDVI 图像，用于研究草原植被生长状况的空间格局。

图3 无人机激光雷达估算Fig.3 UAV lidar estimates

1.3 研究方法

1.3.1 数据预处理 由于NDVI 与激光雷达产品图像的分辨率不同，因此需要对NDVI 剖面数据进行重采样，使NDVI 同样具有0.2 m 的采样间隔，得到0～300 m 的CH、FVC 和NDVI 的空间序列。首先，对每种植被参数在不同放牧强度下重复小区中的空间序列计算均值与标准差，比较不同放牧强度下植被参数的差异，并在P=0.05 水平下进行差异显著性检验。

其次，对于不同放牧强度下3 种植被参数空间格局的变化，首先分别将剖面的空间序列进行双向扩展，以去除边界效应的影响，并获得更大尺度上的分析结果，进而对扩展后的空间序列进行小波分析。由此得到尺度变化步长a为0.2 m，尺度在0～204.8 m 以内变化的小波分析结果。一维连续小波处理完毕后，将两边的扩展序列删除再进行方差计算和小波系数实部的提取与可视化。

1.3.2 小波分析 小波分析由伸缩与平移方法的思想发展而来，弥补了傅里叶分析（fourier analysis）和短时傅里叶分析（short-time fourier transform，STFT）的固定形状窗口和无法得到位置信息的不足。该方法以面积不变但形状可根据信号特点改变的自适应频窗作为一种时-频局部化分析方法，能进行多分辨率分析，并能得到不同尺度下的位置信息。

若一个定义在平方可积的实数空间L2(R)（即能量有限的信号空间）内的函数φ（t），其傅里叶变换φ(ω)满足允许条件（式1），则称φ（t）为基本小波或母小波（mother wavelet）。

式中：Cφ为其功率谱密度函数。由小波函数的定义可得，小波函数只在小窗口内有非零定义域，函数本身是紧支撑的［34］，因此能够对局部变化有较好地反映。

由母小波伸缩平移后的小波序列φa，b(t)，可以将连续小波变换定义为对任意的函数x(t)∈L2(R)有内积：

式中：W(a，b)是小波变换系数；a为伸缩因子，缩放倍数范围是2 的幂次函数，母小波函数φa，b(t)随着a增大而变宽，同时由于φa，b(t)前加因子1/来保持不同伸缩下信号的能量相等，所以幅度与呈反比，控制着小波函数为“高瘦”或“矮胖”的形状，得到多分辨率下小波分析的结果；b为平移因子，能反映出小波变换过程中的偏移量，从而定位到不同小波变换的位置。因此，小波系数表达了在不同伸缩量和平移量下母小波与原信号的相关度，是伸缩因子和平移因子的函数。本研究选用的母小波为Morlet 小波，是高斯包络下的复指数函数，φ*表示函数的复共轭。t是自变量，可以取任意值，在时序中表示时间位置，空间序列中表示空间顺序。

小波方差是在给定尺度下的小波分解中结构信息的函数，能够用来对不同尺度的全局情况进行检验。小波方差越大，表示在该尺度下的结构信息越丰富，小波方差峰值对应的尺度是对优势结构的估计，通常被认为是反映生态环境的特征尺度［11］。本研究中，为了更明显地得到不同放牧强度下的植被参数的特征尺度和空间分布变化，通过计算每3 个重复小区中共9 条剖面的均值与95%的置信区间，初步分析其特征尺度。最后，统计不同放牧强度下植被参数的主特征尺度与对应的小波方差值随放牧强度的变化，并进行0.05 水平下的差异显著性检验。

小波系数表达了在某一尺度、序列中某一位置上母小波与原信号的相似程度，值越大表示相似程度越高，可用于研究序列变化的主要尺度，揭示信号变化的周期性与信息突变的位置。由于Morlet 小波是复小波，经小波分析后得到复小波系数，因此只取小波系数实部进行分析。以同一放牧梯度中小波方差与对应小波方差均值线残差最小剖面的小波分析代表该放牧梯度下平均草层高度的小波分析结果，提取其小波系数的实部建立小波系数实部-尺度-空间位置的三维视图与等值线图。其中，正位相的小波系数所在的空间位置能够对应参数较大值出现的空间位置，负位相的小波系数所在的空间位置对应参数较小值出现的空间位置。

此外，由于尺度变化范围较大，可能忽略小尺度内的变化，因此对较小的尺度做进一步的分析。在小尺度分析中，由于小波方差均值会丢失小尺度上的周期变化特征，同样选择每个放牧强度下与小波方差均值曲线残差最小的剖面小波方差曲线，放大其0～4 m、0～15 m、0～130 m 3 个尺度范围下的小波方差，分析不同放牧强度下小尺度上的变化。

2 结果与分析

2.1 不同放牧强度下的植被参数特征

在放牧围栏样地中，随着放牧强度的增大，CH 和FVC 都呈逐渐减小的趋势，而NDVI 在小范围内波动变化（表2）。在0.05 水平下，CH 变化较大，整体随放牧强度的增大有明显的降低，同时，CH 的标准差整体较大，但随着放牧强度的增大有减小的趋势，表明草层高度的变化随着放牧强度增加而趋向平缓。FVC 随着放牧干扰的增强也呈明显的下降趋势，但其标准差呈逐渐增大的趋势，表明在越高的放牧强度下FVC 的离散度越大，越强的放牧干扰使得样地中的FVC 波动较大。样地中NDVI 随着放牧强度增大的变化与前两者不同，在不放牧、轻度放牧和中度放牧条件下的均值变化并不显著，仅重度放牧条件相较前3 者有明显降低，且NDVI 的标准差随放牧强度变化没有显著的差异。

表2 CH、FVC、NDVI 在不同放牧强度下的均值与标准差Table 2 Mean and standard deviation of CH，FVC and NDVI under different grazing intensities

2.2 不同放牧强度下草原主要冠层参数的空间尺度特征

2.2.1 冠层高度的空间格局尺度特征 由冠层高度（CH）小波方差的均值和95%置信区间（图4）可以看出，CH 的小波方差变化很大，表明CH 的空间分布较为复杂，然而两个较高的波峰普遍分布在90～140 m 与140～180 m，并且在60 m 以下有较多波动，表明CH 在小尺度内有较多的周期性波动。同时，随着放牧强度的增加，CH的小波方差值明显下降，结构信息减少，草层高度空间分布的周期变化逐渐平缓，符合随着放牧强度的增大，牛的采食对草高的改变十分明显的现象。

图4 不同放牧梯度下CH 小波方差均值与置信区间Fig.4 Mean variance and confidence interval of CH wavelet under different grazing intensities

同时，不同放牧强度下CH 的小波方差普遍有5 个较明显的波峰出现，即在尺度150～190 m、100～140 m、50～80 m 各有1 个特征尺度，以及在尺度0～50 m 有2 个特征尺度。其中在不放牧、轻度放牧、重度放牧条件下，尺度150～190 m 的波峰最高且最为明显，表明在这个尺度下CH 的空间分布波动最为剧烈，包含了较多的结构信息，是第一主特征尺度，第2 个主特征尺度为100～140 m，而中度放牧条件下则相反，第一主特征尺度为100～140 m，第2 主特征尺度为150～190 m。

除中度放牧条件下平均草层高度的小波系数实部极大值出现在尺度100～140 m 处以外（图5），其他放牧强度下小波系数实部的极大值为出现在其主特征尺度域150～190 m 内。在第一主特征尺度域内，不放牧、轻度放牧、重度放牧条件下出现的空间位置和变化周期都较为一致，正位相极值的区域均出现在空间序列位置90～120 m 和190～220 m 中，负位相极值区域均出现在空间序列位置30～70 m、140～170 m、250～270 m 中，变化周期为100 m 左右。中度放牧条件下的正位相极值区域分别出现在空间序列位置30、100、170 和240 m 处，负位相极值区域出现在空间序列位置10、80、160、230 和290 m 中，变化周期为70 m 左右。同时，随着放牧强度的增大，小波系数实部在小尺度上的波动幅度变小，其小波系数实部整体的波动幅度也随放牧强度增大而减小，与CH 小波方差的规律一致。

图5 不同放牧强度下CH 小波系数实部Fig.5 Real part of wavelet coefficients of CH under different grazing intensities

2.2.2 草原植被覆盖度的空间尺度格局特征 由FVC 小波方差的均值和95%置信区间可以看出，FVC 在同一放牧梯度的9 条重复剖面的小波方差曲线趋势与波形均有着较高的一致性（图6），在不同放牧条件下的小波方差曲线走势大致相似，普遍在170～180 m 和116～140 m 尺度内出现了两个明显清晰的波峰。其中170～180 m 尺度内的波峰最高且最为明显，表明在这个尺度下FVC 的空间分布波动最为剧烈，包含了较多的结构信息，是FVC 的第一主特征尺度，116～140 m 尺度为FVC 的第二主特征尺度。

图6 不同放牧强度下FVC 的小波方差均值与置信区间Fig.6 Mean variance and confidence interval of FVC wavelet under different grazing intensities

然而，随着放牧强度的增高，FVC 重复剖面的小波方差曲线之间出现了差异。首先是置信区间变宽，即重复剖面之间小波方差结果的差异逐渐增大，其次是随着放牧强度增大，FVC 的小波方差在较小尺度上出现了小波峰，说明FVC 随放牧强度增大在较小范围内产生了新的特征尺度。中度和重度放牧条件下，在40～80 m 出现明显的小波峰，重度放牧条件下的小波方差曲线在20 m 处又出现小波峰，说明随着载畜量的增加，牛的采食与踩踏对FVC 的影响较为明显，使得其空间分布较为破碎，在小尺度上的波动变大。

FVC 的小波系数实部在不同放牧强度下出现的空间位置和变化周期都较为一致（图7），极大值出现在其主特征尺度域178～180 m 内。FVC 正位相极大值的区域均出现在空间序列位置80～100 m 和200～210 m 中，负位相极值区域均出现在空间序列位置20～60 m、130～160 m 和260～280 m 中，变化周期为110 m 左右，较为稳定。在轻度和中度放牧强度中，小波系数实部在小尺度40～80 m 内，由于在0 值附近的波动增加，使得其等值线变密，小尺度下能较好地保留信号高频部分和原始峰值，表明小范围内的FVC 局部小幅波动增加，与小波方差中40～80 m 尺度上出现明显小波峰相对应。其小波系数实部的波动幅度随放牧强度增大而减小，与FVC 小波方差的规律一致。

图7 不同放牧强度下FVC 小波系数实部Fig.7 Real part of FVC wavelet coefficients under different grazing intensities

2.2.3 植被生长状况的空间尺度特征 以归一化植被指数（NDVI）代表植被生长状况，NDVI 在每一放牧强度下每个重复小区内的小波方差曲线波形起伏与特征较为一致（图8）。与FVC 相同，在不同放牧条件下的小波方差曲线走势也都大致相似，普遍在尺度174～180 m 和120～150 m 内出现了两个明显清晰的波峰。其中尺度174～180 m 内的波峰最高且最为明显，表明在这个尺度下NDVI 的空间分布波动最为剧烈，包含了较多的结构信息，作为NDVI 的第一主特征尺度。NDVI 的小波方差曲线走势和波形特征与FVC 相似，表明NDVI 和FVC 有着较高的相关度，同时，NDVI 与FVC 的特征尺度相同，也指示出在这一尺度域内耦合紧密。

图8 不同放牧强度下NDVI 的小波方差均值与置信区间Fig.8 Mean variance and confidence interval of NDVI wavelet under different grazing intensities

此外，在中度放牧强度下，于50～70 m 中出现一个明显的小波峰，表明中度放牧时，NDVI 在该尺度下波动的变化较为明显，与FVC 不同的是，重度放牧条件下NDVI 的小波方差并未在这个尺度出现波峰。

NDVI 的主特征尺度域在177～179 m 内，而小波系数实部的极大值也出现在这个范围中（图9），且出现的空间位置和变化周期都较为一致。同时，NDVI 和FVC 的小波系数实部三维图像的趋势和起伏也极为相像，并且正位相极大的区域均出现在空间序列位置80～100 m 和190～210 m 中，负位相极值区域均出现在空间序列位置20～60 m、140～170 m 与250～280 m 中，变化周期为110 m 左右，较为稳定。随着放牧强度增大，小波系数实部的波动幅度也是先增加后减小，与小波方差的规律一致。

图9 不同放牧强度下NDVI 小波系数实部Fig.9 Real part of NDVI wavelet coefficients under different grazing intensities

2.3 不同放牧强度下草原群落小尺度格局特征

3 个尺度范围内CH 的小波方差在重度放牧条件下总是最低（图10），是由于牛的采食使得草层高度变得很低，变化空间变小，因此趋于均匀。在0～15 m 的尺度范围中，对照组、轻度放牧和中度放牧条件下出现了小的波峰，而重度放牧条件下失去了这个特征尺度。在0～130 m 的尺度范围内，40～60 m 处轻度放牧的波峰值超过了对照组，即轻度放牧会使草层高度在较小尺度的周期性波动增强，而增强处的尺度可能与牛的采食行为有关。

图10 3 个尺度范围下不同放牧梯度的草地冠层高度、植被覆盖度和归一化植被指数的小波方差Fig. 10 Wavelet variance of grassland canopy height（CH），fractional vegetation coverage（FVC）and normalized difference vegetation index（NDVI）under different grazing intensities in the three scales

FVC 的小波方差在小尺度范围内呈现出新的特点，在0～4 m 时，FVC 在中度和重度放牧条件下出现了明显的小波峰，即出现了新的特征尺度，表明其空间格局中形成了小斑块（图10）。同时，小波方差强度的变化规律也有所不同，变为：不放牧＜轻度放牧＜中度放牧＜重度放牧，即对于FVC 而言，放牧使其在小尺度中的周期变化及空间异质性均有所增强。结合0～15 m 和0～130 m 的方差，在尺度大于85 m 后，不放牧和轻度放牧下的方差高于中度与重度放牧，中度放牧有更多方差值较高的波峰出现，表明变化较多，空间异质性较大。

由于NDVI 代表了植被的生长状态特征，相比于仅代表草地结构信息的CH 和FVC 而言，NDVI 的小波方差又有所不同（图10）。在0～4 m 时，NDVI 的横剖面小波方差在不同放牧强度下无明显的高低之分，但不同放牧强度下小波方差第一次出现波峰的值，会随着放牧强度的增大而增大，且波峰位置出现“右移”，即其对应的尺度也在逐渐增大。在0～15 m 时，重度放牧强度在12 m 处出现了方差最大的波峰，表明重度放牧强度下的NDVI 在12 m 的尺度内波动变化最强烈。在0～130 m 时，中度放牧强度在80～100 m 处出现了方差最大的波峰，表明中度放牧强度下的NDVI 在该尺度内波动变化最强烈。

3 讨论

放牧强度的增大会使草地植被群落的冠层高度（CH）与植被覆盖度（FVC）显著下降（P＜0.05），重度放牧下植被生长状况（以NDVI 表示）有显著下降趋势（P＜0.05）。同时，随着放牧强度增大，CH 标准差降低，表明其变化趋向均匀，而FVC 标准差增大，表明其波动增大。放牧地优势种之一为羊草，与侯路路等［35］对该放牧地羊草种群的研究结果较为一致，其结果表明中度及以上放牧梯度下羊草的株高、叶长与叶宽均有显著下降。

对3 类植被群落参数的小波多尺度分析结果显示，3 类参数均有两个主特征尺度，都分布在140～190 m 与90～140 m 两个范围内。但CH 的特征尺度大小与小波方差即使在一个研究小区内也有较大的变化，表明CH 的空间格局变化较为复杂，对其做特征尺度与小波方差的均值统计分析意义不大。因此统计FVC 和NDVI 的第一主特征尺度与小波方差的均值（图11）。其中，FVC 的特征尺度虽随放牧梯度增强有先增大后减小的趋势，然而，其不同放牧强度下的特征尺度均值分布在178～180 m 内，经显著性检验发现其随放牧强度的增强并无显著变化，表明FVC 有一个较稳定的特征尺度，不会随着放牧强度的变化而改变。FVC 横向剖面上主特征尺度对应的小波方差，在中度和重度放牧条件下有显著性降低，说明即使在重度放牧条件下出现了小斑块，但FVC 在特征尺度内整体的空间分布仍趋向均匀，空间异质性变小。然而，FVC 的小波方差在小尺度上随着放牧强度的增大而增大，且在中度和重度放牧条件下都出现了新的波峰，表明有新的小特征尺度出现，这与辛晓平等［36］研究的放牧干扰使得羊草草地斑块面积整体下降，但相对较小的斑块增多这一结果相似。NDVI 的特征尺度分布在177～179 m，经显著性检验发现总体随放牧强度的增强并无显著性变化，表明NDVI 在横向上也有一个较稳定且较为普遍的特征尺度域，与FVC 的变化有相同特点，再次证明两者耦合紧密。但与FVC 不同，随着放牧强度增大，NDVI 特征尺度对应的小波方差随着放牧强度增加有先增大后减小的趋势，但这种变化并不显著，仅重度放牧条件下的小波方差明显低于中度放牧条件下的小波方差。

图11 FVC 和NDVI 在不同放牧强度下第一主特征尺度均值与其对应的小波方差均值Fig. 11 Mean values of the the first principal characteristic scale and the wavelet variance corresponding to the first principal characteristic scale under different grazing intensities of FVC and NDVI

放牧活动中，家畜主要通过采食、践踏、排泄粪便3 种行为方式影响草地［37］，同时，通过对土壤特性的改变间接影响植被空间异质性［38］。随着载畜量的增加，牛的采食和踩踏破坏了植被的形态，但其采食与践踏行为具有选择性，研究表明较低的载畜量使家畜在连续采食期间的路径更蜿蜒且用时更长，促使植被产生较大尺度上的空间异质性［39-40］，因此，对于代表草地结构信息的CH 和FVC 来说，主特征尺度处波动的能量随放牧强度的增大而有显著降低，即高于中度放牧强度后，两者的空间异质性都显著变小。同时以家畜的采食及践踏行为来看，可能是由于中度、重度放牧条件下采食过量，且行走路径更为直接，使得小斑块增多；以家畜的排泄行为来看，可能与家畜粪便在高载畜量草地的聚集量要低于低载畜量草地［41］有关，相对分散的排泄物覆盖植被，放牧强度增高时FVC 的小尺度格局更为破碎，出现新的尺度特征。然而，放牧强度的增大对NDVI 的空间分布异质性无显著影响，仅当放牧强度为重度放牧时，此时严重破坏植被群落的生长，植被群落的密度最低［42］，同时重度放牧时，土壤反射光谱开始对NDVI 有一定的影响，最终使得NDVI 空间分布的变异较小，使得分布格局简单，异质性最小。

目前，放牧强度在影响土壤异质性与植被空间异质性之间的关联尚不十分明确，还需要进一步研究。同时，本研究所使用的一维连续小波分析，虽然能得到限定范围内整个尺度变化过程和空间位置上的信息，但有一部分是重复值，冗余较多，且仅对两个参数的横向空间格局进行了分析，今后可以尝试将二维离散小波分析应用到空间格局的分析中，通过分解近似信号和细节信号更简洁地探究植被参数的空间格局变化特点。同时，研究表明可以通过遥感手段获取数据，用小波分析方法对草地植被群落从小尺度到大尺度的空间格局进行分析。然而，对于小波分析结果的生态学解读，例如小波系数与小波周期性变化的周期在草地植被群落空间格局中的具体意义，还需要结合更多地面试验数据进行研究。

4 结论

首先，CH、FVC 和NDVI 都具有相似的两个特征尺度，不同放牧强度下3 类参数的主特征尺度都在一定范围内，因此，在目前两个尺度范围内这些参数空间分布变化随放牧强度的变化是较为稳定的，当对不同放牧强度下的草地进行观测研究时，选择这3 类参数在某一特征尺度内进行观测、反演、预测等是较为稳定且具有普适性。对FVC 和NDVI 而言，其空间格局分布呈较高的一致性，两者均有两个明显的尺度结构且尺度域相同，两者的主特征尺度均为177～180 m，同时两者在主特征尺度内的变化周期也都在110 m 左右，正、负位相出现的空间位置相似，表明了仅有结构信息的FVC 依然和NDVI 的相关度较高，耦合紧密。其次，FVC 和NDVI 的第一主特征尺度的大小不会随放牧强度的变化有明显的改变，影响主特征尺度变化的因素有着更深层的联系与变化。最后，由于放牧带来的家畜采食行为，在FVC 的小尺度上会出现新的特征尺度，说明中度、重度放牧使植物群落在空间中产生了许多小斑块，其空间格局在小尺度上的变化较大。