冠层光谱反射率对冠层结构参数的敏感性分析

对4-Scale模型中敏感参数进行分析,研究冠层结构参数对森林冠层反射率的影响。通过扩展傅里叶幅度检测法对四尺度模型的26个模型输入参数进行敏感性分析,主要分析其中的6个参数,分别研究了这6个参数在红外波段和近红外波段中对冠层反射率的影响,为4-Scale模型中输入参数的设置提供参考。

基于PROSAIL辐射传输模型的毛竹林分冠层反射率模拟研究

冠层光谱反射率直接关系到毛竹(Phyllostachys pubescens Mazel)林冠层参数的反演,对毛竹林地土壤肥力间接估测具有重要意义。以PROSPECT5、PROSAIL模型为基础,从叶片尺度和冠层尺度分析模型参数对叶片和冠层反射率的影响,构建毛竹冠层叶面积指数(LAI)-冠层反射率查找表并通过代价函数选取最优冠层反射率,从而实现毛竹林分冠层反射率的准确模拟。结果表明,在叶片尺度,PROSPECT模型参数敏感性从高到低依次为叶肉结构参数(N)>叶绿素含量(C_(ab))>等效水厚度(EWT)>干物质含量(C_m)>类胡萝卜素含量(C_(ar));在冠层尺度,PROSAIL模型参数敏感性从高到低依次为LAI>C_(ab)>EWT>C_m>N>C_(ar)>ALA(平均叶倾角);叶片尺度反射率整体大于冠层尺度反射率;在400~900 nm波长范围内,PROSAIL模型模拟的冠层光谱反射率与实测光谱反射率拟合效果较好,相对误差为6.71%。

水稻冠层垂直反射率模拟

利用 1999年和 2 0 0 0年实测的晚稻冠层结构参数 (叶面积指数、叶倾角、叶长、叶宽等 )和叶片生物化学组分含量 (叶绿素、蛋白质、纤维素、水等 )实测数据 ,结合椭圆分布函数模型、PROSPECT模型和 FCR模型 ,模拟水稻冠层垂直反射率 ,模拟值与实测值的相关系数大于 0 .98,均方根差 RMSE小于 0 .0 5 ,从而建立了冠层结构参数、叶片生物化学组成等农学参数与冠层垂直反射率的直接联系 ,为利用物理模型反演冠层叶面积指数、叶片叶绿素含量等奠定了基础。

植株冠层几何形状对草地反射率的影响

本研究建立了一个反映植被辐射传输和几何光学特性的混合模型,以模拟半干旱地区天然草地的多波段反射率值。该模型引入一个几何相似性参数,用以描述植株冠层的几何形状对叶/枝角分布、阴影地面比例、冠层和地面各光学分量、冠层反射率和总反射率的影响。模型模拟值与研究区3个不同退化程度羊草草地的实测值较为吻合,而且退化程度越轻的草地,模拟效果也越好。对于中度退化草地,在高度与冠幅之比(chw)不变的情况下,当45°≤太阳天顶角sza≤75°时,不同几何形状植株的总反射率之间无显著差异;当0°≤sza<45°或75°<sza≤90°时,锥体与球体和柱体植株的总反射率之间有较显著差异;而球体和柱体植株的总反射率之间始终无显著差异。当chw由小到大变化时,以上结论基本不变。

6S辐射校正与像元分解结合提高苹果树花期冠层反射率反演精度

为了获取近似真实的苹果树冠层反射率,该文以山东省栖霞市为研究区,应用DEM数据和6S辐射传输模型,对苹果树花期TM影像进行辐射校正、混合像元分解,获取26个果园苹果树冠层反演反射率,将反演结果与相同时段地面实测冠层反射率以及表观反射率、表观—像元分解反射率进行比较,分析了反演效果及精度。结果表明,地表反演反射率有效减弱了地形和大气的影响,恢复了阴影处的地物,影像清晰度明显提高;苹果树冠层反演反射率样本平均值误差较表观、表观—像元分解、地表反演3类反射率小,与实测值的相关系数提高,而且样本间变化趋势与实测值基本一致。此反演方法具有一定可行性,对于苹果树冠层反射率和苹果园管理基础数据获取与应用具有积极意义,也可为其他农业遥感反演研究及应用提供借鉴。

基于PROSAIL模型的玉米冠层参数敏感性分析

PROSAIL模型是一种基于辐射传输理论建立的植被冠层反射率模拟模型,其输入参数包括叶片结构和生理特征、冠层结构、土壤反射率、天空光散射比和观测几何等。为分析不同参数在不同波段对模型输出结果的影响,该文以玉米冠层为研究对象,对PROSPECT模型的输入参数进行定性的OTA局部敏感性分析和定量的EFAST全局敏感性分析,并得到以下结论:全局敏感性较强的输入参数为冠层叶面积指数、叶片叶绿素含量、叶片水分含量和平均叶倾角。叶片叶绿素含量对冠层反射光谱的影响主要集中在绿光和红光波段,能够解释超过一半的反射率方差变化。叶片水分含量在1 150~1 850 nm波段为敏感性最高的输入参数。在400~500 nm、750~950 nm和1 900~2 000 nm波段,LAI对反射率方差的贡献最大,全局敏感性指数均超过0.5。

叶倾角分布对离散冠层反射率的影响

叶倾角分布(leaf angle distribution,LAD)是植被冠层最重要的结构参数之一,直接决定冠层对太阳辐射的截获量,进而影响植被冠层在不同波段的反射率。相比基于实测数据开展的研究,计算机模型模拟能够较好地排除扰动因子的影响,实现特定冠层结构参数对冠层反射率的影响研究。文章基于DART(discrete anisotropic radiative transfer)模型,研究LAD对离散冠层多角度反射率的影响。结果表明,LAD对冠层反射率影响较大,且影响程度与模拟波段和观测天顶角等有密切关系。在“暗点”方向,近红外波段和红光波段水平分布的冠层反射率分别比喜直型分布冠层反射率高63%和25%。进一步研究发现,LAD对常见植被指数也有较大影响。当观测天顶角为0°时,水平分布的RVI(ratio vegetation index)、EVI(enhanced vegetation index)和NDVI(normalized difference vegetation index)值分别比喜直型分布对应的数值高52%、52%和13%;相比之下,PRI(photochemical reflectance index)对LAD变化的敏感度较低,但当在前向散射方向观测天顶角大于20°时,LAD对PRI的影响同样不容忽视。文章定量分析了不同LAD对冠层反射率及常见植被指数的影响,研究结果对离散冠层的参数反演有重要意义。

基于冠层反射光谱的棉花干物质积累量估测

通过分析不同施氮水平下棉花地上部干物质积累量与冠层光谱反射率及其衍生的比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)及差值植被指数(DVI)之间的关系,确立了棉花地上部干物质积累量的敏感波段及预测模型.结果表明:两个可见光波段(560和710nm)和5个近红外波段(810、870、950、1100和1220nm)组成的植被指数与棉花地上部干物质积累量的相关性较好,其中RVI(1100,560)的相关性最好.通过逐步回归分析确立的棉花地上部干物质积累量的预测模型为:地上部干物质积累量(g.m-2)=66.274×RVI(1100,560)-148.84.说明通过遥感手段估测棉花地上部干物质积累量是可行的.

基于冠层反射光谱的棉花叶片氮含量估测

通过分析不同施氮水平下棉花叶片氮含量与冠层多光谱反射率及其衍生的比值、归一化及差值植被指数之间的关系,确立了棉花叶片氮含量的敏感波段及预测方程.结果表明:由红谷区域(610、660、680和710nm4个波段)和近红外区域(760、810、870、950、1100和1220nm6个波段)组成的植被指数与棉花叶片氮含量的相关性较好,比值植被指数RVI(950,710)对叶片氮含量的预测性最好.利用独立的棉花田间试验资料对基于RVI(950,710)的预测方程进行检验,该模型适用于不同棉花品种及不同生育期棉花叶片氮含量预测.

紫花苜蓿冠层反射光谱与叶片含水率关系研究

以呼图壁县草地生态站不同灌溉量下现蕾期紫花苜蓿冠层光谱反射率为研究对象,研究确定紫花苜蓿叶片含水率的光谱诊断模型。结果表明:(1)在近红外波段随着紫花苜蓿叶片含水率的增加冠层光谱反射率逐渐减小;(2)利用归一化反射光谱建立的苜蓿叶片含水率光谱反演模型优于原始反射光谱,并且在1344～1 660nm波段内所建立的苜蓿叶片含水率预测模型平均相对误差最低(7.8%)。(3)筛选建立的叶片含水率光谱诊断模型为:Y=0.962-7.560 X1 451+5.295 X1 473。所建立的紫花苜蓿叶片含水率光谱预测模型可为苜蓿科学灌溉提供决策依据。

双层植被结构冠层光谱特性的理论模拟

利用双层冠层反射率模型ACRM,模拟不同叶面积指数LAI、含水量Cw和结构参数N下,波长是820nm和1600nm冠层反射率的角度分布。结果说明,该模型能准确模拟出“热点”效应;冠层反射率角度分布对LAI的敏感性小于LAI和Cw以及LAI和N的共同作用。其中LAI和Cw共同作用对波长1 600 nm反射率角度分布的影响非常显著,而LAI和N的共同作用在820 nm略微大于1600 nm。另外,提取冠层含水量的土壤可调节水分指数SAWI受冠层结构的影响也较大。今后在模型选取中应该更好的考虑冠层结构影响。

基于冠层反射光谱的冬小麦干物质积累量的估测研究

[目的]分析了小麦光谱特征与干物质积累量的相关关系。[方法]通过对冬小麦不同品种的干物质积累量、叶面积等参数和冬小麦冠层光谱反射率、光谱一阶微分和光谱比值植被指数（RVI）的相关分析，确立了冬小麦干物质积累量的敏感波段，并建立了预测模型。[结果]开花期350～700nm和1420～1520nm冠层光谱反射率和灌浆期350～1750nm冠层光谱反射率分别与干物质积累量显著相关；比值植被指数Rw（560，1220）与干物质积累量的相关性较好；确立的冬小麦干物质积累量预测模型为：干物质积累量=-186．94×RVI（560，1220）-2242．2（R^2=0．7138），说明通过遥感手段监测冬小麦的群体质量是可行的。[结论]该研究为高光谱遥感技术在监测小麦的群体质量的应用提供参考依据。

基于“三边”参数的冬小麦冠层SPAD值监测模型

开展冬小麦冠层SPAD值监测,建立“三边”参数与SPAD值之间的高光谱估算模型,以期为高光谱诊断冬小麦冠层SPAD值提供理论依据和技术支持.以冬小麦冠层反射率与冠层SPAD值的相关关系为基础,构建基于“三边”参数的冬小麦冠层SPAD值的一元线性回归模型和主成分回归模型.结果表明:拔节期、抽穗期、灌浆期和全生育期分别以红谷位置、(SDr-SDb)/(SDr+SDb)、红谷幅值、(SDr-SDy)/(SDr+SDy)的相关系数最高,且均具有统计学意义(P<0.01);采用主成分方法构建的光谱模型在拔节期、抽穗期、灌浆期和全生育期相较于同期一元线性回归模型,决定系数R2分别提高49.6%,54.3%,14.3%和8.6%,均方根误差RMSE与相对误差RE均分别减少9.0%,12.4%,13.5%和13.6%,因此采用综合光谱信息构建主成分回归模型,在各生育时段及全生育时段对冬小麦冠层SPAD值均有较高的估算精度,可为冬小麦SPAD值的监测与诊断提供依据.

4-Scale几何光学模型冠层反射率模拟的空间尺度适用性

明确4-Scale模型模拟森林冠层反射率适用的空间尺度,有助于提高其应用于不同植被类型冠层反射率模拟时的精度,进而提升其开展叶面积指数、郁闭度和其他参数的反演精度。以黑龙江省尚志市帽儿山实验林场2块100 m×100 m森林样地(阔叶林与混交林各一块)为研究对象,分别分割为10、20、30、40和50 m空间尺度,使用4-Scale模型模拟森林冠层反射率,采用局部平均法、最邻近法、双线性内插法和立方卷积法对空间分辨率为10 m的Sentinel-2影像升尺度转换至其他尺度并评价,对比分析模拟冠层反射率和遥感像元反射率,明确混交林和阔叶林适合4-Scale模型高精度反演参数的空间尺度。结果表明:4-Scale模型整体低估了像元森林冠层反射率,混交林和阔叶林冠层反射率在20 m尺度的模拟效果均最差,红光波段和近红外波段的均方根误差(RMSE)和平均绝对偏差(MAE)均较大;>20 m尺度的模拟效果开始变好,混交林40 m、阔叶林30 m时模型的适用性最佳,红光波段和近红外波段下,模拟值与遥感像元反射率之差的均值和标准差最小,RMSE和MAE同样最小;10 m尺度混交林和阔叶林模拟结果均不稳定,均值与标准差的规律不一致,相同波段下的RMSE和MAE差距较大。

作物冠层BRDF的Monte Carlo模拟与分析

该文构建了光子在作物冠层传输的随机过程,采用蒙特卡罗(M on te C arlo)方法模拟了作物冠层BRDF。对比蒙特卡罗模型和M CRM模型,分析了叶倾角(LAD)与叶面积指数(LA I)对两模型BRDF的影响,并对其中的变化给出了合理的解释。研究表明,两模型虽然在模拟的BRDF数值上有一定差异,但在不同LAD和LA I对BRDF的变化趋势上达到了较好的一致性。最后,用实测BRDF数据验证和分析蒙特卡罗模型,结果表明,蒙特卡罗模型与实测BRDF较为吻合,蒙特卡罗模型可以作为其他作物冠层BRDF前向模拟的有效验证工具。

不同生育期核桃树冠层叶绿素含量高光谱估算研究

无损、实时、精准地对核桃树冠层叶绿素含量进行高光谱估算,对核桃树生长监测、营养诊断具有重要的指导意义。本研究以连续2年测定126棵核桃树不同生育期冠层光谱反射率及叶绿素含量,分析果实膨大期、果实硬核期、油脂转化期和果实成熟期4个生育期冠层光谱变化规律及叶绿素含量变化特征;在冠层光谱反射率400~1 000 nm范围内计算任意两波段组合生成的RVI、DVI和NDVI指数与各生育期冠层叶绿素含量的相关性,确定各生育期最佳敏感波段组合;基于RVI、DVI和NDVI指数构建不同生育期冠层叶绿素含量估算模型,并用第2年监测数据对估算模型进行精度验证。结果表明:(1)核桃树冠层叶绿素含量随着生育期的推进,呈现先增加后降低的趋势,各生育期叶绿素含量的变异系数和标准偏差存在明显差异,冠层叶绿素含量在油脂转化期最大,果实膨大期最小;(2)从果实膨大期到果实成熟期,在可见光波段冠层光谱反射率与冠层叶绿素含量呈负相关关系,在760~1 000 nm的近红外波段由负相关变为正相关;(3)基于两波段组合生成的RVI、DVI和NDVI指数均在油脂转化期与叶绿素含量相关性最大,估算模型拟合效果更好,且精度更高。其中,RVI指数构建的模型在核桃树中后期估算精度较高,前期较低;DVI指数构建的模型在核桃早中期估算精度较高,后期较低;而基于NDVI指数构建的估算模型,在各生育期对叶绿素含量的估算效果均最为理想,验证精度最高。因此,基于两波段组合生成的NDVI指数构建的估算模型,适用于核桃树整个生育期冠层叶绿素含量的估算研究。

乌梁素海沉水植物群落光谱特征及冠层水深影响分析

沉水植物对于改善富营养化水体和重建水生生态系统起着至关重要的作用.应用遥感技术可以实时、大面积监测沉水植物的分布和生长情况,而冠层水深直接影响沉水植物在湖泊、河流中的准确遥感解译.本研究基于实测光谱数据,分析了乌梁素海沉水植物光谱特征,并研究了冠层水深对乌梁素海沉水植物反射光谱的影响,建立了乌梁素海沉水植物冠层水深反演模型.结果表明:1)挺水植物在短波红外1662 nm和2223 nm附近分别有一个反射峰,这是挺水植物区别于沉水植物和漂浮藻类的重要波段;0深度沉水植物(WDC=0)与漂浮藻类的光谱反射率非常接近,但是在绿波段(550~690 nm)有明显差异,因此,可以利用绿波段和短波红外波段的光谱特征来区分挺水植物、沉水植物和漂浮藻类.2)沉水植物群落的光谱反射率随冠层水深的增加而降低,在700~900 nm波段范围内变化最为明显,且在700~735 nm波段附近,沉水植物群落光谱反射率与冠层水深呈显著负相关.3)在建立的单波段/波段比沉水植物冠层水深反演模型中,波段比反演模型要优于单波段反演模型,波段比反演模型的决定系数R2>0.70,均方根误差<13.70 cm,平均相对误差<28%,反演精度较好,适用于10~60 cm沉水植物冠层水深的反演.4)利用波段响应函数,将实测光谱反射率积分到Landsat-8 OLI波段上,建立OLI了冠层水深反演模型,其中,波段比幂函数模型反演效果最好,R2为0.49,均方根误差为18.17 cm,平均相对误差40.05%.可用于精确大气校正后乌梁素海沉水植物冠层水深的反演.

PROSPECT5耦合4SAIL模型的亚热带典型森林冠层反射率时间序列模拟

冠层反射率在森林植被类型精确解译、森林碳同化关键参数如叶面积指数(LAI)、叶绿素等遥感反演等方面具有重要意义.本研究以亚热带毛竹林、雷竹林和常绿落叶阔叶混交林3种典型森林类型为研究对象,通过耦合PROSPECT5和4SAIL模型模拟其冠层反射率时间序列.首先,对PROSPECT5和4SAIL模型参数进行敏感性分析,探讨模型参数对冠层反射率的影响;其次,利用实测反射率对不敏感参数进行优化,并确定其参数值;最后,耦合PROSPECT5和4SAIL模型模拟3种亚热带森林冠层反射率,并与MODIS反射率进行对比.结果表明:LAI对第1、2、3、5、7波段最敏感,各波段的总敏感指数分别为0.80、0.83、0.94、0.66、0.47;叶绿素含量对第4波段最敏感,总敏感指数为0.59;叶片含水量对第6波段的敏感性最大,总敏感性指数为0.54;叶子结构参数、类胡萝卜素、热点参数、干物质含量和土壤干湿比等参数对各个波段都不敏感或敏感性较小.优化后的PROSPECT5和4SAIL模型模拟得到的冠层反射率能够真实反映3种典型森林的季节性变化规律,通过与MODIS反射率对比分析发现,模拟冠层反射率和MODIS反射率之间具有较高的决定系数,分别为0.86、0.90、0.93,均方根误差(RMSE)也较小,分别为0.09、0.07、0.05,且模拟反射率能在一定程度上解决MODIS反射率数据冬季易受雨雪、混合像元影响等问题.

遥感模型多参数反演相互影响机理的研究

遥感数据具有覆盖范围广、时间与空间分辨率高的特点,被广泛应用于提取区域范围内的一些重要的生物物理参数。为提高参数的提取精度,需要制定正确的反演策略。了解影响参数提取精度的因素、反演过程中各反演参数之间如何相互作用是制定合理反演策略的关键。本文通过数学推导与物理机理的分析,证明了影响参数反演精度的因素不但有冠层反射率数据的质量,还有反演过程中参与反演的未知参数的个数、参与反演的每个参数的敏感性及各个参数敏感性之间的相关性。最后通过对反演不同参数个数、不同数据质量进行了叶面积指数反演的精度分析,验证影响参数反演精度的各个因素。

山丘区苹果树花期冠层反射率的定量遥感反演

采用山东省栖霞市苹果树花期不同分辨率的TM和ALOS影像,充分考虑坡向系数和冠层花叶比,通过地形辐射校正获取地表反演反射率,再经混合像元分解获取苹果树冠层的反演反射率,将30个果园样方的反演结果与同时段实测反射率及表观反射率进行比较,分析反演效果和精度.结果表明:地形辐射校正有效减弱了地形和大气的影响,恢复了阴影处地物,地表反演反射率影像的解析力大幅提高;无论是TM还是ALOS影像,冠层反演反射率的绝对误差和相对误差均最小,所有波段的相对误差表现出一致性,且样方间变化趋势与实测值最一致,说明混合像元分解是必要的.反演方法应用于不同分辨率影像,表现出相似的反射率变化特点,高分辨率图像更具优势,但受波段限制,可与中分辨率影像结合使用.