基于PROSPECT+SAIL模型的森林冠层叶绿素含量反演

森林冠层叶绿素含量直接反映着森林的健康和胁迫情况。叶绿素含量的准确估测,更是研究森林生态系统循环模型的关键。文章以PROSPECT+SAIL模型为基础,从物理机理角度反演森林冠层叶绿素含量。首先利用PROSPECT和SAIL模型模拟叶片水平和冠层水平的光谱,并建立叶片水平叶绿素含量的查找表反演叶片叶绿素含量,然后结合森林结构参数Leaf Area Index(LAI)实现叶片尺度与冠层尺度叶绿素含量的转化,从Hyperion影像反演研究区域冠层水平叶绿素含量。结果表明,叶绿素含量的主要影响波段为400～900nm;PROSPECT模型模拟的叶片光谱和SAIL模型模拟的冠层光谱均与实测光谱拟合效果较好,相对误差分别为7.06%,16.49%;LAI反演结果的均方根误差RMSE=0.5426;利用PROSPECT+SAIL模型可以较好地反演森林冠层叶绿素含量,反演精度为77.02%。     

晚播条件下基于高光谱的小麦叶面积指数估算方法

利用高光谱遥感技术,分析晚播条件下小麦叶片与冠层模式光谱特征和叶面积指数（LAI）的变化规律,建立了适用于晚播小麦的叶面积指数估算方法。研究结果表明：（1）从红光和蓝紫光420～663 nm波段提取的叶绿素光谱反射率植被指数（CSRVI）与旗叶SPAD值做相关性分析,结果表明正常播期和晚播处理在叶片模式的相关系数分别为0.963*和0.997**,达显著和极显著水平。（2）利用相关性分析,得出两个播期处理的LAI与SPAD值相关系数分别是0.847*和0.813*,均达到显著水平。SPAD值与LAI及CSRVI指数均具有相关性,可以用CSRVI指数建立LAI的估算模型。（3）对叶片模式和冠层模式光谱曲线特征分析得出,叶片模式中在680～780 nm处的反射率呈现陡升趋势,在可见光波段的446和680 nm和近红外波段的1 440和1 925 nm处各有两个明显的吸收波谷,在540～600,1 660和2 210 nm波段处有两个明显的反射波峰;三种冠层模式中60°模式下的光谱反射率整体表现为最高。（4）将各波段反射率与叶面积指数做相关性分析得出在可见光波段范围内,光谱反射率与LAI总体呈现负相关性,500～600 nm处有一个波峰。（5）将三种冠层模式下（仪器入射角度分别与地面呈30°,60°和90°夹角）的等效植被指数与LAI做相关性分析得出：60°冠层模式下八种植被指数与正常播期LAI的相关性均未达显著水平,比值植被指数（RVI）、归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、再次归一化植被指数（RDVI）、土壤调整植被指数（SAVI）、修改型土壤调整植被指数（MSAVI）的等六种植被指数与晚播条件下的LAI具有显著和极显著相关关系;90°冠层模式下CSRVI指数与正常播期处理的LAI具有显著相关关系,NDVI指数与晚播处理的LAI具有显著相关关系;30°冠层模式下的八种植被指数与两播期处理的LAI的相关性均未达显著水平。综合分析CSRVI指数、NDVI指数的相关性最高,这两种指数最具有估算LAI的潜力。（6）通过三种冠层模式所计算的植被指数估算LAI模型,结果表明,正常播期条件下,其最佳估算模型是90°冠层模式CSRVI指数所建立的线性模型Y=-7.873 6+6.223 8X;晚播条件下的最佳模型是60°冠层模式RDVI指数所建立的幂函数模型Y=30 221 333.33X17.679 1,两个模型的决定系数R2分别为0.950*和0.974**。研究表明试验中所提取的CSRVI指数能够反映旗叶叶绿素含量,可以通过光谱仪器的叶片模式对小麦生育期内叶绿素含量进行监测;通过冠层模式计算的CSRVI指数和RDVI指数所建立的LAI估算模型可以对小麦的LAI进行无损害观察。     

基于叶片光学属性的作物叶片水分含量反演模型研究

叶片含水量是反映作物生理特性的一个重要参数, 对生态环境的研究具有重要意义。采用小波分析方法, 分析叶片含水量对反射率的影响特征, 建立综合利用多波段信息的作物叶片水分含量反演模型。基于PROSPECT模型的辐射传输理论, 推导出由叶片反射率光谱的小波系数反演叶片水分含量CW的理论模型。利用六种常用的小波函数, 对叶片组分水、干物质和白化基本层的吸收光谱进行小波分解。选取对水分变化最敏感, 同时对其他组分不敏感的分解尺度和波段位置, 找到能稳定突出水的光谱特征的小波系数。结果表明: bior1.5小波函数在尺度为200 nm, 波段位置为1 405和1 488 nm的小波系数具有上述特征。建立由叶片反射率光谱的bior1.5小波系数反演叶片水分含量CW的反演模型, 模型有两个转换系数a和Δ都受叶片结构参数N的影响。利用PROSPECT模型生成模拟光谱数据集, 校正建立的叶片水分含量反演模型中的两个转换系数a和Δ, 并与LOPEX93实验光谱数据集结合验证反演模型。结果表明: 反演模型不仅比传统基于植被指数的统计模型在精度上有提高(反演值与实测值的R2最高达到0.987), 而且更加稳定, 普适性更高。研究表明, 小波分析方法在利用高光谱数据反演作物叶片水分含量方面具有独特的优势。     

基于叶片光学属性的作物叶片水分含量反演模型研究

叶片含水量是反映作物生理特性的一个重要参数,对生态环境的研究具有重要意义。采用小波分析方法,分析叶片含水量对反射率的影响特征,建立综合利用多波段信息的作物叶片水分含量反演模型。基于PROSPECT模型的辐射传输理论,推导出由叶片反射率光谱的小波系数反演叶片水分含量C_W的理论模型。利用六种常用的小波函数,对叶片组分水、干物质和白化基本层的吸收光谱进行小波分解。选取对水分变化最敏感,同时对其他组分不敏感的分解尺度和波段位置,找到能稳定突出水的光谱特征的小波系数。结果表明：bior1.5小波函数在尺度为200 nm,波段位置为1 405和1 488 nm的小波系数具有上述特征。建立由叶片反射率光谱的bior1.5小波系数反演叶片水分含量C_W的反演模型,模型有两个转换系数a和Δ都受叶片结构参数N的影响。利用PROSPECT模型生成模拟光谱数据集,校正建立的叶片水分含量反演模型中的两个转换系数a和Δ,并与LOPEX93实验光谱数据集结合验证反演模型。结果表明：反演模型不仅比传统基于植被指数的统计模型在精度上有提高(反演值与实测值的R2最高达到0.987),而且更加稳定,普适性更高。研究表明,小波分析方法在利用高光谱数据反演作物叶片水分含量方面具有独特的优势。     

冬小麦不同生育时期叶面积指数反演方法

针对当前作物叶面积指数遥感反演过程中,在不同生育时期采用相同的植被指数进行反演存在叶面积指数反演精度较低的问题。以冬小麦为研究对象,选取了对冬小麦覆盖度响应程度不同的六种宽带和四种窄带共10种植被指数,分析比较了在冬小麦整个生育期选用当前广泛使用的归一化植被指数(NDVI)反演冬小麦的LAI和在冬小麦不同生长阶段选用不同的植被指数反演冬小麦LAI的结果差异。在冬小麦整个生育期内使用NDVI反演小麦LAI得到的LAI反演值和真实值之间的R2=0.558 5,RMSE=0.320 9。改进的比值植被指数(mSR)适合于反演冬小麦生长前期(拔节期之前)的LAI,得到的LAI反演值和真实值之间的相关系数r=0.728 7,均方根误差RMSE=0.297 1;比值植被指数(SR)适于反演冬小麦生长中期(拔节到抽穗前),得到的LAI反演值和真实值之间的R2=0.654 6,RMSE=0.306 1;NDVI适于反演冬小麦生长后期(抽穗到成熟期)的LAI,得到的LAI反演值和真实值之间的R2=0.679 4,均方根误差RMSE=0.316 4。 研究表明：在冬小麦的不同生育时期,根据地表作物覆盖度的变化和反射率的变化,选择不同的植被指数建立冬小麦LAI的反演模型获得的反演精度均高于在冬小麦整个生育期使用NDVI获得的反演结果。说明在冬小麦的不同生育时期选择不同的植被指数构建LAI的分段反演模型可以改善冬小麦LAI的反演精度。     

利用多角度光谱数据探测冬小麦氮素含量垂直分布方法研究

作物氮素具有随植株高度层垂直分布的特性,快速、无损探测作物氮素垂直分布状况,对于指导合理施肥、提高肥料利用率和减少环境污染具有重要意义。本文提出了利用偏最小二乘(partial least square,PLS)算法,运用多角度光谱数据估计冬小麦氮素含量垂直分布的方法。分别选用前向和后向不同观测角度组合形成的光谱数据组建植被指数,建立不同高度层的叶片氮素含量探测模型,其中选用±50°和±60°的组合,建立了冬小麦上层叶位叶片氮密度反演模型;选用±30°和±40°的组合,建立了中层叶位叶片氮密度反演模型;选用±20°和±30°的组合,建立了下层叶位叶片氮密度反演模型。针对氮素反演容易受到作物背景(土壤、作物残渣)影响的问题,引入R₇₀₀/R₆₇₀比值,改进七种常见的植被指数,利用改进了的植被指数建立了冬小麦上层、中层、下层叶片氮密度垂直分布模型。建模实验结果改进了叶片氮密度上层、中层、下层垂直分布估算结果,验证实验选取建模实验中表现最好的三个植被指数进行进一步研究,结果表明改进后的绿光归一化植被指数(green normalized difference vegetation index,GNDVI)在反演上层、中层、下层叶片氮密度时效果最好,达到了极显著的水平,可用于植被氮素含量的垂直分布探测。     

基于Sentinel-2影像与PROSAIL模型参数标定的玉米冠层LAI反演

叶面积指数(LAI)与植被光合作用、蒸腾作用、生物量的形成等有密切联系,是玉米长势监测、灾害胁迫监测、产量预测等重要参数之一,也是辐射传输模型、作物生长模型等机理模型的一个重要参数。Sentinel-2卫星是“全球环境与安全监测”计划的第二颗卫星,具有较高的时空分辨率,且具有红边波段,其可见光和近红外波段的分辨率为10m,是农业遥感应用的理想数据源。PROSAIL辐射传输模型是遥感反演玉米冠层LAI的有效途径,然而在反演中存在输入参数不确定性大、调参困难、病态反演、速度慢等问题。模型的参数标定能够获取观测反射率及不确定性范围内的参数取值,提供丰富准确的参数信息,降低模型反演过程中的偏差。为探索参数标定在玉米冠层LAI反演中的应用,研究以Sentinel-2A卫星影像为数据源,使用马尔可夫链蒙特卡洛方法(MCMC)对PROSAIL模型进行参数标定,通过加入5%的观测光谱不确定性,获取各参数在不确定性范围内的后验取值概率分布,以优化反演过程中的参数设置,提高LAI反演精度。研究结果表明：（1）PROSAIL模型对可见光和近红外波段较为敏感的输入参数有LAI、叶片叶绿素含量及结构系数,将此三个参数作为查找表反演中的可变参数能够有效地进行LAI的反演,反演精度的决定系数达0.7以上。（2）MCMC方法能够对PROSAIL模型进行参数标定,获取研究区内玉米各参数取值分布信息,参数后验分布与实际情况接近,表明利用MCMC方法进行参数标定可行有效。（3）通过参数标定可以有效提高LAI的反演精度,在降低反演偏差和异常值方面尤为明显,参数标定优化后的反演平均偏差由原先的20%降低至8%,同时估算精度由76%提高至90%。研究结果表明：利用MCMC进行PROSAIL模型参数标定,能够提高PROSAIL模型的LAI反演精度,降低反演偏差,为利用PROSAIL辐射传输模型提高作物冠层参数反演精度提供借鉴。     

新植被水分指数的冬小麦冠层水分遥感估算

水分含量是表征作物水分胁迫生理状况的重要指标,及时有效地监测作物水分含量对于评估作物水分盈亏平衡,指导农业生产灌溉具有重要意义。针对不同形式的归一化差值水分指数(NDWI)存在的饱和性问题,拟引入增强型植被指数EVI对其加以适当改进,通过构建新的植被水分指数NDWI#(即NDWI*EVI)来估算作物水分含量。首先,利用PROSAIL辐射传输模型分析了由不同水分敏感波段(1 240,1 450,1 950和2 500 nm)构建的各种典型NDWIs与相应新植被水分指数NDWI#对植被冠层水分及LAI的饱和响应特征;然后,利用田间实验光谱和水分数据,开展作物水分含量的建模和验证分析。结果表明：将EVI引入后,形成的新水分指数NDWI#能够有效提高冬小麦水分含量估算精度,特别是针对NDWI₁₄₅₀,NDWI₁₉₄₀,NDWI₂₅₀₀这三个指数,改进后的新指数显著提高了对LAI响应的饱和点,冬小麦作物水分估算精度也得到较为的明显改善。研究表明,将含有可见光波段信息的EVI引入到NDWI中,构建的新指数NDWI#因融合可见光、近红外和短波红外更多波段的光谱信息,对估算冬小麦冠层含水量可能具有更好的优势。     

基于环境星CCD数据的环境植被指数及叶面积指数反演研究

利用PROSAIL前向模型模拟的植被冠层光谱,在植被指数构造时,引入修正大气、土壤背景影响的蓝、绿波段,构建了避免过早饱和的环境植被指数(environmental vegetation index,EVI)。基于多个典型冬小麦生育期的地面观测数据,建立基于EVI-LAI长时间序列反演模型,并对模型进行不同品种间的交叉检验。研究表明,EVI建立的叶面积指数(leaf area index,LAI)反演模型精度优于同类植被指数模型,并具有较好的普适性,能应用于冬小麦遥感多时相长势监测及LAI反演。     

冬小麦条锈病严重度不同估算方法对比研究

为了提高遥感监测小麦条锈病病害严重度的准确性,寻找小麦病害的较优反演模型,在国家精准农业示范研究基地基于野外定位调查小麦病情指数及冠层光谱数据,利用与小麦病害发生呈显著关系且有效反映植被生理生长状况的7种高光谱植被指数,尝试分别采用PLS(偏最小二乘回归)、BP神经网络和植被指数经验法三种方法建立小麦条锈病病情反演模型,并进行比较分析。结果表明：三种方法病害严重度预测值与实测值间的R2分别为0.936,0.918,0.767。采用偏最小二乘回归方法监测小麦病情指数效果更好,为探寻不同种类植被指数对模型的贡献,尝试用代表植被绿度的NDVI, GNDVI, MSR和代表水分含量的NDWI和MSI植被指数分别作为PLS模型的输入变量,建立病害反演模型。结果表明：小麦条锈病中,叶片叶绿素含量的变化比冠层水含量的变化对病情指数更为敏感,对病害有更好的解释作用。然而,两模型精度都低于七种植被指数全部参与时的预测结果,即输入变量中采用多种植被指数比用单类指数模拟准确度高。     

基于热点效应的不同株型小麦LAI反演

针对小麦株型对LAI反演精度的制约,利用地面实测的多角度数据,提出采用热点指数反演高精度的不同株型小麦LAI。通过分析京411紧凑型和中优9507披散型两种株型小麦在红光(670 nm)和近红外波段(800和860 nm)的二向反射光谱特征,借鉴热暗点指数HDS和归一化热暗点信息指数NDHD,构建了改进的归一化热暗点指数MNDHD和热暗点比值指数HDRI两个新热点指数。将HDS,NDHD,MNDHD和HDRI与NDVI,SR和EVI相乘得到的热点组合指数用于不同株型小麦LAI的反演。分析得出对紧凑型小麦京411,由860 nm近红外波段的NDVI与MNDHD和HDRI的组合指数反演的LAI精度分别为0.943 1和0.909 2;对披散型小麦中优9507,由800 nm近红外波段的SR与HDRI和MNDHD的组合指数获得的LAI反演精度分别为0.964 8和0.895 6。表明基于冠层的热点效应反演不同株型小麦LAI的方法可行,多角度遥感数据在作物结构参数提取方面比常规观测数据更具优势。     

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(f_iso),几何光学核所占比例(f_geo)和体散射核所占比例(f_vol)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。     

GF-6 WFV光谱植被指数模型的叶面积指数反演

农业是国家经济发展的基础支柱,同时也是社会发展的基础产业。我国农业遥感技术的进步和发展,大量遥感卫星发射升空,如高分1号、 2号和6号等,为我国农情监测、作物长势、农业产业结构调整提供了重要技术支撑。农业遥感成为农业科技创新和精准农业的重要手段。叶面积指数(LAI)是一种可用来衡量植被冠层生理与生化的关键指标,不仅可以用来评估植被冠层表面的最初能量交换情况,提供相应的结构定量数据,还能反映植被冠层的光谱能量信息。同时,在陆地气候变化情况下,叶面积指数是陆地生态系统和土地利用过程生产力模型的关键输入。此外,研究发现植被冠层受人为活动和气候变化的直接或间接影响时,叶面积指数也是陆地生态系统应对气候变化十分重要的衡量标准。因此,针对GF-6 WFV遥感影像叶面积指数反演研究较少和传统光谱植被指数模型机理性、稳定性较弱的问题。基于GF-6 WFV遥感影像以栾城县为试验区,通过光谱植被指数与实测叶面积指数构造5种传统光谱植被指数模型和15种红边参与的光谱植被指数模型反演乳熟期叶面积指数,采用R²和RMSE进行模型评价,同时利用未参与建模的实测叶面积指数和MODIS LAI产...     

基于CHRIS数据的新型植被指数的LAI估算研究

叶面积指数(LAI)作为重要的植被冠层结构参数,对其进行正确估算一直是遥感应用研究的重点。CHRIS/PROBA是目前具有较高分辨率(17 m)的高光谱多角度数据,该数据在反演LAI方面有着重要的应用价值。本次研究应用辐射传输ACRM模型来模拟一系列LAI在不同观测天顶角(-80°～+80°)情况下的植被光谱数据,在此基础上利用红波段和近红外波段构建了一个新型高光谱多角度植被指数HDVI,并成功地应用于CHRIS/PROBA数据对LAI的估算。结果表明：(1)相比光谱指数NDVI和多角度指数HDS,新指数能更好地利用光谱和多角度双重信息,与研究区LAI有着更好的相关性,决定系数R2高达0.734 7。(2)利用LAI-HDVI最优拟合方程关系来估测LAI值,得到了研究区的LAI分布图,LAI估算精度均方根误差RMSE为0.619 8。     

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监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;并基于半经验的几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。     

基于近地遥感系统的小麦玉米冠层RVI和NDVI获取影响因素分析

以大型喷灌机为平台的近地遥感技术可有效观测作物的生长状态,对田间生产管理和作物水肥需求特性等研究具有十分重要的意义。由于在遥感观测过程中,作物冠层具有二向反射特性,因此不同观测方式会影响遥感观测结果。通过自行搭建的近地遥感系统模拟大型喷灌机平台的实地观测条件,使用双通道光谱传感器获取小麦与玉米冠层的光谱反射率信息,引入变异系数CV对由冠层二向反射特性引起的信息数据变幅进行量化,并采用影响因素权重W分析各观测参数对数据变幅的影响程度。通过获取2019年冬小麦返青期至灌浆期、夏玉米V7-V14生育期的冠层近红外波段（810 nm）和红光波段（650 nm）的反射率数据,分析多种观测因素对比值植被指数（RVI）数据和植被归一化指数（NDVI）数据的影响。结果表明,观测高度（0.5~2.5 m）、观测频率（2~60次·min-1）和移动速度（0~4 m·min-1）与观测结果无显著相关关系（p＞0.05）,观测时刻（8:00-18:00）、观测天顶角（-60°~60°）和观测方位角（0°~180°）与观测结果相关关系极为显著（p＜0.01）;小麦和玉米的冠层RVI、NDVI数据获取结果主要取决于冠层覆盖程度,在相同叶面积指数（LAI）情况下观测结果也会因观测时刻、观测方位角和观测天顶角的差异而受到不同程度的影响;冠层光谱反射率信息二向反射特性明显,小麦冠层RVI和NDVI变异系数分别为15%~50%和2%~50%,玉米冠层RVI和NDVI变异系数分别为10%~33%和18%~39%;进行观测时,应尽量选择在太阳天顶角较稳定的12:00-14:00时段,并尽量缩短观测时长,还应选择固定的观测角度,注意阴影效应与热点效应的影响;此外,在小麦返青至拔节期、抽穗至扬花期获取RVI和NDVI时,还应分别注意观测天顶角、观测时刻对测量精度的干扰。研究结果可为快速获取高精度的小麦、玉米冠层光谱反射率数据提供技术支撑。     

遥感反演时间序列叶面积指数的集合卡尔曼平滑算法

基于MODIS LAI产品数据集(MOD15A2)构建经验性的LAI动态模型,以LAI作为连接参数,将LAI动态模型与植被辐射传输模型MCRM2相耦合,提出了将耦合模型与时间序列MODIS反射率观测数据集(MOD09A1)同化进行LAI反演的方案.将集合卡尔曼平滑(EnKS)方法引入到LAI同化反演中,为更好地评价该算...     

基于高光谱数据和模型反演植被叶面积指数的进展

植被叶面积指数(Leaf Area Index , LAI)是陆面过程中影响陆-气交换的重要参数,也是表征植被冠层结构最基本的参量之一。准确而快速地获取LAI是植被-气候相互作用、植被生态和农作物估产研究不可缺少的工作。本文首先针对LAI和高光谱遥感进行概述,然后从不同平台高光谱传感器数据和不同反演方法两个角度总结了国内外近些年来高光谱遥感LAI的研究进展,最后分析了高光谱遥感反演LAI的未来发展方向。