山地森林叶面积指数(LAI)遥感估算研究进展EI北大核心CSCD

叶面积指数LAI (Leaf Area Index)是表征植被几何结构及生长状态的重要生物物理参数,也是陆表过程模型的重要输入参数,如何获取高精度LAI一直备受关注。近年来,随着遥感数据的不断丰富,LAI遥感估算算法得到了快速发展,全球尺度的LAI产品已被广泛应用于气候与生态环境变化研究。然而,当前主流的LAI遥感产品生成算法基本上基于平坦地表假设而忽略了地形的影响,因此在地形复杂的地区精度较差。这是因为在山地中崎岖的地表不仅会导致严重的辐射失真现象,还会因邻近的地形对地物目标造成遮挡,因此森林多样的冠层结构和山地复杂地形的相互影响给LAI遥感反演带来了较大的不确定性。山地作为一种特殊的地貌,约占全球陆地表面的1/4,在中国占了近2/3,在这些复杂区域中估算LAI考虑地形因素十分必要。在本文中,我们首先系统地总结了现有LAI反演算法和全球遥感产品的分辨率、精度等信息,并讨论了将这些算法和产品应用于崎岖地形LAI反演的主要挑战。然后,针对山地植被场景中存在的地形效应、尺度效应,总结出山地植被冠层LAI反演的策略主要包括地形校正方法和山地辐射传输模型,并讨论了不同策略的优缺点。接着,文章讨论了野外观测的LAI数据在崎岖地形上存在的地形效应和尺度效应,以及这些效应对反演结果验证的影响程度。最后,综合总结和展望表明,遥感观测、山地辐射传输建模、机器学习技术等方面的协调使用将来可以为崎岖地表的LAI精准估算和可靠验证提供了一条有希望的途径。     

基于PROSPECT＋SAIL模型的遥感叶面积指数反演

以PROSPECT+SAIL模型为基础，从物理机理角度反演植被叶面积指数(LAI)。首先，通过FLAASH模型进行大气校正，使得图像像元值表达植被冠层反射率； 然后，根据LOPEX 93数据库和JHU光谱数据库选择植物生化参数和光谱数据，以PROSPECT模型模拟出的植物叶片反射率和透射率作为SAIL模型的输入参数，得到植被冠层反射率，将结果与遥感影像的植被冠层反射率对应，回归出植被LAI； 最后，以地面实测数据对遥感反演数据进行验证，并分析了误差的可能来源。     

地表反射率地形校正物理模型与效果评价方法研究进展

地形校正是准确获取地形复杂区遥感反射率的重要步骤，对提高山区地表遥感参数定量化反演精度，扩大遥感产品应用广度具有重要意义。从20世纪80年代开始，国内外学者开始对准确获取山区地表遥感反射率进行研究，建立了多种地形校正模型来减少或消除遥感图像中地形效应影响，减少同种地表类型的反射率差异，并将地形校正模型分为经验模型和物理模型。根据构建物理模型时是否考虑地表非朗伯体特性，将物理模型分为朗伯体假设模型和非朗伯体假设模型，本文分别从朗伯体假设模型和非朗伯体假设校正模型展开叙述。从两类模型构建的理论基础，模型特点，局限性等几方面进行分析和讨论，描述了两类模型的发展历程，系统阐述了朗伯体假设模型和非朗伯体假设模型的适用性和不足，剖析了目前地形校正模型存在的问题与挑战。同时，本文也比较了应用于地形校正的效果评价方法，并展望了地形校正方法和地形校正评价方法的未来主要发展方向。     

冠层反射光谱对植被理化参数的全局敏感性分析

植被理化参数与许多有关植物物质能量交换的生态过程密切相关,定量分析植被反射光谱对理化参数的敏感性是遥感反演理化参数含量的前提。本文采用EFAST(Extended Fourier Amplitude Sensitivity Test)全局敏感性分析方法,利用PROSAIL辐射传输模型分析了冠层疏密程度对叶片生化组分含量、冠层结构以及土壤背景等多种参数敏感性的影响,并对植被理化参数反演所需先验知识的精度问题进行了初步探讨。研究表明:(1)对于较为稠密的冠层,可见光波段的冠层反射率主要受叶绿素含量的影响,近红外和中红外波段的冠层反射率主要受干物质量和含水量的影响;(2)对于稀疏的冠层,LAI是影响400—2500 nm波段范围内冠层反射率的最重要参数,土壤湿度次之,叶片生化参数对冠层反射率的敏感性较低;(3)在已知稀疏冠层LAI的情况下进一步确定土壤的干湿状态,可显著提高冠层反射率对叶绿素含量的敏感度,有助于稀疏冠层叶绿素含量的反演。     

MODIS LAI产品真实性检验与偏差分析

当前对MODIS LAI产品的真实性检验工作中,更多的是关注遥感产品在数值与趋势上与地表真值的一致性程度,很少工作能够全面分析遥感LAI产品偏差来源以及不同来源的偏差对全局偏差的贡献率。本文在对MODIS LAI产品进行真实性检验基础之上,进一步分析了MODIS LAI产品偏差来源。将遥感产品真实性检验偏差来源分解为反演模型,反射率数据和冠层聚集效应3个方面,并定量分析各个偏差源对真实性检验结果的影响。以河北省怀来玉米为研究对象,结合实测LAI数据和Landsat 8 OLI(Operational Land Imager)数据建立NDVI LAI半经验模型,得到LAI参考数据,据此对MODIS LAI产品进行真实性检验及偏差分析。研究表明,该区域MODIS LAI产品存在明显的低估现象,参考数据和MODIS LAI数据均值分别为3.53 m2/m2和2.33 m2/m2,MODIS产品低估为34.14%。在各个偏差因素中,反射率数据的差异对结果影响最大,即MODIS地表反射率数据与Landsat 8 OLI地表反射率数据的差异造成的偏差占总偏差的57.50%;聚集效应的影响次之,占总偏差的28.33%;模型差异对结果的影响最小,占总偏差的14.17%。本研究对遥感产品真实性检验及其不确定性分析具有一定的借鉴意义。     

基于CASI数据的黑河绿洲区叶面积指数反演

叶面积指数(leaf area index,LAI)作为植被冠层的重要参数,对作物长势监测及产量估算具有重要意义。本研究以黑河流域张掖绿洲试验区为例,基于机载航空高光谱遥感影像(compact airborne spectrographic imager,CASI)数据,利用物理模型与统计模型对研究区的LAI进行估测反演。首先,利用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)与相应实测LAI数据建立最佳线性回归模型;然后,基于混合像元分解模型和多次散射植被冠层模型构建物理模型;最后,以线性回归模型为参比修正多次散射植被冠层模型,构建半经验LAI反演模型,并比较上述模型拟合效果。研究结果表明,半经验模型为绿洲区LAI反演最优模型,模型估算精度R2达到0.89,精度提高较显著。研究对提升作物LAI的估算精度有一定意义,并将进一步推动精细农业定量遥感理论的研究与应用。     

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。     

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.     

多源遥感数据支持下的区域性森林冠层高度估测

结合机载LiDAR数据,提出了一种改进的GLAS光斑点冠层高度地形校正模型,以校正后的GLAS光斑点作为输入样本,结合MODIS遥感影像,利用支持向量回归（SVR）的方法对研究区森林冠层高度进行分生态区估测,并利用野外调查数据和机载LiDAR冠层高度结果对估测结果进行验证。结果显示:研究区的坡度等级直接影响GLAS光斑点森林冠层高度估测精度,改进的地形校正模型可以较好的减小坡度对GLAS光斑点森林冠层高度估测的影响,模型精度RMSE稳定在3.25~3.48 m;不同生态分区的SVR模型估测精度较为稳定,其RMSE=6.41~7.56 m;与算数平均高相比,样地的Lorey's高与制图结果拟合最好,不同生态分区平均估测精度为80.3%。机载LiDAR冠层高度结果的验证平均精度为79.5%,和Lorey's高验证结果呈现较好的一致性。     

基于植被二向性反射统一模型的高分五号FAPAR遥感反演算法

植被光合有效辐射吸收比率（FAPAR）是描述植被光合作用能量交换过程的重要参数，广泛应用于植被长势监测、植被生产力估算、全球变化等研究领域。遥感是大范围获取FAPAR的唯一途径，与多光谱传感器相比，高光谱传感器能更加精确、细致地观测植被的光谱特征，有利于分析植被冠层反射、吸收特性，进而反演植被冠层FAPAR。本文首先在植被BRDF统一模型和FAPAR-P模型的基础上，构建了BRDF-FAPAR统一模型UBFM (Unified BRDF-FAPAR Model)；进而基于高分五号高光谱传感器特征模拟了不同情况下植被冠层反射率和相应的FAPAR；然后运用改进的最佳指数法选择FAPAR反演的特征波段组合；在此基础上，将特征波段反射率与FAPAR模拟结果作为神经网络的输入参数，构建针对高光谱数据的FAPAR神经网络反演算法。研究结果表明，改进的最佳指数法能有效地筛选出FAPAR估算的敏感波段；综合考虑波段信息量和实际影像数据噪声影响，本研究针对高分五号高光谱传感器选择8个波段作为FAPAR反演特征波段。基于UBFM模型构建的神经网络反演精度较高，模拟实验算法误差约为0.014。选择内蒙古呼伦...     

广西-东盟多源遥感数据的森林高度反演及应用

森林生态系统在调节生态气候与碳循环方面发挥着重要作用,森林高度是衡量森林生态系统功能的重要参数。利用单一遥感数据获取森林冠层高度会受到多种制约。因此,本文使用星载激光雷达ICESat-2提供的高质量离散森林冠层高度点,结合Sentinel-1、Landsat 8及地形数据,采用随机森林方法建立不同影像特征组合森林冠层高度的回归模型,并分析各特征对森林高度反演的影响,最后将模型应用于广西森林冠层高度制图。试验结果表明,多源遥感数据可有效提高森林冠层高度反演精度,在所利用遥感数据中,特征重要性从大到小依次为光学特征、地形特征、SAR特征,“L8+SRTM+Sentinel-1+邻域均值”特征组合的反演精度最高,加入邻域均值特征进行森林冠层高度反演效果最佳,随机森林模型能精确绘制森林冠层高度。     

遥感辐射传输建模与反演研究进展

综述了地表二向反射特性和植被BRDF 模型、地表热辐射方向性机理与建模研究的国内外现状; 围绕遥感辐射传输建模研究的最新进展, 重点介绍了基于叶片正反面反射率不等现象的叶片波谱模型改进(EPROSPECT)及冠层辐射传输模型(SAILE)、行播作物二向性反射模型、冬小麦穗叶复合热红外辐射方向性模型、二向性反射特性计算机模拟模型(RGM)、热红外辐射方向性计算机模拟模型(TRGM); 选择典型地表参数介绍了定量遥感反演的最新研究进展, 包括植被指数方向性校正方法、叶面积指数遥感反演中的信息量度量及其不确定性分析、地表反照率遥感反演中的地形校正方法等, 在此基础上介绍了定量遥感反演软件系统(RSIS 1.0)。最后就地表参数多源遥感协同反演面临的关键科学问题和近期研究目标进行了展望。     

基于TM的辐射传输模型反演叶面积指数可行性研究

基于PROSAIL辐射传输模型，引入土壤反射指数SRI来简化模型，提出直接从反射率计算SRI的方法；  同时，针对不同的植被状况，采取不同波段组合对模型的参数进行敏感性分析，确定自由参数与反演波段组合，提出一种基于不同植被状况的叶面积指数反演策略； 最后，应用遗传算法对模拟的TM光谱反射数据进行实验。结果表明，对于LAI＜3的植被，反演精度较高； 但是对于LAI＞3的植被，反演精度较低，其原因主要是冠层反射对LAI不再敏感。因此，辐射传输模型反演LAI有一定适用范围，只有在此范围内LAI的反演精度才可靠。     

芦苇地叶面积指数的遥感反演

 叶面积指数（LAI）是植被冠层结构的一个重要参数，它的改变标志着植被发生了生物物理变化。本文提出了一种利用混和模型 从TM图像上获取叶面积指数的方法。首先，利用冠层反射率（FCR）模型计算并得到查找表； 然后，利用从查找表得到的统计关系进行 LAI制图。试验表明，该方法简单易行，并可较精确地用来反演芦苇地的叶面积指数。     

作物LAI的遥感尺度效应与误差分析

以黑河中游盈科绿洲为研究区, 利用Hyperion高光谱数据, 采用双层冠层反射率模型(ACRM)迭代运算反演LAI; 通过LAI的均值化(LAImean)以及Hyperion数据反射率线性累加反演LAI(LAIp), 定量分析LAI反演的尺度效应; 从模型的非线性和地表景观结构的空间异质性2个方面分析引起反演误差的原因, 并在LAI-NDVI回归方程的基础上利用泰勒展开的方法对低分辨率数据反演结果进行了误差纠正。结果表明, 地表景观结构的空间异质性是造成多尺度LAI反演误差的关键因素, 通过泰勒展开式能很好地实现大尺度数据LAI反演结果的误差纠正。     

基于神经网络方法的芦苇叶面积指数遥感反演

提出了一种从TM图像上获取芦苇冠层叶面积指数的方法:首先对芦苇的生长背景进行分类;然后,对不同的背景光谱利用冠层反射率(FCR)模型计算得到查找表;最后,利用实测数据和查找表中的数据作为参数进行BP神经网络模型训练,从而得到芦苇冠层LAI。结果表明,人工神经网络方法有很强的非线性拟合能力,能够消除背景对反演结果的影响,有效提高LAI反演的精度。     

基于机载MASTER数据的果园叶面积指数遥感反演

叶面积指数(leaf area index,LAI)是描述植被冠层结构的重要参数,准确获取果树的LAI对果树长势监测和果树估产均有重要作用。以美国加州中部的果园为研究区,基于沿太阳主平面飞行成像的机载MODIS/ASTER模拟传感器(MODIS/ASTER airborne simulator,MASTER)数据,利用实测LAI数据与归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、归一化差值红外指数(normalized difference infrared index,NDII)和归一化差值水体指数(normalized difference water index,NDWI)分别建立回归模型,并选取NDWI进行研究区LAI的反演。结果表明:由于地物的二向性反射,垂直太阳主平面飞行获取的遥感数据具有明显的亮度梯度现象,而沿太阳主平面飞行获取的遥感数据几乎不受亮度梯度的影响;NDVI在高植被覆盖区容易达到饱和,而NDWI比NDVI和NDII具有更高的拟合度和更小的均方根误差,更加适合研究区LAI的遥感反演;该研究结果可以丰富LAI反演理论,也可以为研究LAI尺度问题提供理论和数据支持。     

黑河中游农作物MODIS叶面积指数产品时间序列精度验证与变化特征分析

叶面积指数LAI (Leaf Area Index)是表征植被生长状态的一个重要的冠层结构参数。MODIS LAI产品是全球常用的遥感LAI产品之一。然而,由于地表异质性、数据质量、模型精度等多方面的差异,MODIS LAI产品质量各有不同。基于无线传感器网络的LAINet仪器可以自动获取时间频率更密集的LAI实测数据,为验证卫星遥感LAI产品质量提供了有力支持。本文基于2018年和2019年黑河中游时间序列地面实测LAI数据与高空间分辨率卫星遥感植被指数数据,建立经验回归模型。将该模型反演高空间分辨率卫星遥感LAI作为参考LAI真值,对MODIS LAI产品进行了精度验证与稳定性评价,分析了MODIS LAI与LAINet地面测量的差异原因。结果表明：与Landsat 8参考真值相比,MODIS LAI生长季的质量（RMSE2018=1.17,RMSE2019=1.14）优于衰落季（RMSE2018=1.39,RMSE2019=1.84）,MODIS LAI总体低估,尤其是生长季后期。时间序列上,MODIS LAI产品能够刻画植被生长和凋落的季节特征,但生长前期波动性要强于后期。与L...     

辐射传输模型模拟与深度学习结合的高分一号卫星植被光合有效辐射吸收比例产品反演算法

植被光合有效辐射吸收比例FPAR (Fraction of absorbed Photosynthetically Active Radiation)是碳循环光能利用率模型中的关键参数之一。高分系列卫星的发射，为反演定量遥感产品提供了高时空分辨率的卫星遥感数据，基于高分数据的植被光合有效辐射吸收比例产品能够为生态系统碳循环的分析评估提供更加精细、精度更高的输入参数产品。本文发展了一种基于深度学习的光合有效辐射吸收比例反演方法。该方法利用SAIL(Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves)模型模拟多种太阳入射角度、观测角度、大气条件下的植被冠层光合有效辐射吸收比例及冠层反射率，形成海量输入—输出模拟数据集，具有鲁棒性及更好的普适性；基于深度信念网络对数据集进行训练，得到高分一号（GF-1）卫星光合有效辐射吸收比例遥感反演模型。利用中国科学院怀来遥感综合试验站及黑河流域地表过程综合观测网FPAR地面站点连续观测数据对玉米作物、芦苇草地等下垫面反演的FPAR进行了对比验证，RMSE分别为0.15和0.17。本方法以辐射传输模型模拟的多维大气及地表输入...     

利用CHRIS/PROBA数据定量反演草地LAI方法研究

以内蒙古锡林河流域典型草地为研究样区,基于新一代微卫星CHRIS/PROBA高光谱遥感数据,利用双层冠层反射率模型(A two - layer Canopy Reflectance Model,ACRM)定量反演叶面积指数(LAI).首先对高光谱数据进行预处理和统计分析,并结合反演结果对角度信息的敏感性进行分析,确定适...