• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    利用無人機遙感反演高潛水位礦區(qū)沉陷地玉米葉綠素含量

    2019-02-26 00:50:04陳佳樂趙艷玲胡振琪呂雪嬌
    煤炭學(xué)報 2019年1期
    關(guān)鍵詞:植被指數(shù)波段葉綠素

    肖 武,陳佳樂,趙艷玲,胡振琪,呂雪嬌,張 碩

    (1.中國礦業(yè)大學(xué)(北京) 土地復(fù)墾與生態(tài)重建研究所,北京 100083; 2.浙江大學(xué) 公共管理學(xué)院,浙江 杭州 310058; 3.中國礦業(yè)大學(xué) 環(huán)境與測繪學(xué)院,江蘇 徐州 221116)

    煤炭是我國的主體能源,煤炭資源開采 90%以上的產(chǎn)量來自于地下開采[1],且多采用走向長壁全部垮落法開采,地表不可避免地產(chǎn)生下沉,造成大量土地的沉陷損毀[2]。我國東部礦區(qū)多為高潛水位礦區(qū)且煤炭和糧食的復(fù)合面積較大,由于煤炭開采對地表造成擾動,使大量優(yōu)質(zhì)耕地沉陷為積水區(qū),造成原有生態(tài)系統(tǒng)的嚴(yán)重破壞,引發(fā)植被退化、水土流失、物種減少等一系列生態(tài)效應(yīng)[3],如何對受損生態(tài)環(huán)境進(jìn)行快速監(jiān)測、確定土地受損范圍與程度一直以來都是研究的重點。

    國內(nèi)外學(xué)者早期研究中對礦區(qū)環(huán)境的監(jiān)測多利用傳統(tǒng)的衛(wèi)星遙感技術(shù)來實現(xiàn),且多集中于礦區(qū)沉陷地積水變化[4-5]、植被擾動監(jiān)測[6]、土地復(fù)墾、規(guī)劃[7]等方面,其中,歐洲的穆拉茲等[8]采用 LANDSAT-TM中等分辨衛(wèi)星數(shù)據(jù)和SPOT5較高分辨率的衛(wèi)星數(shù)據(jù),針對華沙西南的露天煤礦,進(jìn)行了礦區(qū)植被覆蓋動態(tài)變化、礦區(qū)環(huán)境現(xiàn)狀、土地利用現(xiàn)狀及變化狀況的遙感監(jiān)測;CHRISTIAN等[9]將遙感技術(shù)與GIS相結(jié)合應(yīng)用于采礦模擬,研究了采礦活動對地下水位變化的影響,以及與地表地類變化、植被覆蓋變化的3者相互關(guān)系;國內(nèi)的研究中,商華艷等[10]基于遙感和GIS技術(shù),對云南省安寧磷礦區(qū)的礦山開發(fā)引起的環(huán)境問題進(jìn)行調(diào)查和監(jiān)測,采用層次分析法進(jìn)行礦山地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量評價;吳雪茜等[11]應(yīng)用開采沉陷預(yù)測技術(shù)、地理信息及衛(wèi)星遙感技術(shù),對淮南礦區(qū)土地、水域演變趨勢進(jìn)行研究并提出治理對策;徐嘉興等[12]運用遙感、GIS技術(shù),從景觀生態(tài)學(xué)角度構(gòu)建指標(biāo)體系和評價模型,綜合評價了礦區(qū)土地景觀生態(tài)質(zhì)量。在礦區(qū)生態(tài)擾動監(jiān)測中,遙感衛(wèi)星尺度大、分辨率低、時間周期長且遙感指標(biāo)宏觀化、單一化,無法進(jìn)行地面驗證等問題一直存在。近年來,隨著無人機遙感技術(shù)的不斷成熟,加之無人機響應(yīng)快、周期短、精度高、易操作、成本低的特點,無人機遙感技術(shù)在作物長勢監(jiān)測[13]、農(nóng)田生態(tài)環(huán)境信息監(jiān)測[14]、作物產(chǎn)量估算[15]等方面得到廣泛應(yīng)用,但在礦區(qū)的應(yīng)用還尚處于起步階段,大多數(shù)研究都集中于對礦區(qū)各類采礦設(shè)施與土地利用情況分類與監(jiān)測,礦區(qū)地?zé)豳Y源分布調(diào)查,非法與越界開采識別,露天礦工程量(采剝量、堆放量等)計算等幾個方面[16],而對于礦區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、土地?fù)p毀程度識別上的應(yīng)用還有待于進(jìn)一步挖掘。

    采煤沉陷對耕地擾動在一定程度上可通過作物生化參數(shù)的改變來反應(yīng),其中,葉片葉綠素含量是一個連續(xù)的變量,是農(nóng)情遙感監(jiān)測的重要參數(shù)之一,成熟期葉片葉綠素含量直接影響著作物整體的生物量,進(jìn)而決定了作物的產(chǎn)量,而在高潛水位采煤沉陷影響下,區(qū)內(nèi)地形受到沉陷下沉影響導(dǎo)致潛水位相對升高,產(chǎn)生漬害進(jìn)而影響農(nóng)作物的正常生長,其直觀反映為農(nóng)作物葉綠素含量降低,作物枯死和減產(chǎn)、絕產(chǎn)。因此把葉片葉綠素含量作為識別耕地受損程度的表征是可行的。同時作物生化參數(shù)與植被指數(shù)之間也存在著明顯的相關(guān)性,利用植被指數(shù)等遙感參量反演作物生化參數(shù)是監(jiān)測小麥、玉米等作物長勢的重要方法,如裴浩杰等[17]基于多種生化參數(shù)指標(biāo)與光譜指數(shù)結(jié)合偏最小二乘回歸構(gòu)建模型判斷出研究區(qū)小麥整體的長勢差異;楊粉團(tuán)等[18]針對玉米粘蟲災(zāi)情構(gòu)建了基于重歸一化植被指數(shù)多時相的葉片生物量定量模型,實現(xiàn)了對玉米粘蟲災(zāi)情程度的有效監(jiān)測。需要指出的是,現(xiàn)階段研究主要針對某正常農(nóng)田或受某單一脅迫影響植被的生化參數(shù)反演而展開的,并且無人機所搭載傳感器多為普通數(shù)碼相機或近紅外多光譜相機,如牛慶林等[19]基于無人機遙感平臺搭載高清數(shù)碼相機構(gòu)建低成本的遙感數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng),通過加入玉米生長高度作為變量提高了整個生育期的玉米LAI的監(jiān)測精度;賀英等[20]利用無人機搭載數(shù)碼相機獲取RGB影像提取常見的可見光植被指數(shù)結(jié)合多種模型對玉米冠層SPAD進(jìn)行估算,模型最佳效果R2為0.824 7,RMSE為4.3。而采用紅邊波段的多光譜數(shù)據(jù)、以礦區(qū)采煤沉陷耕地作為研究區(qū)的研究甚少。筆者以無人機多光譜相機為數(shù)據(jù)源,結(jié)合地面實測樣本數(shù)據(jù),研究成熟期植被指數(shù)與耕地?fù)p毀程度的關(guān)系,在前人的研究基礎(chǔ)上篩選相關(guān)性好的植被指數(shù)并借助紅邊波段對葉綠素響應(yīng)敏感的優(yōu)勢加以改進(jìn),嘗試構(gòu)建最優(yōu)的采煤沉陷影響下的玉米葉片葉綠素?zé)o人機遙感監(jiān)測模型,為土地?fù)p毀監(jiān)測與評價,土地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)等提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與理論支撐。

    1 材料與方法

    1.1 試驗區(qū)選擇與樣點建立

    東灘煤礦位于山東省濟(jì)寧市境內(nèi),跨兗州、鄒城、曲阜3市(縣),地理位置116.85°~116.95°E,35.40°~35.52°N。地處魯中低山丘陵到平原洼地的過渡地帶,整體地勢由東北向西南逐漸降低,潛水埋深為2 m左右。屬于高潛水位礦區(qū)。礦區(qū)內(nèi)土壤類型多為褐土,土質(zhì)較好,土壤肥沃,耕性良好,主要實行冬小麥與夏玉米的輪作模式,其中,夏玉米一般在當(dāng)年6月種植,10月收獲,為重要的糧食產(chǎn)區(qū)。礦區(qū)內(nèi)主要河流有白馬河與泥河,向南流入南陽湖,均為季節(jié)性河流。研究區(qū)為東灘煤礦A1工作面開采影響的范圍(圖1)。其中A1工作面位于三采區(qū)南部3號煤層,地面平均標(biāo)高+50.72 m,開采平均標(biāo)高-497.8 m。所采煤層煤厚平均8.30 m,煤層傾角平均為4°,自2014年8月開始開采后,地面已經(jīng)形成了大面積的沉陷區(qū),地面沉陷深度已達(dá)7 m,積水深度達(dá)到2 m左右。大量的優(yōu)質(zhì)耕地沉入水里,形成典型的礦區(qū)積水盆地。沉陷區(qū)內(nèi)由內(nèi)及外依次分布為蘆葦、沼澤、灘涂、水淹的農(nóng)作物。結(jié)合該工作面的開采特征,依據(jù)采煤沉陷預(yù)計軟件獲得沉陷區(qū)的下沉等值線,按照傳統(tǒng)定義上的下沉10 mm等值線為影響邊界。保險起見,采用走向、傾向、角平分線方向布設(shè)3條實地采樣線K1,K2,K3,長度分別為550,540,620 m,其中近水區(qū)域植被長勢受采煤擾動影響明顯,需要采集更細(xì)致的樣本信息來表征植被在這一區(qū)域的生長變化趨勢,因此3條樣線上樣點布設(shè)間距均隨下沉值的減小而變大,依次為5,10,20,30,60 m,記錄所有樣點GPS位置和相應(yīng)環(huán)境信息,共計54個采樣點,其中,3條樣線K1,K2,K3最遠(yuǎn)端點布設(shè)在擾動邊界之外作為參照點(圖1)。

    1.2 數(shù)據(jù)獲取與處理方法

    1.2.1 多光譜影像數(shù)據(jù)獲取與處理

    無人機搭載的傳感器為瑞士parrot sequoia[21]多光譜相機(下文簡稱sequoia),是專為無人機在農(nóng)業(yè)科研、調(diào)查而研發(fā)的,能適用多種飛行器。它不僅可以獲取1 600萬像素RGB三原色照片,還能獲取120萬像素的綠光(波長550 nm、帶寬40 nm)、紅光(波長660 nm、帶寬40 nm)、紅邊(波長735 nm、帶寬10 nm)、近紅外(波長790 nm、帶寬40 nm)等波段影像。依靠自帶的光照傳感器可記錄光照條件并自動校準(zhǔn)4個多光譜傳感器的獨立亮度,同時內(nèi)置GPS和IMU。搭載sequoia的遙感平臺為四旋翼無人機大疆M100。多光譜影像的采集于2017-08-12T 11:00—12:00在沉陷區(qū)上空進(jìn)行,影像獲取時,氣象數(shù)據(jù)顯示,天空晴朗少云,光輻射強度穩(wěn)定。無人機飛行高度110 m,設(shè)定航速9 m/s。傳感器鏡頭視場角15,鏡頭垂直向下,地面分辨率13 cm,航拍面積1.1 km2覆蓋整個研究區(qū)。

    圖1 研究區(qū)概況和采樣點布設(shè)Fig.1 Distribution of test sample points in study area

    在地面鋪設(shè)好傳感器自帶的光譜反射率校正板,每個架次起飛前先手持飛機在校正板正上方1.5 m處拍照,獲得當(dāng)時條件下的標(biāo)準(zhǔn)反射率(圖2),選用軟件pix4 d mapper對影像進(jìn)行處理,在處理過程中利用標(biāo)準(zhǔn)反射率校正所有的航拍影像以得到理想的處理成果,并使用ENVI5.1軟件,以研究區(qū)數(shù)碼正射影像為參考影像在圖像不同位置均勻選取 30 個參考點對多光譜影像進(jìn)行幾何精校正,經(jīng)檢驗圖像幾何糾正誤差小于 0.5 個像元,根據(jù)葉綠素地面測量對應(yīng)的樣點位置構(gòu)建感興趣區(qū)域(region of interest,ROI),以 ROI 范圍內(nèi)地物的平均反射率光譜值作為該樣點玉米葉片反射率光譜,得到各樣點的反射率光譜數(shù)據(jù)。

    1.2.2 樣點地表高程獲取

    在無人機獲取遙感數(shù)據(jù)的同一天(8月12日),采用經(jīng)礦區(qū)已知點校正過的南方銀河一號RTK沿K1,K2,K3三條樣線測得樣點地表高程。

    1.2.3 葉綠素測量

    在進(jìn)行航測的同時,在地面樣線上同步測量玉米葉片葉綠素值。圖1分別沿走向、傾向、角平分線方向樣線由內(nèi)及外進(jìn)行測量。因地面沉陷,部分樣點處于常年積水區(qū)域和濕地中,植被樣本多為蘆葦、雜草等,而本文研究對象為耕地,故最后采集耕地上玉米樣點共39個。測量使用專業(yè)的SPAD-502葉綠素儀進(jìn)行,每個樣點選取1 m×1 m范圍內(nèi)按五點法選取具有代表性的5株玉米,選取每株的頂葉至倒二葉,對每片葉子的葉尖、葉中、葉基3個部位各測定2次,同一片葉共測得6個SPAD值并取平均作為該株整個葉片的相對葉綠素含量[22]。在此基礎(chǔ)上對樣方內(nèi)的五株樣本取其平均值作為該樣點上的葉綠素值。圖3為采樣點實測葉綠素含量與下沉對應(yīng)關(guān)系圖。

    1.3 植被指數(shù)選取及改進(jìn)

    基于植被光合色素與光譜反射率特征波段具有很強的相關(guān)性,特征波段的選取需要參考色素的光譜特征信息[23]。如圖4所示:在可見光的范圍內(nèi),葉綠素出現(xiàn)兩個強烈的吸收峰、分別為以450 nm和640~680 nm為中心的藍(lán)波段和紅波段,吸收的峰值出現(xiàn)在670 nm;一個強烈的反射峰出現(xiàn)在550 nm左右的的綠光波段,此時葉綠素吸收系數(shù)最小。在700 nm附近,也為對應(yīng)的葉綠素吸收谷值波段,因此550 nm與700 nm附近常常被選作抗干擾的特征波段,用來削弱非光合作用物質(zhì)引起的光合有效輻射;紅邊區(qū)間700~780 nm為葉綠素在紅邊波段的強吸收到近紅波段多次散射形成的高反射平臺的爬升嵴,這個區(qū)間能非常敏感的響應(yīng)植被營養(yǎng)、長勢、水分、生化參數(shù)等指標(biāo)的變化,已被國內(nèi)外的大量研究結(jié)果證實。其中,當(dāng)植被長勢良好時,紅邊會向長波方向移動(紅移),當(dāng)植被遭受蟲害、污染、水分等因素脅迫時,紅邊則會向短波方向移動(藍(lán)移)[24];在780 nm以后,近紅外波段葉綠素對電磁波的吸收特征微弱,也常常將780~800 nm附近波段選作特征波段。

    結(jié)合以上對光譜曲線的特征波段的分析與本次實驗多光譜傳感器的多通道優(yōu)勢,初步選取了現(xiàn)有研究中常見的且符合本次實驗特征波段組合的植被指數(shù)16個。表1列出了指數(shù)的計算公式及出處。

    與現(xiàn)有研究中針對某一單一地類或受某單一脅迫影響的植被葉綠素反演不同的是,該研究區(qū)為礦區(qū)采煤沉陷地,植被種類重疊分布,植被生長情況受脅迫因子較復(fù)雜,選用的16種傳統(tǒng)定義的植被指數(shù)與玉米葉片葉綠素含量的相關(guān)性表現(xiàn)可能與前人研究結(jié)果不一致。因此為保證獲得最優(yōu)的反演精度,提前計算16種植被指數(shù)與實測葉綠素含量的相關(guān)性并根據(jù)其高低進(jìn)行篩選,選取其中相關(guān)性好的部分植被指數(shù)作為參照,利用紅邊波段在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)獲得新的植被參數(shù)。在多種新的植被指數(shù)都與葉綠素含量的相關(guān)性良好時,若忽視植被指數(shù)間的近似線性關(guān)系則可能會使得回歸方程不穩(wěn)定,有些植被指數(shù)對葉綠素影響的顯著性被隱蔽起來,某些回歸系數(shù)的符號與實際意義不相符合等[25]。

    因此根據(jù)式(1)計算改進(jìn)前后植被指數(shù)兩兩之間的方差膨脹因子(variance inflation factor,VIF),以分析和控制變量間的多重共線性;再按照相關(guān)性高且顯著的原則,并設(shè)定變量最大 VIF<10,確定改進(jìn)植被指數(shù)及其組合;最后分別將新的植被指數(shù)及其組合作為入選變量輸入葉綠素反演模型。

    VIF=1/(1-R2)(1)

    式中,VIF為植被指數(shù)間的方差膨脹因子;R為植被指數(shù)間的相關(guān)系數(shù)。

    1.4 數(shù)據(jù)分析方法

    在野外實驗中,由于實驗環(huán)境和儀器本身等客觀因素或偶然因素的影響,可能會導(dǎo)致獲取的數(shù)據(jù)中存在異常數(shù)據(jù)。為了剔除可能存在的異常數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)的可靠性及分析結(jié)果的精度,在建立回歸方程前,對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析與殘差分析[26]。根據(jù)求出的殘差和標(biāo)準(zhǔn)殘差值選擇樣本,最終選取了殘差最小的36個樣本。表2為剔除粗差后的實測樣本的統(tǒng)計特征。

    表2優(yōu)化后玉米葉片葉綠素含量統(tǒng)計特征
    Table2Statisticalcharacteristicsofchlorophyllcontentinoptimizedmaizeleaves

    樣本數(shù)平均值(Mean)最大值(Max)最小值(Min)標(biāo)準(zhǔn)差(SD)標(biāo)準(zhǔn)誤差(SE)3654.2371.322.089.91.50

    在確定好樣本集后,以預(yù)處理后的無人機多光譜圖像為數(shù)據(jù)源,基于0.05 m空間分辨率數(shù)碼正射影像精確劃分的36個實地樣方范圍,提取各個樣方的植被指數(shù),在建立經(jīng)驗?zāi)P椭?,先分別討論初步選取的植被指數(shù)與葉綠素含量的相關(guān)性,根據(jù)結(jié)果進(jìn)行初步排序,篩選出相關(guān)性好的植被指數(shù)并加以改進(jìn)。利用SPSS statistics 19.0軟件對成熟期的36個玉米葉綠素實測值進(jìn)行隨機抽樣,選出26個做為建模樣本,10個做為檢驗樣本[27]。針對改進(jìn)后的植被指數(shù)分別使用線性、對數(shù)、冪指數(shù)等模型進(jìn)行擬合。從中篩選出與玉米葉綠素含量高度相關(guān)且精度相對較高的回歸模型。

    1.5 模型評價方法

    對上述構(gòu)建的各種模型選取均方根誤差、決定系數(shù)和估測精度進(jìn)行模型分析檢驗,其計算公式見表3。其中決定系數(shù)(R2)表示模擬值與實測值的擬合程度,其值越趨近于1,擬合程度越高;均方根誤差(RMSE)主要用于模型驗證,反映了模擬值與實測值的偏離度,其值越小,模型精度越高;估測精度(EA)為對反演結(jié)果進(jìn)行的精度檢驗及綜合評估,其值越趨近于100%,表明反演模型的估測精度越高。

    表3類模型檢驗指標(biāo)及計算公式
    Table3Threeassessmentindexesanditsformulas

    指標(biāo)公式?jīng)Q定系數(shù)(R2)R2=∑ni=1(xi-x)2(yi-y)2∑ni=1(xi-x)2∑hni=1(yi-y)2均方根誤差(RMSE)RMSE=1n∑ni=1(yi-xi)2估測精度(EA)EA=1-RMSEm ×100%

    2 結(jié)果與分析

    2.1 采煤擾動與遙感參數(shù)關(guān)系

    圖5 各距離玉米生長及對應(yīng)植被指數(shù)特征Fig.5 Corn growth maps and corresponding vegetation index maps at various distances

    采煤沉陷造成采空區(qū)上覆巖層的拉伸、斷裂與彎曲等移動變形,致使高潛水位的地區(qū)地下水位相對上升,沉陷中心區(qū)域耕地變?yōu)檎訚?,玉米在?nèi)的農(nóng)作物無法繼續(xù)種植,周邊影響區(qū)域地表變形減弱了土壤持水能力和通氣狀況,影響有機物和礦物質(zhì)的分解、淋溶和沉積,以及由此而引起的土壤侵蝕,使土壤保水能力變差、養(yǎng)分流失嚴(yán)重、土質(zhì)惡化,造成耕地上玉米不同程度的減產(chǎn)[28]。筆者選取樣線K1上3處耕地?fù)p毀程度差異明顯的典型樣方(圖5(a),(b),(c))與該樣線上玉米葉片葉綠素含量的變化趨勢(圖3)相結(jié)合對比分析,可以得知樣線上玉米葉綠素呈現(xiàn)隨地表高程值升高、與積水中心距離增加而增加至最大值后,略微下降后便穩(wěn)定在某一值的現(xiàn)象。同時提取3個典型樣方內(nèi)3種相關(guān)性高的植被指數(shù)值進(jìn)行對比分析(圖5(d)),野外實測樣本點土地不同損毀程度之間植被指數(shù)之間差異明顯,表征到樣線上植被指數(shù)值上,植被指數(shù)變化趨勢與玉米葉綠素一致。這說明在采煤沉陷耕地的復(fù)雜背景中,地下的采煤擾動導(dǎo)致地表作物長勢差異進(jìn)而反應(yīng)到遙感參數(shù)上是一個連續(xù)的過程,通過選取合適植被指數(shù)構(gòu)建最優(yōu)的模型反演不同沉陷深度的玉米葉綠素,進(jìn)而表征來采煤沉陷區(qū)耕地?fù)p毀程度是可行的。

    通過分析傳統(tǒng)的16種植被指數(shù)與葉綠素的相關(guān)性結(jié)果(表4),發(fā)現(xiàn)16種植被指數(shù)與葉片葉綠素均呈正相關(guān)關(guān)系,即植被指數(shù)的降低均對應(yīng)著葉片葉綠素含量的降低。其中,結(jié)合表3中各指數(shù)的計算方式,可以得到初步的規(guī)律:本次試驗中近紅波段和紅邊的組合與葉綠素含量的相關(guān)系數(shù)最高,可達(dá)到0.7以上,其次是近紅波段與綠波段的組合也有較好效果,一般穩(wěn)定在0.6左右。近紅與紅波段的組合最差,但也達(dá)到了0.5。這也佐證了現(xiàn)有學(xué)者認(rèn)為在礦區(qū)復(fù)雜的生態(tài)環(huán)境中,紅邊波段和近紅外波段的組合對葉綠素響應(yīng)更敏感的結(jié)論[29]。因此,改進(jìn)植被指數(shù)的方向為盡可能用紅邊波段替換紅或綠波段,以期獲得更高的擬合精度。

    2.2 改進(jìn)植被指數(shù)通過分析

    表4中植被指數(shù)與葉綠素含量的相關(guān)性結(jié)果,發(fā)現(xiàn)RVI,NDVI,MVI,GNDVI,NLI五個指數(shù)的相關(guān)性均在0.50以上,其中已經(jīng)存在的NDVI與GNDVI改造的的紅邊指數(shù)NDVIred-edge相關(guān)性達(dá)到了0.65,為了增強其他植被指數(shù)與葉綠素的相關(guān)性,引入對葉綠素響應(yīng)更敏感的紅邊波段,通過利用紅邊波段替換紅或綠波段來提高反演精度。改進(jìn)后的植被指數(shù)與葉綠素含量的相關(guān)系數(shù)普遍高于傳統(tǒng)植被指數(shù),表5列出了選取改進(jìn)的植被指數(shù)與葉綠素含量的相關(guān)系數(shù)。擴(kuò)展后植被指數(shù)與葉綠素含量的相關(guān)系數(shù)值提高 0.1~0.2,可見,引入紅邊波段對傳統(tǒng)植被指數(shù)進(jìn)行改進(jìn)可增強其與葉片葉綠素的相關(guān)性。

    表416種植被指數(shù)和葉片葉綠素含量的相關(guān)系數(shù)(n=26)
    Table4Correlationcoefficientbetweenvegetationindexandleafchlorophyllcontent(n=26)

    植被指數(shù)相關(guān)系數(shù)RVI0.50**RVI10.58**NDVI0.50**SAVI0.20**DVI0.18**TVI0.18**MVI0.49**MSAVI0.30**CIred-edge0.63**CIgreen0.50**GNDVI0.60**OSAVI0.31**RDVI0.20**NLI0.41**NDGI0.21**NDVIred-edge0.65**

    注:**表示在 0.01 水平上顯著相關(guān)。

    表5基于植被指數(shù)與葉片葉綠素含量的相關(guān)性(n=26)
    Table5Correlationbetweenvegetationindexandleafchlorophyllcontent(n=26)

    植被指數(shù)相關(guān)系數(shù)改進(jìn)植被指數(shù)計算公式相關(guān)系數(shù)RVI/ RVI10.50/0.58**RVIred-edgeρNIR/ρRed-edge0.65**MVI0.49**MVIred-edge[(ρNIR-ρRed-edge)/(ρNIR+ρRed-edge)+0.5]1/20.70**NLI0.41**NLIred-edge(ρ2NIR-ρRed-edge)/(ρ2NIR+ρRed-edge)0.50**

    注:**表示在 0.01 水平上顯著相關(guān)。

    綜合以上的分析結(jié)果,對相關(guān)系數(shù)在0.6以上的所有的植被指數(shù)進(jìn)行雙變量相關(guān)性分析,根據(jù)相關(guān)系數(shù)計算方差膨脹因子,對選取的植被指數(shù)的多重共線性分析(表6),分析可知:單變量中改進(jìn)后的紅邊植被指數(shù)與葉綠素的相關(guān)性最高,但是由于紅邊指數(shù)之間都存在著嚴(yán)重的共線性,以此構(gòu)建多元回歸模型會出現(xiàn)過度擬和的現(xiàn)象[30]。因此,為進(jìn)一步提高模型的相關(guān)性,考慮以最優(yōu)紅邊指數(shù)為基礎(chǔ),構(gòu)建帶有綠、紅波段植被指數(shù)的多元回歸模型。

    由表3,6分析可知:NDVI,GNDVI兩植被指數(shù)自身與葉綠素含量相關(guān)系數(shù)在0.50以上,且與各指數(shù)之間的的方差膨脹因子均低于10,基本不存在共線性。根據(jù)改進(jìn)植被指數(shù)確定原則,考慮模型計算的簡潔性,選取在MVI指數(shù)上改進(jìn)的植被指數(shù)MVIred-edge和共線性最低的多變量組合(MVIred-edge,GNDVI,NDVI);進(jìn)而分別將兩個變量作為葉綠素反演模型入選變量。

    2.3 葉綠素反演模型

    基于模型入選變量,分別采用線性、對數(shù)、冪、指數(shù)等方法建模并選取其中最佳的反演模型,并基于驗證樣本進(jìn)行模型的檢驗和比較(表7)。

    表7顯示了引入綠、紅波段后的多元組合與最優(yōu)的單變量紅邊指數(shù)在不同回歸模型下對玉米葉綠素的最佳反演能力。在整個單變量回歸模型中,由改進(jìn)后的紅邊MVI經(jīng)驗構(gòu)建的冪模型建模精度最高,R2=0.70,RMSE=1.056 SPAD。以MVIred-edge為基礎(chǔ)構(gòu)建的多元線性回歸模型MVIred-edge,GNDVI,NDVI模型精度提高到R2=0.73,RMSE=0.938 SPAD。

    表6相關(guān)性好的植被指數(shù)間的方差膨脹因子
    Table6Varianceinflationfactorbetweenbettervegetationindices

    參數(shù)NDVIred-edgeCIred-edgeGNDVINDVIRVIred-edgeMVIred-edgeNDVIred-edge893.212.5776.0086.00CIred-edge2.822.4292.0088.00GNDVI7.452.823.30NDVI2.422.58RVIred-edge88.00MVIred-edge

    表7優(yōu)選后植被指數(shù)構(gòu)建的最佳反演模型及模型精度檢驗(n=26)
    Table7Optimuminversionmodelforconstructingpost-vegetationindexandmodelaccuracytest(n=26)

    植被指數(shù)模型表達(dá)式?jīng)Q定系數(shù)均方根誤差MVIred-edge冪Y=76.533X4.1760.70**1.056 SPADMVIred-edge,GNDVI,NDVI多元Y=-146.010-22.237X1+12.515X2+228.542X30.73**0.938 SPAD

    經(jīng)驗回歸模型預(yù)測精度的高低與建模樣本數(shù)量關(guān)系密切,在成圖前使用未參與建模的10個樣本數(shù)據(jù)對MVIred-edge構(gòu)建的回歸模型和MVIred-edge,GNDVI,NDVI構(gòu)建的多元回歸模型進(jìn)行精度驗證,綜合評價2種模型對玉米葉綠素含量的預(yù)測能力,分析發(fā)現(xiàn),MVIred-edge,GNDVI,NDVI3種指數(shù)間的VIF最大不超過13,說明選取的3個植被指數(shù)之間基本不存在共線性。3者構(gòu)造的多變量模型建模精度和預(yù)測精度都優(yōu)于單一的MVIred-edge模型(圖6),即多變量模型是多種指被指數(shù)中反演玉米葉綠素的最佳植被指數(shù)組合,其構(gòu)建的線性模型預(yù)測玉米葉綠素含量的效果最理想,模型決定系數(shù)達(dá)到0.59,其他指數(shù)模型最高為0.56,整體提高了0.03~0.12,RMSE為3.43,較傳統(tǒng)指數(shù)降低1.0~1.5。其他模型中估測精度EA最高81.3%,整體提高了2.1%~4.7%,最終達(dá)到83.4%。說明利用上述模型顯著提高了采煤沉陷耕地玉米葉綠素含量的反演精度。

    圖6 兩種反演模型下葉綠素含量預(yù)測值與實測值的比Fig.6 Comparison between predicted and measured values of chlorophyll content in two inversion models

    2.4 反演模型的應(yīng)用

    利用上述模型結(jié)合研究區(qū)玉米種植范圍,進(jìn)行采煤沉陷耕地玉米成熟期葉綠素含量反演和制圖(圖7)。獲得研究區(qū)玉米葉綠素含量介于9~79 SPAD,平均值為56 SPAD,標(biāo)準(zhǔn)差為8.7 SPAD,與研究樣本的描述性統(tǒng)計結(jié)果(表2)較為一致。利用自然間斷分類法基于數(shù)據(jù)中固有的自然分組,對分類間隔加以識別,在數(shù)據(jù)值差異相對較大的位置處設(shè)置邊界進(jìn)行分組,將研究區(qū)玉米葉綠素含量分為 5 個等級,統(tǒng)計每個等級的像元數(shù)量及所占比例,見表8。

    圖7 基于多元回歸模型采煤沉陷耕地葉綠素反演Fig.7 Chlorophyll inversion map of coal mining subsidence based on multiple regression modle

    遙感識別結(jié)果表明,研究區(qū)內(nèi)玉米葉綠素含量主要集中于9~61 SPAD,其面積占整體80.8%,玉米葉綠素含量高于61 SPAD的玉米面積占19.2%。研究區(qū)內(nèi)玉米葉綠素含量整體偏低,反映出耕地整體受采煤沉陷擾動較嚴(yán)重;玉米葉綠素含量空間分布基本表現(xiàn)為沿3條樣線自擾動邊界向積水區(qū)域逐漸降低,至近水區(qū)域均達(dá)到最低值。其中樣線K1最遠(yuǎn)端附近、K3覆蓋區(qū)域玉米葉綠素含量分布在61~79 SPAD,表明此處耕地大多未受影響。中部區(qū)域耕地多屬于中度和輕度損毀,反演結(jié)果與實地調(diào)查樣本基本一致。擾動邊界外部分耕地也呈現(xiàn)輕度擾動的現(xiàn)象,究其原因為研究區(qū)內(nèi)玉米均為農(nóng)民自然播種,玉米品種、施肥的質(zhì)量等其他因素的差異可能導(dǎo)致了這一現(xiàn)象。

    表8基于多元模型反演的研究區(qū)玉米葉綠素含量分等統(tǒng)計
    Table8Statisticaltableofchlorophyllcontentofcorninresearchareabasedonmultivariatemodelinversion

    等級像元數(shù)所占比例/%Ⅰ(9~44 SPAD)1 063 5842.3Ⅱ(44~52 SPAD)1 236 8953.4Ⅲ(52~61 SPAD)24 378 15675.1Ⅳ(61~68 SPAD)4 362 53414.2Ⅴ(68~79 SPAD)1 487 6525.0

    3 結(jié) 論

    (1)采煤沉陷區(qū)內(nèi)玉米葉綠素含量對紅邊波段的響應(yīng)同樣敏感,致使單變量模型中紅邊和近紅波段的組合指數(shù)表現(xiàn)最佳。

    (2)通過對傳統(tǒng)指數(shù)計算中引入紅邊波段進(jìn)行改造,植被指數(shù)與葉片葉綠素含量得相關(guān)系數(shù)提高0.1~0.2,RMSE降低了0.11~1.98,篩選得到相關(guān)性最好的單變量模型紅邊指數(shù)MVIred-edge,并在此基礎(chǔ)上,排除多重共線性,構(gòu)建多元線性回歸模型MVIred-edge,GNDVI,NDVI。其中模型精度為0.73、均方根誤差0.938 SPAD、估測精度為83.4%,3個指標(biāo)均為實驗?zāi)P椭凶顑?yōu)。表明該方法可有效提高葉片葉綠素含量遙感反演模型的精度。

    (3)基于最佳模型對研究區(qū)玉米葉綠素含量空間分布進(jìn)行反演和分析,結(jié)果表明:遙感指標(biāo)識別獲得的研究區(qū)玉米葉綠素含量空間分布與地面樣點描述性統(tǒng)計結(jié)果一致,研究區(qū)內(nèi)80%以上的玉米長勢受到了不同程度的擾動,75.1%的玉米葉綠素含量分布在52~62 SPAD,5.7%的玉米葉綠素含量分布在9~52 SPAD。玉米葉綠素含量整體低于擾動邊界外的平均值,空間分布上葉綠素含量與地表沉陷值變化整體上呈負(fù)相關(guān),即下沉值越大,玉米葉綠素含量越低。該研究為礦區(qū)土地?fù)p毀監(jiān)測與評價,土地復(fù)墾與生態(tài)修復(fù)等提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與理論支撐。

    4 討 論

    研究區(qū)受采煤擾動地表已基本達(dá)到穩(wěn)沉且受損耕地上的玉米屬于成熟期,葉片發(fā)育成熟,葉片葉綠素含量可以很好的反映作物的產(chǎn)量情況。應(yīng)用成熟期的遙感影像和地面實測數(shù)據(jù)可以對作物最終的整體長勢進(jìn)行反演。在以后的研究中,應(yīng)在玉米生長的各個時期同步或準(zhǔn)同步進(jìn)行無人機多光譜影像和地面數(shù)據(jù)的采集進(jìn)一步提高災(zāi)害過程實時監(jiān)測的準(zhǔn)確性和時效性。同時還可以設(shè)置地面模擬試驗進(jìn)行多光譜的采集和分析,加強基于葉片生物量、作物產(chǎn)量模型的反演機理研究和精度提高。

    高潛水位采煤沉陷耕地的特點是地下潛水位埋深高,采煤沉陷后地下水位容易上升到地表標(biāo)高以上,導(dǎo)致地表積水,積水程度不同,作物受影響程度不同,葉綠素是植被光合作用中最為重要的色素,是植被光合作用能力強弱、生理脅迫狀況、固碳能力及氮利用效率的良好指示器。因此監(jiān)測作物葉綠素含量作為表征耕地?fù)p毀程度的一個指標(biāo)是可行的。

    筆者選用改造后的紅邊指數(shù)MVIred-edge在單變量指標(biāo)中相關(guān)系數(shù)最高,究其原因主要是礦區(qū)采煤沉陷地本身情況復(fù)雜,礦區(qū)植被整體長勢不佳、葉綠素含量偏低,紅邊波段向左移動,發(fā)生“藍(lán)移”現(xiàn)象,致使紅邊和近紅外波段組合指數(shù)表現(xiàn)最佳。在充分利用紅邊優(yōu)勢的情況下,排除多重共線性的影響。最終選取多元線性回歸模型MVIred-edge,GNDVI,NDVI有效提高了反演精度。在后期的研究中可以考慮利用PLSR,BPNN,SVM等模型進(jìn)一步提高模型精度。

    在野外實地采集樣本的過程中,發(fā)現(xiàn)研究區(qū)內(nèi)植被的分布趨于多樣化,由沉陷中心的沉水植物到浮葉植物再到近水岸邊的挺水植物,最后才是長勢各異的玉米,此次試驗只研究了現(xiàn)有耕地中各樣觀測線上玉米葉片葉綠素含量的變化趨勢,導(dǎo)致可用的樣本較少,限制了反演精度的提高。因此如何將觀測線上所有植被的生長參數(shù)如生物量、作物產(chǎn)量等指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)一化,構(gòu)建多指標(biāo)、多植被、時序性的反演模型是下一步研究工作的重點。

    猜你喜歡
    植被指數(shù)波段葉綠素
    春日暖陽
    提取葉綠素
    桃樹葉綠素含量與SPAD值呈極顯著正相關(guān)
    AMSR_2微波植被指數(shù)在黃河流域的適用性對比與分析
    河南省冬小麥產(chǎn)量遙感監(jiān)測精度比較研究
    葉綠素家族概述
    M87的多波段輻射過程及其能譜擬合
    日常維護(hù)對L 波段雷達(dá)的重要性
    西藏科技(2015年4期)2015-09-26 12:12:58
    主要植被指數(shù)在生態(tài)環(huán)評中的作用
    西藏科技(2015年1期)2015-09-26 12:09:29
    基于MODIS數(shù)據(jù)的植被指數(shù)與植被覆蓋度關(guān)系研究
    av电影中文网址| 国产在线观看jvid| 午夜福利在线免费观看网站| 日韩制服骚丝袜av| 丝袜美足系列| 国产精品影院久久| 美女高潮到喷水免费观看| 丝袜人妻中文字幕| 黑人欧美特级aaaaaa片| 国产亚洲一区二区精品| 久久久欧美国产精品| 大型av网站在线播放| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 久久久国产精品麻豆| 波多野结衣一区麻豆| av天堂久久9| 丝袜脚勾引网站| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 69av精品久久久久久 | 国产男女内射视频| 一二三四在线观看免费中文在| 免费少妇av软件| 黄色视频,在线免费观看| 麻豆国产av国片精品| 青春草亚洲视频在线观看| 国产精品99久久99久久久不卡| 亚洲第一av免费看| 精品福利永久在线观看| 亚洲精品国产色婷婷电影| 老熟妇乱子伦视频在线观看 | 精品国产乱码久久久久久小说| 久久国产精品人妻蜜桃| 日韩中文字幕欧美一区二区| 国产不卡av网站在线观看| 欧美精品一区二区大全| 国产片内射在线| 九色亚洲精品在线播放| 久久中文看片网| 最新的欧美精品一区二区| 欧美中文综合在线视频| 1024视频免费在线观看| 国产国语露脸激情在线看| 亚洲欧美日韩高清在线视频 | 欧美黄色片欧美黄色片| 久久精品亚洲av国产电影网| 国产97色在线日韩免费| 一本大道久久a久久精品| 国产精品1区2区在线观看. | 热99国产精品久久久久久7| 精品人妻一区二区三区麻豆| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 欧美一级毛片孕妇| 久热爱精品视频在线9| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 永久免费av网站大全| 青青草视频在线视频观看| 动漫黄色视频在线观看| 欧美黄色片欧美黄色片| 99热国产这里只有精品6| 国精品久久久久久国模美| 欧美 日韩 精品 国产| 国产欧美日韩精品亚洲av| 欧美成狂野欧美在线观看| 欧美大码av| 日韩一区二区三区影片| 高清视频免费观看一区二区| 人人妻人人澡人人看| 午夜福利视频精品| 欧美av亚洲av综合av国产av| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 中文字幕最新亚洲高清| 亚洲专区中文字幕在线| 国产一区二区三区在线臀色熟女 | 亚洲国产看品久久| 五月开心婷婷网| 黑丝袜美女国产一区| 下体分泌物呈黄色| 亚洲av成人不卡在线观看播放网 | 波多野结衣一区麻豆| 欧美人与性动交α欧美软件| 国产激情久久老熟女| av天堂久久9| 欧美性长视频在线观看| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 午夜影院在线不卡| 亚洲国产精品一区二区三区在线| www.精华液| 欧美人与性动交α欧美软件| avwww免费| 欧美精品一区二区大全| 91大片在线观看| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 久久狼人影院| 免费高清在线观看日韩| 亚洲一区二区三区欧美精品| 日韩中文字幕视频在线看片| 国产精品99久久99久久久不卡| 久久久精品免费免费高清| 亚洲精品自拍成人| 亚洲精品久久午夜乱码| 久久久精品区二区三区| 黄色视频不卡| 各种免费的搞黄视频| 欧美性长视频在线观看| 久久亚洲国产成人精品v| 国产精品成人在线| 亚洲av片天天在线观看| 国产淫语在线视频| 亚洲av欧美aⅴ国产| 夫妻午夜视频| 中文字幕制服av| 女性生殖器流出的白浆| 大码成人一级视频| 亚洲中文字幕日韩| 国产精品一区二区在线观看99| 日韩制服骚丝袜av| 亚洲国产精品成人久久小说| 99国产精品免费福利视频| 一区在线观看完整版| 啦啦啦在线免费观看视频4| 欧美亚洲日本最大视频资源| 在线观看免费日韩欧美大片| 亚洲 欧美一区二区三区| 飞空精品影院首页| 国产亚洲精品久久久久5区| 爱豆传媒免费全集在线观看| 亚洲五月色婷婷综合| 精品乱码久久久久久99久播| 99精品久久久久人妻精品| 窝窝影院91人妻| 99久久人妻综合| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 男女高潮啪啪啪动态图| 18禁观看日本| 亚洲av日韩在线播放| 欧美国产精品一级二级三级| 黄色 视频免费看| 亚洲av日韩精品久久久久久密| av片东京热男人的天堂| 亚洲精品第二区| www.999成人在线观看| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 欧美国产精品va在线观看不卡| 成年动漫av网址| 嫁个100分男人电影在线观看| 黄色a级毛片大全视频| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 国产亚洲精品久久久久5区| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 成人av一区二区三区在线看 | 亚洲国产欧美日韩在线播放| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 成人黄色视频免费在线看| 久久综合国产亚洲精品| 在线 av 中文字幕| 一边摸一边做爽爽视频免费| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 在线观看www视频免费| videos熟女内射| 老汉色av国产亚洲站长工具| 日韩人妻精品一区2区三区| 色婷婷av一区二区三区视频| 午夜免费鲁丝| 中文字幕av电影在线播放| 男男h啪啪无遮挡| 亚洲中文字幕日韩| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 中文字幕最新亚洲高清| 99久久人妻综合| 亚洲av欧美aⅴ国产| 精品国产乱子伦一区二区三区 | 桃花免费在线播放| 天堂俺去俺来也www色官网| 国产一区二区激情短视频 | 人妻一区二区av| 一区二区av电影网| 狂野欧美激情性bbbbbb| 成在线人永久免费视频| 制服人妻中文乱码| 日本91视频免费播放| 久久免费观看电影| 精品国产国语对白av| 国产一级毛片在线| 妹子高潮喷水视频| 日韩大片免费观看网站| 国产高清videossex| 一本综合久久免费| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 亚洲中文av在线| 人人妻人人澡人人看| 午夜日韩欧美国产| 亚洲av成人不卡在线观看播放网 | 国产麻豆69| 黄片播放在线免费| 久久久久国内视频| 一区在线观看完整版| 看免费av毛片| www.自偷自拍.com| 19禁男女啪啪无遮挡网站| a级毛片在线看网站| 亚洲av男天堂| 91精品国产国语对白视频| 波多野结衣av一区二区av| 中亚洲国语对白在线视频| 精品国产乱子伦一区二区三区 | 免费av中文字幕在线| 欧美日韩亚洲高清精品| 视频在线观看一区二区三区| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久 | 91大片在线观看| 亚洲少妇的诱惑av| 亚洲熟女精品中文字幕| 日韩 亚洲 欧美在线| www.av在线官网国产| 91麻豆av在线| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 中文字幕人妻熟女乱码| 国产免费视频播放在线视频| 18禁国产床啪视频网站| 桃花免费在线播放| 亚洲专区中文字幕在线| 亚洲五月婷婷丁香| 手机成人av网站| 视频区欧美日本亚洲| 亚洲欧洲日产国产| 国产亚洲精品第一综合不卡| 后天国语完整版免费观看| 老司机深夜福利视频在线观看 | netflix在线观看网站| 久久中文看片网| 十分钟在线观看高清视频www| 麻豆乱淫一区二区| 男女免费视频国产| 99九九在线精品视频| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 成人三级做爰电影| av天堂在线播放| 亚洲av国产av综合av卡| av不卡在线播放| 日本精品一区二区三区蜜桃| 黑人猛操日本美女一级片| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 后天国语完整版免费观看| 曰老女人黄片| 国产淫语在线视频| 国产欧美日韩一区二区精品| 亚洲熟女毛片儿| 国产亚洲精品久久久久5区| 久久综合国产亚洲精品| 热99久久久久精品小说推荐| 欧美另类亚洲清纯唯美| 免费黄频网站在线观看国产| 国产国语露脸激情在线看| 午夜91福利影院| 国产不卡av网站在线观看| 免费不卡黄色视频| 成年av动漫网址| 18在线观看网站| 中文字幕精品免费在线观看视频| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 亚洲精华国产精华精| 午夜日韩欧美国产| 女人久久www免费人成看片| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 国产真人三级小视频在线观看| bbb黄色大片| 国产精品国产三级国产专区5o| 精品免费久久久久久久清纯 | 国产成人av激情在线播放| 亚洲第一av免费看| 国产成人免费观看mmmm| av天堂在线播放| 久久香蕉激情| 热re99久久精品国产66热6| 亚洲七黄色美女视频| 国产成人a∨麻豆精品| 1024香蕉在线观看| 国产人伦9x9x在线观看| 国产av一区二区精品久久| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 国产视频一区二区在线看| 久久人妻熟女aⅴ| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 蜜桃在线观看..| 两人在一起打扑克的视频| 国产一级毛片在线| 亚洲熟女精品中文字幕| 超碰97精品在线观看| 91成年电影在线观看| 亚洲精华国产精华精| 国产真人三级小视频在线观看| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 伊人亚洲综合成人网| 法律面前人人平等表现在哪些方面 | 国产精品一区二区精品视频观看| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 啦啦啦中文免费视频观看日本| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 啪啪无遮挡十八禁网站| 国产一区二区 视频在线| 久久久久久人人人人人| 大陆偷拍与自拍| 免费av中文字幕在线| 成年av动漫网址| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 午夜成年电影在线免费观看| avwww免费| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 中文字幕制服av| 成年人黄色毛片网站| 国产亚洲av高清不卡| 高清黄色对白视频在线免费看| av电影中文网址| 精品久久久久久久毛片微露脸 | 亚洲成人国产一区在线观看| 成人影院久久| 国产一卡二卡三卡精品| 成人影院久久| 免费在线观看完整版高清| 一级毛片电影观看| av视频免费观看在线观看| 亚洲国产欧美在线一区| 美女中出高潮动态图| 成人国语在线视频| tube8黄色片| av片东京热男人的天堂| 欧美+亚洲+日韩+国产| 国产一区二区三区av在线| 亚洲精品第二区| 亚洲国产欧美一区二区综合| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 免费高清在线观看日韩| 美国免费a级毛片| 久久女婷五月综合色啪小说| 日日爽夜夜爽网站| 国产免费现黄频在线看| 亚洲欧美一区二区三区久久| 黑丝袜美女国产一区| 中文字幕高清在线视频| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 一区二区三区精品91| 一级黄色大片毛片| 亚洲五月婷婷丁香| 蜜桃国产av成人99| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频 | 免费不卡黄色视频| av在线老鸭窝| av网站在线播放免费| 国产精品久久久av美女十八| 精品欧美一区二区三区在线| 久久狼人影院| 午夜成年电影在线免费观看| 亚洲视频免费观看视频| 青春草亚洲视频在线观看| 国产精品久久久人人做人人爽| 欧美中文综合在线视频| av视频免费观看在线观看| 免费av中文字幕在线| 考比视频在线观看| 久久热在线av| 99re6热这里在线精品视频| 久久国产精品人妻蜜桃| 国产欧美日韩精品亚洲av| 黑人欧美特级aaaaaa片| 国产欧美日韩精品亚洲av| 国产99久久九九免费精品| 久久久久精品人妻al黑| 在线观看免费高清a一片| 性高湖久久久久久久久免费观看| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 我要看黄色一级片免费的| 性色av乱码一区二区三区2| 人妻人人澡人人爽人人| 欧美xxⅹ黑人| 老司机在亚洲福利影院| 十八禁人妻一区二区| 天堂俺去俺来也www色官网| 国产色视频综合| 欧美亚洲日本最大视频资源| 在线观看免费午夜福利视频| 国产精品影院久久| 精品久久蜜臀av无| 午夜免费观看性视频| √禁漫天堂资源中文www| 午夜影院在线不卡| 黑人猛操日本美女一级片| 国产欧美日韩一区二区三 | 一区福利在线观看| av天堂久久9| 深夜精品福利| 久久 成人 亚洲| 视频区欧美日本亚洲| 国产免费一区二区三区四区乱码| 精品国产乱码久久久久久男人| 国产成+人综合+亚洲专区| 性色av乱码一区二区三区2| 老司机影院成人| 精品福利永久在线观看| 亚洲中文字幕日韩| 欧美日韩福利视频一区二区| 日本五十路高清| 欧美黄色淫秽网站| av欧美777| 欧美少妇被猛烈插入视频| 久久久欧美国产精品| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 日日爽夜夜爽网站| 精品国产乱码久久久久久男人| 不卡av一区二区三区| av网站免费在线观看视频| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 亚洲专区国产一区二区| 最近最新免费中文字幕在线| 妹子高潮喷水视频| 亚洲国产av新网站| 少妇精品久久久久久久| 久久久国产一区二区| 一区福利在线观看| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 视频区欧美日本亚洲| 国产在视频线精品| 国产一区二区三区在线臀色熟女 | a在线观看视频网站| 超碰97精品在线观看| 99热国产这里只有精品6| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 亚洲精品国产一区二区精华液| 国产免费av片在线观看野外av| 久久综合国产亚洲精品| 久久女婷五月综合色啪小说| 岛国在线观看网站| 日韩大码丰满熟妇| 亚洲 国产 在线| 欧美黄色淫秽网站| 巨乳人妻的诱惑在线观看| www.精华液| 人妻一区二区av| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 丝袜美腿诱惑在线| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 99久久精品国产亚洲精品| 午夜影院在线不卡| 久久午夜综合久久蜜桃| 亚洲中文av在线| 中文字幕精品免费在线观看视频| 老司机亚洲免费影院| 在线看a的网站| 日韩 亚洲 欧美在线| 两性夫妻黄色片| 好男人电影高清在线观看| 夜夜夜夜夜久久久久| 亚洲成人免费av在线播放| 国产成人欧美在线观看 | 久久人人爽av亚洲精品天堂| 国产野战对白在线观看| 最黄视频免费看| 丰满饥渴人妻一区二区三| 亚洲人成电影观看| 老熟女久久久| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 制服人妻中文乱码| videosex国产| 男人爽女人下面视频在线观看| 亚洲精品自拍成人| 男人舔女人的私密视频| 国产男人的电影天堂91| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 亚洲国产欧美网| 狠狠狠狠99中文字幕| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 免费在线观看黄色视频的| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 黑人猛操日本美女一级片| 亚洲国产日韩一区二区| 99国产精品一区二区三区| 十八禁人妻一区二区| 欧美+亚洲+日韩+国产| 成人三级做爰电影| 精品少妇黑人巨大在线播放| 美国免费a级毛片| 午夜福利在线观看吧| 三上悠亚av全集在线观看| 爱豆传媒免费全集在线观看| 亚洲,欧美精品.| 国产成人精品久久二区二区免费| av网站免费在线观看视频| 婷婷成人精品国产| 日韩中文字幕视频在线看片| 深夜精品福利| 一本大道久久a久久精品| 亚洲人成电影观看| av在线app专区| 精品一区在线观看国产| 91成年电影在线观看| a 毛片基地| 麻豆国产av国片精品| 国产野战对白在线观看| 久久影院123| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 啦啦啦视频在线资源免费观看| 精品免费久久久久久久清纯 | 午夜激情av网站| 男人操女人黄网站| 国产一区有黄有色的免费视频| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 一个人免费在线观看的高清视频 | 免费观看人在逋| 亚洲五月色婷婷综合| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 青春草视频在线免费观看| 看免费av毛片| 69av精品久久久久久 | 亚洲av日韩精品久久久久久密| 男人爽女人下面视频在线观看| 欧美日韩视频精品一区| 少妇精品久久久久久久| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 无遮挡黄片免费观看| 成年女人毛片免费观看观看9 | 成人av一区二区三区在线看 | 捣出白浆h1v1| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲 | 91精品国产国语对白视频| 欧美精品一区二区大全| 亚洲全国av大片| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 岛国毛片在线播放| 水蜜桃什么品种好| 久久这里只有精品19| 在线永久观看黄色视频| 国产免费一区二区三区四区乱码| 最新的欧美精品一区二区| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 黑人猛操日本美女一级片| 91成年电影在线观看| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 亚洲国产av新网站| 国产91精品成人一区二区三区 | 中文字幕最新亚洲高清| 高清欧美精品videossex| 性色av乱码一区二区三区2| 国产成+人综合+亚洲专区| 国产福利在线免费观看视频| 日韩免费高清中文字幕av| 香蕉丝袜av| 欧美日韩av久久| 1024视频免费在线观看| 国产一级毛片在线| 免费不卡黄色视频| 精品一品国产午夜福利视频| 9色porny在线观看| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 午夜91福利影院| 亚洲一码二码三码区别大吗| 久久人人爽人人片av| 久久精品亚洲av国产电影网| 欧美亚洲日本最大视频资源| 男人操女人黄网站| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 老熟妇仑乱视频hdxx| 99久久精品国产亚洲精品| 国产淫语在线视频| www.熟女人妻精品国产| 人妻 亚洲 视频| av天堂久久9| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 欧美乱码精品一区二区三区| 国产一区二区三区av在线| 青春草视频在线免费观看| 亚洲中文日韩欧美视频| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 少妇精品久久久久久久| 一级毛片精品| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 自线自在国产av| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 成年美女黄网站色视频大全免费| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 黑人猛操日本美女一级片| 丝袜美腿诱惑在线| 欧美 日韩 精品 国产| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 亚洲性夜色夜夜综合| 婷婷成人精品国产| 国产精品 欧美亚洲| 国产有黄有色有爽视频| 国产高清视频在线播放一区 | 岛国毛片在线播放| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 爱豆传媒免费全集在线观看| 美女高潮到喷水免费观看| 欧美成人午夜精品| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 一区二区三区四区激情视频| 母亲3免费完整高清在线观看| 国产日韩欧美亚洲二区| 久久99热这里只频精品6学生| 一级,二级,三级黄色视频| 一个人免费看片子| 国产免费视频播放在线视频| 亚洲五月婷婷丁香| 另类精品久久| 法律面前人人平等表现在哪些方面 | 亚洲精品国产色婷婷电影| 91av网站免费观看| 午夜精品国产一区二区电影|