半椭球形树冠对冠层间隙率与聚集度指数的影响研究

作为森林冠层结构的重要组成部分,树冠形状对冠层间隙率与聚集度指数的计算有重要影响。之前的研究通常将树冠假设为圆锥形、圆柱形、圆锥+圆柱形等形状计算了冠层间隙率与聚集度指数。然而,树冠生长受外部环境以及内部顶端优势等因素的影响,相较于上述理想化的树冠形状,半椭球形更符合树冠自然生长规律。事实上,半椭球形是一种十分常见的树冠形状。本文以树冠在空间呈泊松分布为前提,推导出半椭球形树冠的冠层间隙率与聚集度指数计算公式,并进一步扩展到双半椭球形树冠。同时,以半椭球形树冠为计算基准,对比分析了半椭球形树冠与其他树冠形状冠层间隙率与聚集度指数的相对差异。模拟计算中主要输入参数包括树冠密度、树冠高度、树冠半径以及叶面积指数等。最后通过虚拟场景对结果进行验证。结果表明：（1）半椭球形树冠与其他树冠形状的冠层间隙率有较大差异。随着观测天顶角增加,不同树冠形状与半椭球形树冠的冠层间隙率的相对差异也逐渐增大。当观测天顶角为70°时,圆锥形树冠与半椭球形树冠的冠层间隙率相对差异已接近100%。（2）树冠形状对聚集度指数同样有较明显影响。极端情况下,圆锥形树冠与半椭球形树冠的聚集度指数相对差异达到30%。（3）半椭球形树冠与其他树冠形状的半球空间聚集度指数期望值的差异不容忽视。     

树冠形状对孔隙率及叶面积指数估算的影响分析

叶片在树冠尺度的聚集是森林场景中的重要聚集形式,模型中常假设树冠为规则的几何形体(椭球、圆锥、圆锥+圆柱等)。对树冠形状归属进行判断时界限并不明显,从而具有很强的主观性。本文首先扩展了Nilson的森林孔隙率模型,使其适用于椭球、圆锥、圆锥+圆柱等3种常见形状的树冠,并基于该模型分析了孔隙率、聚集指数对树冠形状的敏感性。同时,本文还分析了树冠形状对叶面积指数(LAI)地面间接测量精度的影响。基于不同形状树冠的模拟数据分析发现,树冠的体积、投影面积是树冠形状产生作用的主要因子,在冠层底部椭球形树冠和圆锥+圆柱形树冠的平均孔隙率、聚集指数都非常接近,而圆锥形树冠与两者存在较大差异。树冠形状的错误设置在极端情况下可导致估算的真实LAI误差超过25%。     

激光雷达的立体体元模型在森林冠层间隙率提取中的应用

针对光学森林冠层间隙率提取方法受天气影响较大的不足,本文基于激光雷达点云数据,提出一种立体体元模型方法进行森林冠层提取,并采用点云投影、半球成像两种常用方法与其进行对比。结果表明：不同体元大小提取的间隙率结果在变化趋势基本一致,当体元大小越大时,提取的间隙率结果越小;当与点云投影、DHP两种方法进行对比时,随着体元增大,本文方法提取结果与两种方法提取结果相关性也逐渐增高,当天顶角为0°～80°、10°～65°时,相关系数在0.91以上,表明本文方法可用于森林冠层间隙率提取。     

基于LiDAR点云数据的树冠空隙度指数分析

分形维数法是分析空间结构分布的一种典型方法,但它对于区分不同的分布形式还存在缺陷。针对这一问题,该文介绍了空隙度指数的定义和树冠空隙度的计算方法;以模拟的树冠点云数据为对象,提出了一种基于三维凸包和三维滑动盒算法的激光雷达(Li DAR)点云数据空隙度分析方法,详尽分析了不同冠型产生的空隙度指数差异;并利用4棵实测的树冠点云数据做检验;最后阐述了空隙度指数在树冠空间异质性分析研究中的作用,并对其应用范围和前景作了展望。结果表明:划分尺度相同时,在一定的尺度范围内,锥型树冠、半球型和半椭球型树冠的差别可以通过空隙度指数曲线有效地区分,实测树冠的结果也体现了空隙度指数对于判断树冠空间结构的有效性。     

树冠叶面积体密度和叶面积指数的间接估值方法研究

本文论述了根据计算机断层成像的原理，对树冠的叶面积体密度和叶面积指数等构造参数进行间接估值的方法。说明了对树冠多角度底视数据的获取，对树冠外形的反投影重构，和获得冠层内叶面积体密度的空间分布的原理和方法。总结了测量工作经验，并用测量数据对估值方法进行了检验。     

植株冠层几何形状对草地反射率的影响

本研究建立了一个反映植被辐射传输和几何光学特性的混合模型,以模拟半干旱地区天然草地的多波段反射率值。该模型引入一个几何相似性参数,用以描述植株冠层的几何形状对叶/枝角分布、阴影地面比例、冠层和地面各光学分量、冠层反射率和总反射率的影响。模型模拟值与研究区3个不同退化程度羊草草地的实测值较为吻合,而且退化程度越轻的草地,模拟效果也越好。对于中度退化草地,在高度与冠幅之比（chw）不变的情况下,当45°≤太阳天顶角sza≤75°时,不同几何形状植株的总反射率之间无显著差异;当0°≤sza〈45°或75°〈sza≤90°时，锥体与球体和柱体植株的总反射率之间有较显著差异；而球体和柱体植株的总反射率之间始终无显著差异。当chw由小到大变化时，以上结论基本不变。     

基于半球摄影方法的森林冠层叶面积指数测量及验证

叶面积指数是描述植被结构的关键参数,被广泛应用于林学、生态学等领域.选择5个落叶松典型样地,基于DHP影像,结合4种聚集指数算法进行LAI测量,并采用落叶收集法对测量结果进行验证.主要研究结果有:在不考虑聚集指数时,测量的有效LAI存在明显的低估,最大达到88.27％;当采用聚集指数对有效LAI进行校正,得到的LAI测...     

叶片非朗伯特性影响冠层辐射分布的辐射度模型模拟与分析

在大量的植被冠层遥感模型中,辐射度模型作为一种计算机模拟模型具有很多优点,它对理解植被—辐射相互作用过程和研究植被冠层辐射机理具有重要的理论价值。传统的辐射度模型假设冠层内叶片为朗伯体。但随着对叶片特性的深入研究发现,叶片的反射特性不能单纯的看成是理想漫反射过程。为了消除传统辐射度模型的朗伯假设,完善辐射度模型,本文利用Phong光照模型模拟叶片表面非朗伯(镜面反射)部分的分布特性,在基于真实结构冠层场景的辐射度模型(RGM)的基础上,增加了叶片镜面反射分量的计算。文中以玉米冠层为例,比较并分析了叶片的镜面反射分量对冠层辐射分布的影响。最后,从辐射度模型原理出发,进一步推导得出了计算冠层镜面反射分量的辐射度公式,从理论上证明了在可见光—近红外区的冠层镜面反射分量与波长无关。本文使用的方法具有简单、易于实现的特点。经过扩展后的辐射度模型既保留了传统辐射度模型的优点,又增加了该模型的功能和模拟范围。     

混合像元聚集指数研究及尺度分析

本文提出了一种新的混合像元聚集指数计算方法。该方法基于高分辨率遥感数据,采用方向孔隙率公式和线性混合模型相结合的方法,详细描述了混合像元内部由于植被覆盖度(FVC)、端元聚集指数以及叶倾角分布等引起的尺度差异。利用模拟数据进行初步敏感性分析,将计算得到的混合像元聚集指数与所占面积比例最大的端元聚集指数进行比较,结果表明端元聚集指数的不均一性对计算结果影响最大,由此得到的混合像元聚集指数较最大面积端元聚集指数下降了55%;植被覆盖度的不均一性影响次之,可使聚集指数降低43%;植被叶倾角分布(G函数)的空间异质性影响最小,约12%。敏感性分析的结果同时也证明了对于空间异质性较强的混合像元进行尺度差异修正的必要性。利用本文中提出的混合像元聚集指数方法有望在提高低分辨率叶面积指数反演中发挥重要作用。     

POV-ray应用于冠层可视光照和阴影组分比例变化分析

利用POV-ray快速计算三维冠层的四分量比例及孔隙率,在与计算机模拟模型对比结果、验证其可靠性的基础上,针对植被真实结构模型的主要参数对冠层四分量比例和孔隙率的敏感性进行分析。敏感性分析结果表明:当冠层为垄行结构时,相对于其他因素,行结构对四分量比例和孔隙率的影响占主导,因此当植被冠层为垄行结构时,四分量比例和孔隙率的变化较连续冠层更加复杂;集聚指数可以有效的控制叶片的空间分布模式,进而影响到视场中植被与土壤的相对面积比例,对于四分量比例和孔隙率结果有较大影响;叶倾角分布类型对四分量比例和孔隙率结果的各向异性特征影响明显;同时,通过对垄行作物3个典型生长期的四分量比例和孔隙率结果分析得出,在作物生长初期土壤对结果影响更大,在作物生长后期植被对结果的影响占主导,亮叶分量比例各向异性特征较为明显。研究表明,POV-ray是进行植被定量遥感研究的有利工具,具有较好的应用前景。     

基于TM数据的植被覆盖度反演

本文首先对TM影像进行了几何纠正、辐射校正、大气校正;然后根据混合像元的结构特征,利用TM数据从植被指数(NDVI)中采用“等密度模型”和“非密度模型”提取了宜昌南部地区的植被覆盖度。在用“非密度模型”反演植被覆盖度的过程中,叶面积指数(LAI)是一个必要的参数,本文提出了一种改进的借助可见光波段和近红外波段反射值来提取叶面积指数(LAI)的方法。通过和MODIS数据反演结果比较表明:“非密度模型”的估算精度要高于“等密度模型”;利用“等密度模型”和“非密度模型”反演植被覆盖度是可行。     

Estimating fractional vegetation cover from leaf area index and clumping index based on the gap probability theory

Gap probability theory provides a theoretical equation to calculate fractional vegetation cover (FVC). However, the main algorithms used in present FVC products generation are still the linear mixture model and machine learning methods. The reason to limit the gap probability theory applied in the product algorithm is the availability and accuracy of leaf area index (LAI) and clumping index (CI) products. With the improvement of the LAI and CI products, it is necessary to assess whether the algorithm based on gap probability theory using the present products can improve the accuracy of FVC products. In this study, we generated the FVC estimates based on the gap probability theory (FVCgap) with a resolution of 500 m every 8 days for Europe. FVCgap estimates were validated with field FVC measurements of ImagineS from 2013 to 2015 for crop types. Two existing FVC products, Geoland2 Version1 (GEOV1) and Multisource data Synergized Quantitative remote sensing production system (MuSyQ), were used to inter-compare with the FVCgap estimates. FVCgap estimates showed a better agreement with field FVC measurements, with lowest root mean square error (RMSE) (0.1211) and bias (0.0224), than GEOV1 and MuSyQ FVC products. The inter-annual and seasonal variations of FVCgap estimates were also showed the most consistent with field measurements.     

Inter- and intra-annual variations of clumping index derived from the MODIS BRDF product

Clumping index quantifies the level of foliage aggregation, relative to a random distribution, and is a key structural parameter of plant canopies and is widely used in ecological and meteorological models. In this study, the inter- and intra-annual variations in clumping index values, derived from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) BRDF product, are investigated at six forest sites, including conifer forests, a mixed deciduous forest and an oak-savanna system. We find that the clumping index displays large seasonal variation, particularly for the deciduous sites, with the magnitude in clumping index values at each site comparable on an intra-annual basis, and the seasonality of clumping index well captured after noise removal. For broadleaved and mixed forest sites, minimum clumping index values are usually found during the season when leaf area index is at its maximum. The magnitude of MODIS clumping index is validated by ground data collected from 17 sites. Validation shows that the MODIS clumping index can explain 75% of variance in measured values (bias = 0.03 and rmse = 0.08), although with a narrower amplitude in variation. This study suggests that the MODIS BRDF product has the potential to produce good seasonal trajectories of clumping index values, but with an improved estimation of background reflectance.     

考虑目标光谱差异的机载离散激光雷达叶面积指数反演

利用间隙率模型反演LAI（Leaf Area Index），需要同时获取冠层间隙率和消光系数，后者与冠层叶倾角分布有关。基于点云数量构建激光雷达穿透指数LPI （LiDAR Penetration Index），用以代替冠层间隙率GF （Gap Fraction），并利用间隙率模型反演冠层LAI是利用LiDAR PCD（LiDAR Point Cloud Data）数据反演冠层LAI主要思路。冠层和背景的光谱差异是影响PCD数据中冠层和背景点云数量的重要因素，因此从LPI到GF的校正需要获取背景和冠层的后向散射系数比（μ=ρg/ρv）。本文基于PCD数据中点云强度进行μ值获取，用以实现LPI到GF的校正；在假设区域内叶倾角满足椭球形叶倾角分布的基础上，利用样地尺度下的多角度GF，采用有约束的非线性最优化方法获取椭球形叶倾角分布参数χ，实现冠层消光系数的获取；最后利用间隙率模型实现基于PCD数据的LAI反演。本文探讨了基于PCD数据进行冠层LAI反演时，样地尺度Rxy_Tile、样方尺度Rxy_Plot以及进行背景和冠层分割的高度阈值Ht对模型的影响。结果显示，由于区域内地衣植被广泛覆盖，基于点云强度的μ 值接近1，符合区域特点；经过μ值校正后的GF对冠层间隙率具有较好的反映能力（R2=0.78,RMSE=0.09）；对于优势种明显的区域，基于样地尺度内多角度GF的χ值反演受样地内冠间大间隙的影响，选择合适的样地尺度能够减小LAI反演过程中的系统性误差；结合地面参考数据，确定的最优Rxy_Tile、Rxy_Plot和Ht分别为950 m、10 m和2.6 m，在此基础上反演的LAI与地面测量数据具有高度的一致性（R2=0.84,RMSE=0.51）；与Rxy_Plot相比，基于间隙率模型的LAI反演对Ht的选择更为敏感。     

利用波形去噪算法的森林最大冠顶高估测研究

针对大光斑激光雷达回波信号噪声影响森林冠顶高估测精度,且回波分析法判定回波位置受限于平坦地区的问题,利用高斯低通滤波和小波去噪两种方法对GLAS波形进行去噪处理,提出了结合均方根倍差法和回波分析法来判定回波位置的有效算法。经小波去噪后信号的信噪比23.360 704,均方根误差为0.000 233 3,经均方根倍差法和回波分析法相结合来判定回波位置估测的冠顶高结果与实测结果相关性系数r值为0.864,效果均优于高斯低通滤波去噪。基于GLAS回波数据实验结果表明:小波去噪较好地实现了对回波信号的去噪处理,均方根倍差法和回波分析法相结合,实现了对坡度相对较大地区的GLAS波形的回波开始位置和地面回波位置的准确判定,对森林冠顶高的精确估算具有重要意义。     

激光雷达和点云切片算法结合的森林有效叶面积指数估算

叶面积指数(LAI)是定量模拟和刻画植被冠层结构、生理过程以及研究森林生态系统碳水循环中物质和能量交换的重要生物物理参数之一。定量分析林冠元素的3维空间分布是准确估算森林叶面积指数的重要基础和关键步骤。本文利用地面激光雷达扫描系统(TLS),获取了不同树种、密度、年龄和空间分布的森林3维点云数据,利用"径向半球点云切片"和"点云法向量重建"算法分别计算森林的角度孔隙率和消光系数,进而得到森林冠层的有效叶面积指数。通过与利用传统光学仪器得到的结果比较发现:单站半球式激光雷达扫描得到森林样方尺度的结果与LAI-2200和数字半球摄影观测所得结果的相关性分别为R2=0.7084(N=9,p0.01)和0.7409(N=14,p0.01)。通过角度分辨率(LBA)和角度孔隙率(AGF)的敏感性分析,建议径向半球切片算法的角度分辨率应参考中心单站TLS半球式扫描所设置的采样间距。本文所采用的径向半球切片算法可以有效地利用单站半球式扫描所获取的3维点云进行森林冠层有效叶面积指数的定量估算。