夏玉米冠层内PAR截获及FPAR与LAI的关系

论文通过对河北栾城地区夏玉米生长期内晴天和昙天冠层中PAR的观测,研究了入射PAR、玉米冠层的反射PAR、透过玉米冠层到达地表的PAR、地表的反射PAR、地表反射率、玉米冠层吸收的PAR(APAR)、玉米冠层的反射率及地表反射率的日变化情况;根据冠层中各PAR分量计算出一天中各时刻的PAR吸收系数(FPAR)和日平均值,发现从玉米拔节期到灌浆期FPAR和叶面积指数(LAI)之间有很好的线性关系,其相关系数达0.994。

基于HJ-1 CCD的夏玉米FPAR遥感监测模型

以山东禹城为研究区,利用我国自主研发运行的HJ-1卫星数据,计算了4种植被指数(NDVI,RVI,SAVI,EVI),结合同步观测数据,对植被指数与实测FPAR进行回归分析,比较4种植被指数模型对夏玉米FPAR的估测精度,结果表明各植被指数与FPAR均具有较高的相关性,整个研究区NDVI具有最高的反演精度,对估算夏玉米FPAR的最优模型进行验证,得出模型的平均误差仅为3.8%,模型达到了较高的精度。利用HJ-1CCD反演了山东禹城9月的FPAR。

基于遥感的光合有效辐射吸收比率(FPAR)估算方法综述

光合有效辐射吸收比率(FPAR)是反映植被生长过程的重要生理参数,是陆地生态系统模型的关键参数,是反映全球气候变化的重要因子。基于遥感的FPAR估算方法是获取区域乃至全球尺度FPAR的有效方法。目前,主要形成了植被指数法和机理法两类方法,植被指数法是建立FPAR与植被指数的经验统计模型,简单、计算效率高;机理法则从物理模型上进行FPAR的求解与反演,机理明晰、可行性强。然而,由于FPAR本身的复杂性以及环境因素、遥感数据质量的影响,导致了估算方法面临诸多不确定性问题。为了解决这些不确定性问题以及满足生态过程深入研究的需求,将进一步注重FPAR的机理研究、先验知识的获取与积累,构建长时间序列FPAR以及高时空的FPAR算法研究。

遥感提取植物生理参数LAI/FPAR的研究进展与应用

植物生理参数LAI/FPAR是2个重要的陆地特征参量。利用遥感光谱模型并结合地面验证是提取区域尺度的LAI/FPAR最有效的途径。提取LAI/FPAR的模型主要有光谱指数模型和辐射传输模型两类,经过精确的辐射标定和大气纠正的遥感数据可以得到较高精度的LAI/FPAR数据。影响LAI/FPAR精度的因素很多,其中主要因素是像元的异质性、植被类型和物候期等。LAI/FPAR与作物产量有更直接的关系,也是大量作物生长模型的基础,利用这些参数可以实现真实的作物产量预测,特别是开展全球尺度的单产预测。

玉米冠层FPAR的高光谱遥感估算研究--基于PCA方法及近、短波红外波段

光合有效辐射分量(Fraction of Photosynthetically Active Radiation,FPAR)是进行生态系统功能和全球变化研究的重要参数,准确估算FPAR具有重要意义。通过对野外实测玉米高光谱数据和光合有效辐射数据的分析,探讨了主成分分析方法在高光谱信息提取及估算玉米冠层FPAR参数方面的可行性,在此基础上,结合植被指数验证FPAR估算效果,分析近红外及短波红外高光谱数据在FPAR估算方面的应用潜力。

基于高光谱数据的棉花冠层FPAR和LAI的估算研究

通过非成像高光谱仪和光量子传感器,获取了棉花2品种4水平种植密度冠层关键生育时期的反射光谱数据和光合有效辐射值;利用光谱多元统计分析技术与微分处理,分析表明,反射光谱813 nm(ρ813)和758 nm(ρ758)处分别是光合有效辐射截获量(FPAR)和叶面积指数(LAI)的敏感波段。用反射率ρ813和ρ758分别与FPAR和LAI建立的线性相关模型方程估测FPAR和LAI,经检验,它们的实测值与估测值之间均呈极显著的线性相关(rFPAR=0.7199**,rLAI=0.6430**,α=1%,n=70),模型方程的估算精度分别达96.5%、81.7%;而一阶微分光谱数据与FPAR在350~2500 nm波段范围相关不显著,与LAI的最大相关发生在734 nm波段处。基于一阶微分光谱ρ′734与棉花冠层LAI线性相关的模型方程,估测LAI,实测值与估测值之间呈极显著的线性相关(rLAI=0.6947**,α=1%,n=70),估算精度为82.4%,与反射光谱758 nm估测LAI的精度接近。结果表明,棉花冠层光谱数据可以对光合有效辐射截获量FPAR和LAI进行实时、无损、动态、定量的估算。

MODIS混合像元中居民地对玉米LAI和FPAR遥感估算影响

MODIS成为越来越重要的科研和生产的数据源,但其低空间分辨率使得其产品精度易受多种因素的影响,其中混合像元是主要的影响因素。均匀散布的农村居民地是中国东北农作物种植区的显著特征,目前尚未见到有关居民点对MODIS混合像元产品精度的影响研究报导。本研究基于TM遥感影像分析了典型玉米种植区的居民地对MODIS LAI、FPAR产品精度的影响。结果表明,96%以上MODIS像元的农村居民地面积比例小于40%,居民地对LAI、FPAR遥感估算精度影响较为明显,MODIS像元中居民地面积比例与红波段反射率及LAI、FPAR遥感估算的误差呈较好的线性关系,拟合确定性系数R2达到0.90以上,与近红外波段反射也呈线性关系,拟合确定性系数R2仅达0.3423,MODIS像元在近红外波段反射率受居民地影响较显著。

基于偏最小二乘法的玉米FPAR高光谱反演模型研究

以ASD FR便携式光谱仪与LI-191SA光量子仪对吉林中西部的玉米田进行多次观测,采集到123组有效数据,基于偏最小二乘法(PLS)对玉米FPAR进行高光谱反演。对可见光与近红外光谱(400～1 500nm)进行分析并建立反演模型,对FPAR预测效果进行验证,验证模型的R2为0.785,RMSE为0.117;同时进行了玉米FPAR与光谱反射率、反射率一阶导数之间的关系分析及植被指数与玉米FPAR之间的回归分析。研究结果表明,PLS方法建立的模型可有效地从玉米高光谱反射率数据反演出FPAR含量,反演结果精度较植被指数高。

羊草草甸草原FPAR时间变化规律分析

FPAR是植被叶子在光合有效辐射(400～700nm)波段有多少太阳光能被吸收的一个度量,表示了植被冠层能量的吸收能力,是描述植被结构以及与之相关的物质与能量交换过程的基本生理变量。FPAR模型是否能真实反映植被冠层吸收光合有效辐射状况,将直接影响遥感估算草地NPP的不确定性程度。本文通过对长生季羊草草甸草原冠层PAR各分量的观测,研究了入射PAR、冠层反射PAR及透过冠层到达地面的PAR的时间变化规律,并以观测的PAR为基础计算分析了羊草草甸草原FPAR的时间变化规律。结果表明,羊草草甸草原入射PAR及透射PAR日变化规律明显,呈较标准的正弦曲线变化;晴天FPAR的日变化呈较标准的余弦曲线变化,FPAR在早晚值较高,最高值约0.81,日平均FPAR值可以用9:30/太阳天顶角为48°时瞬时的FPAR值或14:30/太阳天顶角为30°时瞬时的FPAR值表示。

基于PROSAIL模型的温性草甸草原FPAR遥感反演

利用地面实测草地冠层反射率、叶绿素含量等数据,结合PROSAIL模型,分析了其反演草地FPAR的效果,并模拟叶绿素含量、LAI影响下的连续植被冠层反射率的变化情况,分析了冠层反射率与FPAR的关系,建立了草地冠层FPAR遥感估算模型。结果表明:利用PROSAIL模型模拟的温性草甸草原生长季羊草群落和贝加尔针茅群落草地冠层FPAR值与MODIS反演的FPAR比较而言,PROSAIL模型能够很好地模拟生长季FPAR的季节动态,且比MODIS反演的FPAR与实测值更相近,但不同草地类型略有不同。

苜蓿草地FPAR时间变化规律研究

使用AccuPAR植物冠层分析仪对海拉尔地区紫花苜蓿(Medicago sativa)栽培草地光合有效辐射(PAR)各分量进行观测,研究苜蓿栽培草地入射PAR、冠层反射PAR、透过冠层到达地面的PAR及地面反射的PAR的时间变化规律,通过试验测定的PAR数据,分析苜蓿栽培草地吸收性光合有效辐射(FPAR)的时间变化规律。结果表明,苜蓿栽培草地入射PAR与透射PAR日变化规律基本一致,呈"正弦曲线";FPAR的日变化规律呈"多峰"型,FPAR在11:30左右达到全天最低值,下午2:30左右数值最大,日平均FPAR值可以用7:30或太阳天顶角80°时的瞬时FPAR值表示。

落叶阔叶林冠层非光合组分对冠层FPAR的影响分析——一种分层模拟的方法

估算并消除冠层非光合组分(non-photosynthetic vegetation,NPV)吸收的光合有效辐射,对准确估算生态系统总初级生产力(gross primary productivity,GPP)具有重要意义。以落叶阔叶林为例,通过设置不同情景,应用任意倾斜叶片散射(scattering by arbitrary inclined leaves,SAIL)模型进行冠层光合有效辐射吸收分量(fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FPAR)的分层模拟,分析冠层NPV的FPAR的变动及其对冠层FPAR的贡献,并初步探讨落叶阔叶林NPV的FPAR的估算方法。结果表明,冠层NPV的FPAR的大小与冠层结构相关,在高覆盖度植被区NPV对冠层FPAR的贡献通常较小,但在低植被覆盖区的贡献会较高;NPV降低了冠层在近红外波段的反射;增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)与NPV的FPAR存在显著的线性负相关关系,可用来描述NPV的变化。

FPAR的Monte Carlo模拟研究

FPAR(fraction of photosynthetically active radiation absorbed by the canopy)是植被冠层阻截太阳光合有效辐射的比例,是遥感估算陆地生态系统植被净第一性生产力(NPP)的重要参数。利用Monte Carlo方法模拟光子在植被冠层中的辐射传输过程,以植被冠层二向反射分布函数的模拟来验证模拟的正确性;在此基础上对400—700nm光合作用波段范围内的植被叶片吸收光子辐射比例的FPAR进行模拟。FPAR的Monte Carlo模拟结果,揭示了FPAR与太阳天顶角及植被冠层参数之间的关系。

HJ-1CCD与Landsat-8OLI在呼伦贝尔草原区FPAR反演中的比较分析

光合有效辐射吸收比率(Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation,FPAR)是主要的植物生理参数之一。本研究根据地面实测数据和由HJ-1CCD(Charge-coupled Device,CCD)及Landsat-8OLI(Operational Land Imager,OLI)影像提取的NDVI,分别建立研究区FPAR估算模型,对比分析和评价了CCD和OLI数据在反演研究区FPAR的精度。结果表明,基于CCD和OLI数据计算的NDVI与实测FPAR之间均呈现良好的正相关关系;针对每个基本采样单元(Elementary Sampling Units,ESU),两种数据反演的FPAR具有显著的一致性,且反演值相差甚少;剔除影像中受到云和云影影响的区域,整个研究区利用CCD与OLI数据反演的FPAR相关性好、分布趋势一致,且反演值均值差很小。本研究结果对该区域FPAR的进一步研究具有借鉴和指导意义,在以后的研究中可以尝试使用HJ-1CCD数据。

不同生育时期冬小麦FPAR高光谱遥感监测模型研究

通过连续5年定位研究不同氮磷耦合水平下,不同生育时期冬小麦群体FPAR与冠层光谱反射率,建立基于不同植被指数的不同生育时期FPAR分段监测模型。结果表明：随着氮磷水平增加FPAR呈递增趋势,不同品种间存在差异;冬小麦群体FPAR与670、850、960 nm具有较高的相关性,在可见光和近红外波段处均有敏感波段;在拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期FPAR与SAVI、NDVI705、EVI、DVI、RVI均达极显著相关,相关系数r范围为0.818～0.942;在不同生育时期,分别基于SAVI、NDVI705、EVI、RVI、RVI能建立较好的FPAR分段监测模型,决定系数R2分别为0.854、0.888、0.811、0.844、0.911;标准误差SE分别为0.054、0.032、0.044、0.047、0.044;以不同年份独立数据对模型进行验证,田间实测值与模型预测值之间相对误差RE分别为14.1%、17.4%、12.8%、18.8%、10.7%;均方根误差RMSE分别为0.139、0.146、0.136、0.158、0.130。该结果较拔节期至成熟期FPAR统一监测模型监测精度及验证效果均有所改善。因此,在拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期可分别用SAVI、NDVI705、EVI、RVI、RVI预测冬小麦群体FPAR,具有较好的年度间重演性和品种间适用性。不同生育时期FPAR分段监测模型较统一监测模型有较好的监测效果。

冠层绿色FPAR与植被指数关系及其对气溶胶的敏感性分析

森林冠层光合组分确定的光合有效辐射吸收比例FPAR(绿色FPAR)真实地反映了森林吸收太阳辐射进行光合作用的能力,确定绿色FPAR与植被指数之间的关系对于快速估算森林的光合能力和碳循环研究具有重要意义。本研究以针叶林为研究对象,利用冠层辐射传输模型分离冠层光合组分和非光合组分吸收的太阳光合有效辐射,计算冠层绿色FPAR,分析冠层绿色FPAR与5种植被指数(NDVI、EVI、EVI2、ARVI、SAVI)的关系,同时结合大气辐射传输模型6S,分析绿色FPAR与植被指数关系对大气气溶胶的敏感性。结果表明,EVI与冠层绿色FPAR有最高的相关系数,其次为ARVI、EVI2,NDVI与绿色FPAR的相关性最低;冠层绿色FPAR与EVI的相关关系对大气气溶胶的敏感度最低,与SAVI的相关关系对气溶胶变动最为敏感。这意味着在基于遥感数据反演冠层绿色FPAR时,EVI是一个重要的参量。

呼伦贝尔草原FPAR/LAI模型的验证

在呼伦贝尔草原最主要生长季(6、7、8月)对羊草(Leymus chinensis)进行野外实测,分别用PROSPECT模型和SAIL模型对实测数据进行模拟,得到羊草叶片和冠层光谱曲线,分析了曲线特征,并将实测数据通过PROSPECT+SAIL模型模拟,将实测FPAR/LAI和待验证模型模拟FPAR/LAI比较,R2分别为0.863 4,0.841 8和0.640 8,说明该模型对试验地区是适用的。

Alpine grassland fPAR change over the Northern Tibetan Plateau from 2002 to 2011

在这研究，包括数字照相机和参考面板( DCRP )的二个不同方法并且在为测量的 situ fPAR 观察传统在里面很短的高山的草植被的 situ 点 fPAR 被比较，，并且由在在北西藏的高原，它对气候敏感上的高山的草地上的 situ 点数据变化并且对人为的活动脆弱。结果证明 MODIS 高山的草地 fPAR 产品，由使用 DCRP 检验了，并且在有的 situ fPAR 观察传统在空间、时间的规模的一种重要关系。十的 MODIS fPAR 趋势分析显示出那，平均成长季节 fPAR 增加了 1.2 ? ㈠ ? 猰? 桴 ? 湩牣慥敳 ? 牣灯眠瑡牥搠浥湡 ? 湡 ? 湩整獮晩敩 ? 呅爠獥汵楴杮映潲 ? 汧扯污眠牡業杮眠汩 ? 敲畤散眠瑡牥爠獥畯 ' 元棯 e 牵汰獵? 牐 ' 虨宫摤嫕?呅 ?L 畯 ? ┴木┴愠摮椠据敲獡 ? 楳湧晩捩湡汴 ? 桴 ? 物楲慧楴湯眠瑡牥搠浥湡 ? 湩挠潲 ?

基于无人机多光谱的棉花育种材料FPAR估测

快速、无损、高通量地获取棉花育种材料的光合有效辐射信息,对棉花高光效品种选育及栽培管理具有重要意义。于2020年8—9月在河南现代农业研究开发基地,采用大疆Matrice 600 Pro无人机搭载Micasense RedEdge-M多光谱成像仪获取棉花育种材料的多光谱影像,提取光合有效辐射吸收比率(Fraction of photosynthetically active radiation,FPAR)测量点蓝、绿、红、红边、近红外等5个通道反射率值构建多光谱变量;然后分析多光谱变量与FPAR的定量关系,建立FPAR的一元与多元回归模型;最后,基于实测FPAR对估测模型进行精度验证。结果表明:棉花育种材料的多光谱遥感影像可以快速、直观表征植株冠层叶片颜色、长势等表型性状信息;基于多光谱影像构建的变换土壤调节植被指数(Transformed soil adjusted vegetation index,TSAVI)、土壤调节植被指数(Soil adjusted vegetation index,SAVI)、垂直植被指数(Perpendicular vegetation index,PVI)、比值植被指数(Ratio vegetation index,RVI)、差值植被指数(Difference vegetation index,DVI)、增强型的植被指数(Enhanced vegetation index,EVI)、归一化差值植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)、大气阻抗植被指数(Atmospherically resistant vegetation index,ARVI)等8种多光谱变量均与棉花FPAR具有较好的相关性,|r|为0.542~0.932;基于TSAVI构建的FPAR一元线性回归模型,对棉花FPAR具有较好的估测效果,估测模型的R2为0.867,SE为0.115,验证模型的R2为0.932,RPD为2.468,RMSE为0.119。

基于高光谱的典型草原FPAR估算研究

基于实测光谱反射率、FPAR数据,建立了反射率、一阶导数与FPAR的波段相关性,同时,将各波段反射率与导数光谱建立逐步回归方程。结果表明,FPAR与可见光反射率相关性好于近红外波段反射率,其中374、539、639nm波段处相关性最好;FPAR与一阶导数的2个波段拟合效果较好,在376、920nm拟合效果较好,R2可达0.847、0.915,FPAR与对FPAR估算模型进行多元逐步回归分析后,其结果较单波段的反射率及其一阶导数估算效果都有明显的提高。虽然植被光合作用吸收的是可见光部分,但如果综合的考虑近红外波段光谱的信息,二者有效的结合在一定程度上能很好的提高FPAR估算精度,特别是水分吸收较强的光谱波段。