GF-6影像下的南方路域针叶植被LAI反演研究

为了更好应用国产高分辨率遥感影像监测评价南方路域植被环境,研究南方路域针叶植被叶面积指数遥感反演.该文以长益高速研究区域的高分六号影像(GF-6)为基础,提出了可适用于针叶叶片的LIBERTY+ SAIL耦合模型并结合多元线性回归、局部加权回归反演路域植被针叶LAI的方法.研究中以耦合模型模拟的冠层光谱反射率、GF-6影像和野外实测生化参数为数据源,通过相关性分析,将与LAI相关性较高的SAVI、RVI和EVI 3种植被指数作为反演因子,结合组合模型反演LAI并评定模型的反演精度.结果 表明,耦合模型对南方路域针叶植被LAI的估算精度整体较高,对比分析两种叶面积指数的组合预测模型,耦合模型结合局部加权回归组合反演LAI具有优越性,可更好地反演路域植被针叶LAI.     

一种组合反演叶面积指数的方法

针对传统PRO4SAIL+查找表方法反演叶面积指数存在查找表过于庞大,反演速度较慢等问题,该文提出一种基于PRO4SAIL与局部加权多元回归组合模型反演叶面积指数的方法。通过利用卫星传感器光谱响应函数实现了实测端元高光谱向像元多光谱的转化,解决了测量尺度不同导致的反射率差异问题;选取两种叶面积指数植被指数MTVI1和MCARI1作为反演因子,同时只选用40组PRO4SAIL模型模拟数据建立训练组,解决查找表数据量过大的问题;将局部加权多元回归的权重因子距离公式按照反演因子个数从一维空间扩展至多维空间,更符合实际应用。该组合模型的预测决定系数为0.727 1,平均相对误差为11.09%,传统查找表的预测决定系数为0.693 2,平均相对误差为13.63%。实验结果表明:组合模型具有较好的预测能力,反演得到的叶面积指数含量精度较高,可为更好地监测路域植被生态环境提供技术支撑。     

基于大气温度和水汽含量改进HJ-1B地表温度反演

为了提高地面气象站稀少地区地表温度遥感反演的精度,本文基于多源遥感数据的优势,首先利用MODIS影像获取研究区像元尺度上平均大气水汽含量;然后利用同时相的HJ-1B影像估算区域地表比辐射率,再采用温度-植被指数法获取近地表大气温度;最后将以上3个参数输入单窗体算法,改进其地表温度反演的精度。研究结果表明,改进单窗体算法反演地表温度与地面实测温度的偏差小于1 K,为地面气象站点稀少的植被覆盖区域提供了一种可行的精确遥感反演地表温度方法。     

基于三维随机辐射传输模型的高分一号中国叶面积指数产品算法

叶面积指数LAI (Leaf Area Index)是研究植被生态系统结构和功能的核心参数之一，遥感是获取大范围动态LAI的一个主要技术手段。目前国际上没有高分辨率的LAI标准化产品。本文基于三维随机辐射传输（3D-SRT）模型查找表算法研究了适用于国产高分辨率卫星高分一号宽幅相机（GF-1 WFV）的叶面积指数反演算法。模型中单次散射反照率和不确定性等参数与波段设置和波段稳定性相关。算法在全国范围内选取不同植被类型的均质样点，统计地表反射率的差异特征，调整全国6种植被类型各波段的单次散射反照率、不确定性等算法参数，进而构造适用于GF-1 WFV传感器的查找表以进行LAI的反演。研究中使用新疆维吾尔自治区石河子地区、内蒙古自治区四道桥包含农作物、森林等共359组实测地面数据开展LAI验证。验证结果表明，和调整参数前的反演结果相比，优化后的算法均方根误差RMSE可由算法优化前的1.209下降至0.804，决定系数R2由0.659提高至0.883，反演成功率RI可由25.3%提高至73.8%，算法精度和稳定性较高，更适用于GF-1叶面积指数的反演。将其应用于GF-1卫星影像上，生产了201...     

基于混合像元分解理论的路域植被等量水厚度遥感反演

为削弱混合像元对植被参数反演的影响，提出了基于混合像元分解理论反演路域植被等量水厚度的方法。利用PRO4SAIL模型正演获得的高光谱窄波段数据，模拟Landsat 8遥感影像宽波段植被冠层光谱数据，并进行等量水厚度的敏感植被指数的筛选；对覆盖研究区域的Landsat 8遥感影像进行线性混合像元分解，获取更加精确的植被冠层光谱反射率；同时，利用支持向量机构建等量水厚度估测模型，实现对路域植被等量水厚度的遥感反演。研究结果表明，利用混合像元分解后得到的植被冠层光谱参与模型反演得到的路域植被等量水厚度更加符合实际情况，为遥感影像反演植被参数提供了有效数据。     

联合无人机LiDAR与Sentinel-2影像估算大豆叶面积指数

针对利用卫星遥感影像进行大范围反演大豆叶面积指数(LAI)时人工野外样本实测耗时耗力的问题，该文以黑龙江省海伦市、嫩江市两块大豆样地作为研究对象，使用无人机平台获取激光雷达(LiDAR)点云数据，利用孔隙度模型进行大豆LAI反演，根据地面实测数据开展精度评价，并进一步探讨利用无人机LiDAR反演值替代地面实测值进行Sentinel-2卫星影像LAI反演的可行性。实验结果表明，去掉地块边缘混合单元网格影响后，两块大豆样地的LAI反演精度均优于90%。利用无人机LiDAR反演值替代地面实测数据与植被指数构建回归模型，大范围卫星反演LAI精度均优于86%。     

基于GF-6的植被覆盖度遥感估测研究

GF-6号卫星是近年来投入运行的国产卫星,其遥感影像的空间分辨率、时空分辨率较高,但基于该卫星数据的应用研究并不多见.本次研究以GF-6号卫星WFV数据为数据源,基于归一化植被指数和像元二分模型对甘肃民勤典型干旱地区的植被覆盖度进行遥感估测,利用置信度法获取像元二分模型的关键参数对植被覆盖度遥感提取结果的影响进行分析....     

植被叶面积指数估算的红边指数建模分析

针对在路域环境监测中,如何精确估算叶面积指数问题,该文提出以长韶娄高速路域为研究区,筛选出4种常用植被指数和4种红边指数两类指数,分别构建了经验模型和机器学习的反演模型,利用Sentinel-2影像数据和同步的LAI-2000地面实测数据完成路域植被叶面积指数反演。结果表明,红边波段参与运算的植被指数与植被叶面积指数敏感性是显著相关,红边指数在反演精度上更优。由此可知,相较于常见植被指数,红边指数增强了其与叶面积指数的敏感性,提高了叶面积指数估算模型精度。     

不同分辨率影像反演植被覆盖度的参数确定与尺度效应分析

选择新疆古尔通班古特沙漠南缘的石河子地区作为研究区,针对统计回归模型需要大量实测数据,而像元二分模型(dimidiate pixel model,DPM)参数难以确定的缺点,提出了利用统计回归的结果反推像元二分模型参数来建立研究区遥感反演植被覆盖度的方法。运用该方法研究了利用TM和MODIS遥感影像数据分别反演植被覆盖度的参数化方案;同时,还研究了采用不同遥感数据源和不同反演模型时研究区植被覆盖度信息提取中存在的尺度效应。     

鄱阳湖HJ-1A/B卫星CCD影像大气校正研究

以准同步的Terra/MODIS反演的气溶胶为辅助,采用FLAASH模型对2009-10-24鄱阳湖HJ-1A/B卫星CCD影像进行大气校正处理。结果表明,大气影响可以被有效去除,在水体遥感反射率较高的红、绿波段,大气校正精度较高,平均相对误差分别为13.4%和9.8%;而在水体遥感反射率较低的近红外、蓝波段,大气校正精度较低,这可能与波段不同的信噪比和陆地邻近像元效应有关。     

基于NDVI先验知识的LAI地面采样方法

针对非均质中低分辨率像元的叶面积指数LAI验证中如何布设基本采样单元ESU的问题,提出基于NDVI先验知识的ESU布设方法,并采用不同植被类型、不同均匀程度的地表作为模拟场,分析对比了方法的精度及稳定性。结果显示,本文方法用NDVI先验知识描述植被的生长空间分布信息,能相对准确地划分植被的不同生长水平,有效降低层内方差。在草地和森林地区的试验中,精度与稳定性均优于传统的随机采样、均匀采样和基于分类图的3种采样方法。因此,本文提出的采样方法为大尺度非均质区域LAI地面验证的采样方案提供了新的设计思路。     

基于多角度遥感物理模型的叶面积指数反演

与传统遥感观测相比,多角度对地观测通过对林木多个方向的观察,可得到丰富的森林三维空结构信息,为定量遥感提供新的途径。本文根据不同遥感数据选择合适的模型并建立相应的查找表。TM/ETM+数据采用混合像元分解模型,CHRIS数据考虑不同森林场景选择不同的遥感物理模型,在选择合适的模型基础上,根据模型的不同敏感参数和试验区选择的特点设计查找表参数,并由模型正演建立查找表,再根据插值的方法由遥感图像的反射率值反演LAI。两种数据反演得到的LAI与MODIS 15A2 LAI产品比较分析。结果表明多角度遥感反演准确率有一定的提高,具有一定的理论研究和实际应用价值。     

遥感数据产品真实性检验不确定性分析研究进展

不确定性分析是遥感产品真实性检验最重要的部分,本文以叶面积指数LAI为例,从测量、模型以及蕴含在测量和模型中的尺度效应3个方面分析产品真实性检验过程的不确定性来源,并针对问题提出减小其不确定性的办法。对于相对均一的地表,地面测量的空间代表性比较好,可不考虑地表空间代表性引起的尺度效应和蕴含在模型中的尺度效应引起的不确定性。针对异质性地表,分为两种情况:若模型是线性的,蕴含在模型中的尺度效应可以忽略,只需要考虑测量的不确定性、模型本身的不确定性、以及地面测量的空间代表性引起的尺度效应;若模型是非线性的,则测量、模型和蕴含在测量和模型中的尺度效应引起的不确定性都需要考虑。     

应用粒子群算法的遥感信息与水稻生长模型同化技术

在研究遥感信息和水稻生长模型的同化过程中, 最小化遥感反演与生长模型(RiceGrow)输出的水稻生长 信息差值绝对值时引入了一种新的优化算法-粒子群算法(PSO), 并对比了其与模拟退火算法(SA)的优缺点; 探讨 了叶面积指数(LAI)和叶片氮积累量(LNA)分别作为同化参数时的同化效果。结果表明, PSO 无论是从同化效率还是 反演精度上都要好于SA, 粒子群优化算法是一种可靠的遥感与模型同化算法; LAI 和LNA 作为外部同化参数时各 有优势, LAI 作为同化参数可获得较准确的播期及播种量, 而LNA 作为同化参数可获得更为准确的施氮量信息。但 是LAI 作为外部同化参数时的反演结果总体要优于利用LNA 作为同化参数时的反演结果。利用试验资料对该技术 进行了测试和检验, 结果显示反演的模型初始参数的平均值与真实值的相对误差(RE)均小于2.5%, 均方根误差 (RMSE)为0.7—2.2, 产量模拟值与实测值之间的相对误差为5%左右, 模拟与实测相关指标值吻合度较高, 该同化 技术具有较好的适用性。从而为生长模型从单点扩展到区域尺度应用奠定了基础。     

高分辨率遥感卫星辅助无人机空中三角测量

针对传统无人机影像空中三角测量需要大量外业控制点的问题,提出通过高分辨率遥感卫星影像空间定位获取地面点坐标,并将这些地面点作为无人机影像的控制点来源,以此辅助无人机空中三角测量。在基于RPC模型的高分辨率遥感影像空间定位的基础上,采取多种控制点布设方案进行了无人机影像空中三角测量,并对比分析了各布控方案对试验精度的影响及原因。试验结果表明,在不采用外业实测控制点的情况下,只用高分辨率遥感影像空间定位得到的加密点作全局控制,平差后检查点平面精度可达到0.629 m,高程精度可达到0.823 m,如果要保证更高的空三精度,可在测区四周及中心增加少量外业实测控制点。     

山地叶面积指数反演理论、方法与研究进展

叶面积指数LAI（Leaf Area Index）是表征叶片疏密程度和冠层结构特征的重要植被参数，在气候变化、作物生长模型以及碳、水循环研究中发挥着重要作用。遥感是获取区域及全球尺度LAI的一个重要手段，当前LAI产品主要基于遥感数据反演得到，但是多数LAI产品算法并未考虑地形特征的影响，导致山地LAI遥感反演精度不确定性大。提高山地LAI遥感反演精度亟需考虑地形因子对冠层反射率的影响，其中山地冠层反射率模型和遥感数据地形校正是提升山地LAI遥感反演精度的关键。本文围绕山地LAI遥感反演理论与方法，综合分析了国内外山地冠层反射率模型和地形校正模型的研究进展，总结了目前山地LAI遥感反演存在的问题，并讨论了未来研究的发展趋势。     

草原植被覆盖度遥感估算模型的适用性比较

植被覆盖度及其变化对区域生态系统的稳定性具有直接影响，且这种影响在草原地区更加明显。为探寻草原植被覆盖度的最佳遥感估算方法，本文对像元二分模型、Carlson模型和Baret模型的估算精度和适用性进行了比较，优化了Baret模型的参数，以提高其在草原地区的估算精度。内蒙古呼伦贝尔地区的草地计算结果表明：像元二分模型有高估植被覆盖度的现象；Carlson模型在低植被覆盖区低估了植被覆盖度，而在高植被覆盖区高估了植被覆盖度；Baret模型在草原地区的估算精度最高。对Baret模型进行参数优化后，其在高植被覆盖度区域的估算精度提升了4.9%。     

运用动态谐波回归模型对MODIS叶面积指数时间序列产品的分析与预测

运用动态谐波回归模型(Dynamic Harmonic Regression,DHR)对MODIS的长时间序列的LAI产品进行分析,可以从中分离出LAI随时间变化的多年趋势、季节变化及残差等主要成分,通过建立的模型实现LAI年间变化的短时预测。本文将所述DHR模型分析方法试用于遥感数据产品随时间变化的信息提取,对LAI年间变化的预测结果证明该方法用于遥感像元尺度LAI产品的时间序列分析与预测的效果良好。     

基于HJ-1B影像的内蒙古草地叶面积指数反演

针对HJ-1B星CCD数据,以内蒙古草地为研究对象,应用植被指数模型、PROSAIL模型以及热暗点指数模型对研究区草地进行叶面积指数定量估算研究,同时利用LAI-2000获取的实测数据进行反演结果检验。结果显示:复合型植被指数统计模型的R2=0.7,物理模型为0.67;而传统植被指数模型R2仅为0.61。实验表明热暗点植被指数模型比传统植被指数模型更适于进行内蒙古草地LAI定量反演。