不连续植被及其下地表面对光辐射的吸收与反照率模型

对不连续植被冠层与光辐射间相互作用机理研究的最新进展进行了论述。不连续植被及其下地表面对光辐射的吸收与反照率模型的建立,从Li-Strahler间隙率模型出发,求解离散植被中的多次散射,提出了在几何光学模型的宏观构架中引入微观散射过程的方法。并说明了模型的初步验证结果。     

棉花单叶黄萎病病情严重度高光谱反演模型研究

对棉花单叶黄萎病病情严重度与原始及一阶微分光谱反射率、高光谱特征参数进行相关分析,构建病情严重度反演模型.结果表明:可见光和短波红外波段光谱反射率随病情严重度增加而增大,且可见光波段光谱反射率差异比短波红外波段更为显著.以红边面积为自变量的线性模型(r=0.669 6)及以波长694nm处原始光谱反射率为自变量的对数模型(r=0.679 4)均能较好反演病情严重度.通过模型精度检验发现,以714 nm处一阶微分光谱反射率为自变量的线性模型为病情严重度诊断的最佳模型,即y=-282.3x+3.811 2,该模型具有最大相关系数(拟合r=0.699 2,预测r=0.941 0),最小均方根误差(0.257 1)和相对误差(12.74%).文章结果对深入研究棉花黄萎病遥感监测机理提供了理论依据,对利用高光谱遥感数据获取病害信息具有重要应用价值.     

基于核驱动模型参数反演的作物株型遥感识别

传统的单一方向遥感只能得到地面目标一个方向的辐射量,缺乏足够信息来同时推断像元的波谱和空间结构.多角度的反射光谱对于植被结构特征的估算及类型鉴别比垂直光谱具有明显的优越性.将多角度观测数据和核驱动模型结合,构建了基于核参数各向同性核所占比例(fiso),几何光学核所占比例(fgeo)和体散射核所占比例(fvol)的植被结构参数敏感指数(SPEI)来进行作物株型的遥感识别,并将SPEI与结构散射指数(SSI)和归一化差异参数指数(NDFI)等对紧凑型品种京411和披散型品种中优9507的实测多角度冠层方向反射率数据进行了核参数的反演,不同指数对作物株型结构表现出的敏感性依次为:SPEI＞SSI＞NDFI.SPEI较以往学者构建的指数对不同株型品种遥感识别具有更好的敏感性,该方法可以在其他作物上拓展应用,具有很好的理论基础和应用前景.     

基于几何标记模型参数反演的作物株形敏感性分析

传统的利用冠层反射光谱和光谱指数进行叶面积指数反演时,株形(利用平均叶倾角ALA等指标来表征)对叶面积指数的反演精度存在较大的影响,使得利用遥感手段进行作物长势临测和肥水调控决策时,株形因素不容忽略,以免造成遥感监测精度不高.研究首先利用模拟作物冠层反射光谱的PROSAIL模型将影响作物冠层光谱的叶面积指数等其他参数保持不变的情况下,分析了ALA对作物冠层反射光谱的影响;并基于半经验的儿何光学模型对作物株形对冠层光谱影响的不同波段受到ALA变化的敏感性进行了定量分析,对于研究如何消除株形影响,提高遥感反演作物长势和叶面积指数的精度和提高作物大面积、快速遥感肥水调控决策水平具有重要意义.     

联合MODIS与MISR遥感数据估算叶面积指数

多光谱传感器MODIS与多角度传感器MISR同时搭载在美国EOS观测计划的Terra卫星上,不同的观测方式使得两个传感器的数据组合后形成互补的多光谱多角度观测数据集,为地表参数的遥感估算提供了更多的对地观测信息.该文通过研究组合MODIS与MISR两种观测数据估算陆地表面植被覆盖区域叶面积指数的方法,发展了在物理模型反演的框架内引入基于伴随模型和信赖域优化的反演模式,改进了叶面积指数的遥感估算效果,提高了模型反演的运算速度.对试验区反演结果的验证说明融合两种数据源可以提高叶而积指数的估算精度.基于伴随模型和信赖域优化的地表参数反演方法,为应用于大范围遥感图像数据的模型反演提供了一种有效的途径.     

像元尺度林地冠层二向反射特性的模拟研究

计算机模拟模型是以计算机图形学方法生成的植被真实结构场景为基础,利用辐射度方法模拟植被冠层的辐射特性.文章将这种方法拓展到遥感像元尺度林冠二向反射光谱特性的模拟.由于模拟像元尺度的林地真实场景需要大量面元组成,而辐射度方法无法承受如此多的面元计算.为了解决这一问题,文章提出了简化树冠结构的思想,将树冠抽象为椭球体,根据光在真实树冠内部能量传输的特点为简化的椭球体面元赋值,并将真实树冠间的间隙率考虑其中,结合几何光学模型的思想完成了像元尺度林地场景冠层二向反射光谱特性的模拟.并将模拟结果与GOMS模型、MISR多角度遥感数据进行了比较,取得了比较好的结果.研究结果对多角度遥感数据应用和植被冠层结构参数反演具有重要价值.