基于多角度卫星遥感的胡杨林结构参数获取

【目的】基于多角度卫星遥感(MISR)和无人机(UAV)摄影测量技术,采用简单几何光学模型(SGM)和广义简约梯度(GRG)优化方法,反演获取塔里木河下游胡杨林主要结构参数(树高、冠幅、林分密度和覆盖度)。【方法】以塔里木河下游典型河岸林为研究对象,基于野外调查、UAV倾斜摄影测量和MISR数据,构建训练集,采用SGM对场景反射进行分解模拟,获取Walthall背景反射模型参数,评价参数敏感性,建立参数回归方程,运用GRG优化算法反演得到测试集结构参数,利用无人机测量数据进行精度验证和评价。【结果】从UAV倾斜摄影测量数据中提取的树高、冠幅、林分密度数据与实测数据相比,UAV获取的树高、冠幅、林分密度与实测数据的R^(2)分别为0.90、0.84、0.94,均方根误差(RMSE)分别为0.45 m、0.68 m、4.25株·hm^(-2)。SGM对训练集样地红光模拟反射值与卫星观测反射值的R^(2)最大值为0.99、最小值为0.72、平均值为0.92;反演获取的训练样地树高和覆盖度与参考值相比,覆盖度R^(2)达0.99,RMSE为0.73%,树高R^(2)为0.66,RMSE为0.61 m。对反演获取的Walthall模型参数进行敏感性分析发现,c_(1)对覆盖度和树高影响最大,其次是c_(4),c_(2)和c_(3)影响最小,c_(1)~c_(4)对林分密度变化影响很小。建立AN多光谱反射率和AMBRALS模型fiso、fvol、fgeo系数与c_(1)~c_(4)的多元线性回归方程,预测训练集样地c_(1)~c_(4)参数值与反演值相比,调整R^(2)分别为0.78、0.98、0.59和0.75。MISR反演获取的胡杨覆盖度、树高、密度和冠幅与无人机数据在275 m^(2)尺度上相比,线性模型R^(2)分别为0.54、0.47、0.41和0.24,RMSE分别为3%、0.76 m、112株和0.64 m;平均相对误差(MRE)分别为24.7%、8.9%、22.5%和10%;使用幂函数模型时,覆盖度、树高、林分密度、冠幅的R^(2)分别为0.80、0.53、0.55和0.30,RMSE分别为1%、0.4 m、33株和0.32 m,MRE分别为10%、5%、6%和6%。【结论】无人机获取的胡杨林结构数据可代替地面调查数据,作为SGM的定标参数以及最终精度验证;SGM能较好模拟MISR观测样地的各向异性反射特征;SGM反演获取的Walthall背景反射模型参数精度以及由此建立的参数回归方程精度对最终结构参数反演结果存在较大影响。多角度卫星遥感和无人机摄影测量技术结合可在区域尺度上获取较为准确的森林结构信息。