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行播作物地面方向性测量的视场不确定性分析
引用本文:陈玲,阎广建,李静,余莹洁.行播作物地面方向性测量的视场不确定性分析[J].地球科学进展,2009,24(7):793-802.
作者姓名:陈玲  阎广建  李静  余莹洁
作者单位:北京师范大学地理学与遥感科学学院,北京师范大学/中国科学院遥感应用研究所,遥感科学国家重点实验室,北京,100875
基金项目:国家重点基础研究发展计划项目“陆表生态环境要素主被动遥感协同反演理论与方法”(编号:2007CB714402);;中国科学院西部行动计划(二期)项目“黑河流域遥感—地面观测同步试验与综合模拟平台建设”(编号:KZCX2-XB2-09);;新世纪优秀人才支持计划联合资助
摘    要:行播作物以其独特的几何结构介于离散与连续植被之间。地面测量此类地物的双向反射系数(Bidirectional Reflectance Factor,BRF)特征,不可回避视场变化所引起的不确定性问题。在Kimes垄行结构模型中加入等效视场的概念,对视场进行分解,从而建立了一个行结构多角度地面测量的视场不确定性分析模型,为定量分析视场变化所引起的BRF测量误差提供了可能。利用该模型较为全面地模拟分析了视场变化对视场内四组分比例及冠层BRF的影响。结果表明:①BRF误差基本独立于植被—土壤光谱对比度。②误差与观测天顶角之间的关系复杂,前向观测表现得尤为明显。③垂直观测视场满1个垄周期后,四组分比例及冠层BRF的误差可保持较小且稳定的状态;满2个垄周期,误差达到局部最小值(局部指垂直视场含2.5个垄周期以下,不排除视场更大,误差更小的可能性)。④垂直视场若仅含0.5个垄周期,BRF误差最大值一般可高达67.8%,最小值亦可达38.7%;满1个垄周期后,BRF误差极大值降至20%以下,极小值可控制在6%以内。其中视场为1个整周期,误差范围为6%~12%;2个整周期,误差范围为0.6%~3.9%。⑤垂直视场大小为1~2...

关 键 词:行结构  视场不确定性分析模型  冠层BRF  垄周期  误差  

Footprint Uncertainty Analysis for Ground-based Multiangular Measurement of Row Crops
CHEN Ling,YAN Guangjian,LI Jing,YU Yingjie.Footprint Uncertainty Analysis for Ground-based Multiangular Measurement of Row Crops[J].Advance in Earth Sciences,2009,24(7):793-802.
Authors:CHEN Ling  YAN Guangjian  LI Jing  YU Yingjie
Institution:State Key Laboratory of Remote Sensing Science, School of Geography, Beijing Normal University, Beijing  100875, China
Abstract:Row crop can be classified between homogeneous and heterogeneous canopy due to its own special geometric characteristics.The footprint uncertainty problem of this kind of canopy should not be neglected in the field directional measurement.This study introduces an equivalent footprint of sensor's field of view into the original Kimes model and develops a footprint uncertainty analysis model for multiangular in situ measurements of row crops through disassembling the equivalent footprint.Both the influences o...
Keywords:Row crop  Footprint uncertainty analysis model  Canopy BRF  Row period  Error    
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