高光谱激光雷达后向散射强度的粗糙表面二向反射模型

高光谱激光雷达是同时获取光谱和空间信息的主动遥感探测方法。在激光扫描过程中,激光入射角是重要的影响因素之一。在实际应用中,目标表面粗糙度会使其入射角效应偏离朗伯模型。因此,基于Oren-Nayar模型对粗糙表面建立二向反射模型,研究了入射角效应的辐射校正方法。选取8种典型的粗糙表面作为实验对象,分析了各波段后向散射强度与入射角的关系,并量化了粗糙度对强度的影响。基于构建的模型,对该研究样本的入射角效应进行辐射校正。辐射校正后,不同入射角反射率的标准差均不大于0.06;与校正前相比,标准差平均改善率为67.86%。结果表明,所提出的方法提高了提取目标反射特性的准确性,为高光谱激光雷达更好地为开展数据分析与应用提供良好的物理基础。

基于室内高光谱激光雷达的典型树种叶片光谱观测和分类

高光谱激光雷达综合了高光谱和激光雷达特征,可为植被生理生化参数提取提供更加精确的遥感探测,但其应用潜力尚未得到充分挖掘。以北京10个典型树种的单叶为样本,开展室内高光谱激光雷达的叶片观测试验,并进行树种分类研究,为未来高光谱激光雷达的林业应用提供基础。首先进行可调谐高光谱激光雷达(Hyperspectral LiDAR,HSL)叶片高光谱测量,并完成与ASD地物光谱仪所测数据对比实验;其次,应用随机森林方法实现10种叶片的分类研究,其输入的特征指数为融合全部波段、部分敏感波段的光谱指数。结果表明:(a)HSL在波段650~1000 nm(71个通道)内观测的叶片高光谱和ASD光谱一致(R^2=0.9525~0.9932,RMSE=0.0587);(b)只用原始波段反射率分类精度为78.31%,其中分类贡献率最大波段的是650~750 nm,使用此波段进行分类精度为94.18%,表明利用红边波段(650~750nm)进行树种分类是十分有效的;(c)对树种敏感的波段为680 nm、685 nm、690 nm、715 nm、720 nm、725 nm、730 nm;(d)结合敏感波段光谱指数与植被指数分类精度82.65%。该研究结果表明在单叶级别,利用高光谱激光雷达能够准确地反映目标叶片的光谱特征并且能有效进行树种分类;未来将可能在野外应用中精确提取目标的生理生化参数。