高分辨率定量遥感的偏振光效应与偏振遥感新领域

随着航空航天高分辨率观测手段的逐步成熟,定量遥感在有效解决了光学地表多尺度效应后,更高分辨率的光学偏振效应在地表、大气、仪器3大要素方面逐步全面凸显出来,并直接决定或影响高分辨率观测系统的定量遥感效能实现和质量保障。例如,植被冠层极其微弱的多次散射反射偏振效应,如果不加扣除其模型误差达到136%;大气衰减本质是大气偏振效应,是遥感反演的最大误差源,误差达到5%—30%,偏振手段扣除大气误差目前已可以降低一半以上的误差;观测仪器扣除多次散射透射偏振光后,可以实现5 nm分辨率下0.1—0.3 nm高光谱定标能力,并借助偏振强化光噪声分离出中心波长偏移和带宽退化的误差根源。借助偏振"强光弱化,弱光强化",能够实现稳定度达10~(-8)月球辐亮度基准观测,为遥感辐亮度定标不确定度由7%到1%—2%跨越提供可能。     

植被冠层热点的季相和日相变化

随着热点卫星Triana的即将发射，地表热点季相和日相变化的研究变得日益重要。以几种植被冠层为例，采用计算机模拟的方法考查冠层热点的季相和日相变化。     

植被冠层光谱和叶片光谱的尺度转换

叶面积密度可以表征冠层内部叶面积的垂直分布,是作物生长发育、营养诊断和育种研究的重要结构参数。激光雷达通过发射多脉冲和接收多回波信号可以探测到作物冠层内部信息。首先基于无人机激光雷达获取60个小区多航线的玉米点云数据,采用基于接触频率的体素法对叶面积密度进行估算,再对多个体素大小进行分析得到最优体素大小（0.2 m）;其次对各航线以及航线叠加效果进行对比,得到无人机激光雷达获取点云数据的最优激光脉冲入射角（-30°~52°）;然后结合玉米叶倾角和激光脉冲入射角对叶面积密度估算模型进行校正,从而提高叶面积密度估算精度;最后通过对不同种植密度和不同品种的玉米叶面积密度分布进行分析,得到不同品种玉米的发育快慢、株型特点以及最合理的种植密度。以上结果可为基于无人机激光雷达数据估算叶面积密度提供指导,并为玉米育种和科学管理提供参考。     

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。     

多模型耦合下的植被冠层可燃物含水率遥感反演

植被冠层可燃物含水率FMC(Fuel Moisture Content)是评估野火风险及估算火灾蔓延速率的重要指标。以中国西部6个典型研究区为例,基于辐射传输模型,利用Landsat 5 TM及Landsat 8 OLI遥感数据,开展草原、森林冠层FMC定量反演研究。为克服基于物理模型的病态反演问题、FMC自身的弱敏感性问题及西南森林多具复杂的双层冠层结构问题,研究中考虑了模型参数之间的相关特征,使用多波段遥感数据及耦合辐射传输模型等方法。反演结果显示,总体植被冠层FMC反演精度R~2为0.64,RMSE为44.86%,其中草地冠层FMC的反演精度(R~2=0.64,RMSE=47.57%)略低于森林冠层FMC的反演精度(R~2=0.71,RMSE=30.82%)。为进一步论证该反演结果对野火风险评估的有效性,研究中选取并分析了2011年3月2日于云南大理白族自治州剑川县金华镇金和村森林火灾爆发前、爆发时及灾后该区域植被冠层FMC的变化特征。结果显示,火灾爆发时该地区植被冠层FMC明显低于火灾发生前后(约一月时间)植被冠层FMC,证明了本文FMC反演结果对野火风险评估的有效性。     

高分辨率卫星影像数据操作平台的建立与立体量测

高分辨率卫星影像由于高空间分辨率和立体成像观测使得数据量通常很大,建立一个快速操作高分辨率卫星影像数据的平台非常必要。本文利用GDAL开源库研究建立了高分辨率卫星影像数据操作平台,主要包括大数据量卫星影像读取、显示、缩放、平移、截取等基本操作。在此平台基础上,利用有理函数模型进行立体影像几何定位,实现了高分辨率卫星影像立体量测。     

垄行结构玉米冠层方向亮温模型研究

基于热红外成像仪获取的玉米冠层图像，对垄行结构玉米的方向亮温（DBT）进行模型化描述并开展了初步验证工作。模型中假设某一方向上的冠层DBT是组分亮温及各组分在视场中所占面积权重的函数，它们在视场中的比例依赖太阳与传感器的几何位置关系，以及在作物行内，作物行与行之间孔隙的分布。对于玉米冠层的几何特征，简化为横截面是矩形的、其中有空隙透光的一组无限长的平行立方体；立方体内双向孔隙率的方向变化由Kuusk函数来描述。模型模拟表明，玉米亮温组分在视场中的权重具有垄行特性。中午前后，通过对中等密度的冠层DBT模拟，在DBT极坐标图形上发现了一个明显位于垄行方向的热条带的出现，热点出现在太阳位置的周围。最后，利用实地观测的结果与模型模拟结果作对比，对该模型的不足和以后的改进作了初步分析。     

植被冠层光谱和叶片光谱的尺度转换

叶片光谱是估算植被生化参数的重要依据。然而,遥感影像获取的光谱为像元及冠层光谱,因此,在进行植被生化参数的遥感定量估算时,需将冠层光谱转化到叶片尺度。根据几何光学模型原理,推导出植被冠层光谱和叶片光谱的尺度转换函数,将冠层光谱转换到叶片尺度。首先,采用叶片光谱模拟模型PROSPECT模拟出叶片水平的光谱;其次,在几何光学模型4-scale模型中,通过改变叶片光谱和叶面积指数（leaf area index,LAI）,模拟出不同叶片特征下的冠层光谱。最后,通过LAI建立两个查找表,一个是传感器观测到树冠光照面和背景光照面概率的查找表,另一个是多次散射因子M的查找表,从而实现冠层光谱和叶片光谱的转化。结果表明,利用4-scale模型能实现冠层光谱与叶片光谱的尺度转换,此方法有很好的适用性。     

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。     

Canopy foliar nitrogen retrieved from airborne hyperspectral imagery by correcting for canopy structure effects

A statistical relationship between canopy mass-based foliar nitrogen concentration (%N) and canopy bidirectional reflectance factor (BRF) has been repeatedly demonstrated. However, the interaction between leaf properties and canopy structure confounds the estimation of foliar nitrogen. The canopy scattering coefficient (the ratio of BRF and the directional area scattering factor, DASF) has recently been suggested for estimating %N as it suppresses the canopy structural effects on BRF. However, estimation of %N using the scattering coefficient has not yet been investigated for longer spectral wavelengths (>855 nm). We retrieved the canopy scattering coefficient for wavelengths between 400 and 2500 nm from airborne hyperspectral imagery, and then applied a continuous wavelet analysis (CWA) to the scattering coefficient in order to estimate %N. Predictions of %N were also made using partial least squares regression (PLSR). We found that %N can be accurately retrieved using CWA (R² = 0.65, RMSE = 0.33) when four wavelet features are combined, with CWA yielding a more accurate estimation than PLSR (R² = 0.47, RMSE = 0.41). We also found that the wavelet features most sensitive to %N variation in the visible region relate to chlorophyll absorption, while wavelet features in the shortwave infrared regions relate to protein and dry matter absorption. Our results confirm that %N can be retrieved using the scattering coefficient after correcting for canopy structural effect. With the aid of high-fidelity airborne or upcoming space-borne hyperspectral imagery, large-scale foliar nitrogen maps can be generated to improve the modeling of ecosystem processes as well as ecosystem-climate feedbacks.     

叶方向3维空间分布的地面激光雷达反演与分析

叶方向(包括叶倾角和方位角)是决定林冠内部及其下层太阳辐射在3维空间分布的重要因素,并进而影响植被的光合作用效率和林冠的二向性反射特性。本文利用地面激光雷达扫描系统(TLS)对一棵人工阔叶树在水平圆形轨道设置等间距6站进行扫描,获取其完整覆盖的3维点云数据。在手动选取78片点云完整叶片数据的基础上,通过重建单点在其邻域内的法向量和所在叶片主轴方向分别得到了叶的倾角和方位角分布,将构成每片叶子的所有点的倾角和方位角各自均值作为其倾角和方位角。通过与利用角度尺和罗盘进行逐叶片手动测量结果对比发现:基于TLS计算的叶倾角和方位角与手动测量结果均具有较强的相关性,R2分别为0.88(N=209,p0.001)和0.97(N=78,p0.001)。本文方法能准确获取林冠元素的3维空间分布,为估算森林冠层在任意给定光照条件下的消光系数提供了理论基础,为促进地面激光雷达在植被冠层3维结构参数,特别是叶面积指数的反演起到了积极作用。     

Modeling three-dimensional forest structures to drive canopy radiative transfer simulations of bidirectional reflectance factor

Three-dimensional (3-D) Monte Carlo-based radiative transfer (MCRT) models are usually used for benchmarking in intercomparisons of the canopy radiative transfer (RT) simulations. However, the 3-D MCRT models are rarely applied to develop remote sensing algorithms to estimate essential climate variables of forests, due mainly to the difficulties in obtaining realistic stand structures for different forest biomes over regional to global scales. Fortunately, some of important tree structure parameters such as canopy height and tree density distribution have been available globally. This enables to run the intermediate complexities of the 3-D MCRT models. We consequently developed a statistical approach to generate forest structures with intermediate complexities depending on the inputs of canopy height and tree density. It aims at facilitating applications of the 3-D MCRT models to develop remote sensing retrieval algorithms. The proposed approach was evaluated using field measurements of two boreal forest stands at Estonia and USA, respectively. Results demonstrated that the simulations of bidirectional reflectance factor (BRF) based on the measured forest structures agreed well with the BRF based on the generated structures from the proposed approach with the root mean square error (RMSE) and relative RMSE (rRMSE) ranging from 0.002 to 0.006 and from 0.7% to 19.8%, respectively. Comparison of the computed BRF with corresponding MODIS reflectance data yielded RMSE and rRMSE lower than 0.03 and 20%, respectively. Although the results from the current study are limited in two boreal forest stands, our approach has the potential to generate stand structures for different forest biomes.     

柑橘植株冠层氮素和光合色素含量近地遥感估测

柑橘植株营养状况的遥感监测是实现果树轻简高效管理和优质丰产的重要手段,但迄今有关基于低空遥感信息的果树营养诊断研究鲜见报道。本文采用具有490 nm、550 nm、570 nm、671 nm、680 nm、700 nm、720 nm、800 nm、840 nm、900 nm、950 nm等11个波段光谱的八旋翼飞行器(UAV)载多光谱遥感系统,获取距地面100 m高度的哈姆林甜橙植株春季冠层近地遥感信息,对比分析基于多元散射校正(MSC)和标准正态变量(SNV)两种预处理光谱和原始光谱(OS)的偏最小二乘(PLS)、多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)等4种模型对冠层叶片氮素、叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量预测精度的影响。结果显示,距地面100 m高度的多光谱信息,通过SNV光谱预处理和MLR建模对冠层叶片氮素、叶绿素a和叶绿素b含量的预测效果均较好,预测集相关系数(Rp)值分别达0.8036、0.8065和0.8107,预测均方根误差(RMSEP)值分别为0.1363、0.0427和0.0243;而在SNV光谱预处理基础上的LS-SVM建模对冠层类胡萝卜素含量预测效果更优,Rp值达到了0.8535,RMSEP值为0.0117。表明利用机载多光谱图像信息可实现对柑橘植株冠层全氮及叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量的较好估算,为大规模柑橘园植株冠层营养状况的精准和高效监测提供了一条新途径。     

像元结构指数的平面道路交叉口提取方法

针对高分辨率遥感影像中道路交叉口难以用固定几何和光谱特征描述的问题,该文提出了一种基于像元结构指数的交叉口提取方法。采用自适应光谱异质性阈值来提取像元形状特征,较好地适应了不同交叉口之间的场景特征差异;构建了像元形状与交叉口结构的量化映射关系,赋予特征语义信息,从而保证了提取结果的合理性。基于城区复杂场景高分遥感影像的交叉口提取实验表明:所提方法能够准确定位交叉口中心点,并检测道路交叉结构;另外,该方法对于交叉口支路发生变化的情况也具有适用性,定性与定量分析表明了该文方法的有效性。     

基于SVM决策支持树的城市植被类型遥感分类研究

城市植被类型不同,生物量不同,其生态功能与绿化效应也不同。在目前难直接获取城市“绿量”实测数据的情况下,可以绿地面积和植被类型间接反映绿地的生物量和绿化效应。本文利用高分辨率卫星影像IKONOS,以实验区与验证区城市植被类型信息为对象,在对常用的参数和非参数分类方法进行对比实验的基础上,对SVM的核函数进行了分析,构建了基于SVM决策树的城市植被类型分类模型。分类实验结果表明：与其他传统方法分类结果比较,SVM的决策树分类方法对植被类型的分类精度达到83．5％,绿化面积总精度接近95％,取得了良好的效果。     

面向地理国情监测的房屋建筑区树冠覆盖多特征协同提取

针对全国地理国情监测工作新增树冠覆盖提取这一全新的工作任务,本文通过深入分析房屋建筑区主要地物光谱特征和纹理特征,确定以光谱特征归一化植被指数（NDVI）,以及对比度（contrast）信息熵（entropy）两个纹理特征作为判断规则,按照面向对象的思路,设计了一种综合应用高分辨率遥感影像光谱特征和纹理特征的房屋建筑区树冠覆盖范围提取方法。试验结果表明,该方法能够自动提取房屋建筑区树冠覆盖范围,大幅降低了当前常用的目视解译方法的工作量,与采用单一影像特征的提取方法相比,本文方法能够有效地区分房屋建筑区内与树冠覆盖光谱特征相近的地物要素。     

高分辨率遥感测绘嵩山实验场的设计与实现——兼论航空航天遥感定位精度与可靠性的基地化验证方法

以高精度地面基准为参照对遥感定位各种可能的影响要素进行整体性、定量化的验证、分析与评估,显然是一种合理、有效、可信、可行的方式.这里针对实际应用需求,重点介绍嵩山高精度遥感测绘综合实验场的设计思路与实现情况,并对遥感定位精度与可靠性实验场验证的基地化方法进行了探讨与分析.     

Simulation analysis on the relationship between the leaf area index and polarimetric parameters of crops

Abstract

The leaf area index (LAI) is an important parameter to quantitatively describe the structure of vegetation and crops. Uncertainty in the relationship between the LAI and polarimetric parameters is the key problem for LAI estimation from polarimetric synthetic aperture radar (POLSAR) data. However, the existing POLSAR data have difficulties meeting the demand of the aforementioned research. This paper analyses the correlations between the LAI and the polarimetric parameters derived from Cloude and Freeman decompositions using simulated POLSAR data based on a coherent scattering model for maize and wheat. The results show: (1) The POLSAR data at C-band with a large incidence angle (40 degrees) are very suitable for finding the LAI for maize and wheat. (2) For maize there is a strong correlation between the scattering type angle and the LAI at C-band with a large incidence angle, and the coherency entropy, anisotropy, and the power of the double-bounce scattering power component also have significant correlations with the LAI. (3) For wheat at C-band with a high incidence angle, although the correlation coefficient is low, there is still a correlation between the entropy, anisotropy and LAI. Besides, the volume scattering is suitable for extracting the LAI for wheat at X-band.     

黑龙江省矿集区尾矿库遥感监测与分析

尾矿库是一个具有高势能的人造泥石流危险源,存在溃坝危险,一旦失事,容易造成重大或特大事故。尾矿库不仅占据了大量的土地资源、破坏土地植被,给环境安全带来隐患,同时尾矿中含有的各种重金属矿物和毒性物质经过淋滤和渗透,会严重污染尾矿库周边和下游的生态环境。为实现对尾矿库的遥感监测与分析,以黑龙江省重点矿集区尾矿库为研究对象,利用高分辨率遥感图像建立准确的遥感解译标志,对尾矿库进行遥感解译;利用GIS软件提取尾矿库的相关信息,摸清现有尾矿的基本类型、堆存数量、地理位置和有害因素等;同时了解和掌握尾矿堆放区的环境地质情况和生态状况,以期为尾矿库的监督和管理提供科学依据。