利用PROSPECT+SAIL模型反演植物生化参数的植被指数优化模拟

分析3个植被生化参数(叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数)对冠层光谱反射率变化的敏感程度以及影响波段区间,选择3个植被指数作为代价函数的优化比较对象,然后运用微粒群算法和PROSPECT+SAIL模型分别反演叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数,结果表明:基于植被指数作为优化比较对象的模型反演效率较全波段方法有所提高;叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数反演值与实测值的复相关系数分别为90.8％、95.7％和99.7％,均方根误差分别为4.73μg·cm-2、0.001 g·cm-2和0.08.采用植被指数作为优化比较对象可有效地提高基于PROSPECT+SAIL模型反演植被生化参数的精度和效率.     

基于PROSAIL辐射传输模型的毛竹林分冠层反射率模拟研究

冠层光谱反射率直接关系到毛竹（Phyllostachys pubescens Mazel）林冠层参数的反演,对毛竹林地土壤肥力间接估测具有重要意义。以PROSPECT5、PROSAIL模型为基础,从叶片尺度和冠层尺度分析模型参数对叶片和冠层反射率的影响,构建毛竹冠层叶面积指数（LAI）-冠层反射率查找表并通过代价函数选取最优冠层反射率,从而实现毛竹林分冠层反射率的准确模拟。结果表明,在叶片尺度,PROSPECT模型参数敏感性从高到低依次为叶肉结构参数（N） > 叶绿素含量（C_ab） > 等效水厚度（EWT） > 干物质含量（C_m） > 类胡萝卜素含量（C_ar）;在冠层尺度,PROSAIL模型参数敏感性从高到低依次为LAI > C_ab > EWT > C_m > N > C_ar > ALA（平均叶倾角）;叶片尺度反射率整体大于冠层尺度反射率;在400~900 nm波长范围内,PROSAIL模型模拟的冠层光谱反射率与实测光谱反射率拟合效果较好,相对误差为6.71%。     

基于PROSAIL辐射传输模型的毛竹林叶面积旨数遥感反演

采用PROSAIL辐射传输模型建立毛竹林叶面积指数(LAI)-冠层反射率查找表,并结合Landsat TM卫星遥感数据,实现了毛竹林LAI的定量反演.结果表明:PROSAIL模型各输入参数的敏感性由高到低依次为LAI＞叶绿素含量(Cab)＞叶片结构参数(N)＞平均叶倾角(ALA)＞等效水厚度(Cw)＞干物质含量(Cm),并以LAI、Cab两个主要敏感因子用于构建毛竹林LAI-冠层反射率查找表;基于PROSAIL模型的毛竹林LAI遥感反演结果与实测LAI具有很好的一致性,二者相关系数为0.90,均方根误差和相关的均方根误差也较小,分别为0.58和13.0％,但也存在反演LAI平均值高于实际值的问题.     

基于PROSAIL辐射传输模型的毛竹林叶面积指数遥感反演

采用PROSAIL辐射传输模型建立毛竹林叶面积指数(LAI) 冠层反射率查找表,并结合Landsat TM卫星遥感数据,实现了毛竹林LAI的定量反演.结果表明： PROSAIL模型各输入参数的敏感性由高到低依次为LAI>叶绿素含量(C_ab)>叶片结构参数(N)>平均叶倾角(ALA)>等效水厚度(C_w)>干物质含量(C_m),并以LAI、C_ab两个主要敏感因子用于构建毛竹林LAI 冠层反射率查找表;基于PROSAIL模型的毛竹林LAI遥感反演结果与实测LAI具有很好的一致性,二者相关系数为0.90,均方根误差和相关的均方根误差也较小,分别为0.58和13.0%,但也存在反演LAI平均值高于实际值的问题.     

基于PROSAIL模型的水稻田缨帽三角-叶面积指数模型及其应用

缨帽三角(tasseled cap triangle,TCT)-叶面积指数(leaf area index,LAI)等值线模型是一种反映植被叶面积指数等值线在红光(Red)-近红外(NIR)波段反射率组成的光谱空间中分布规律的模型,在此基础上建立LAI遥感反演模型比常用的统计关系模型更加精确.本文利用水稻田实测数据,验证了PROSAIL模型对水稻冠层反射率模拟的适用性,并对模型的输入参数进行率定,最终确定了PROSAIL模型模拟水稻冠层反射率的输入参数的取值范围.在此基础上构建了水稻田TCT-LAI等值线模型,建立了LAI遥感反演所需的查找表,将其分别用于Landsat 8和WorldView 3数据进行水稻田LAI反演.结果表明: 利用基于TCT-LAI等值线模型建立查找表反演的LAI与实测LAI具有良好的线性相关关系,R²=0.76,RMSE=0.47;与Landsat 8的LAI反演结果相比,WorldView 3反演的LAI值域范围更大,数据分布更离散.将Landsat 8、WorldView 3反射率数据重采样至1 km后进行LAI反演, MODIS LAI 产品的反演结果存在明显低估现象.     

4-Scale几何光学模型冠层反射率模拟的空间尺度适用性

明确4-Scale模型模拟森林冠层反射率适用的空间尺度,有助于提高其应用于不同植被类型冠层反射率模拟时的精度,进而提升其开展叶面积指数、郁闭度和其他参数的反演精度。以黑龙江省尚志市帽儿山实验林场2块100 m×100 m森林样地(阔叶林与混交林各一块)为研究对象,分别分割为10、20、30、40和50 m空间尺度,使用4-Scale模型模拟森林冠层反射率,采用局部平均法、最邻近法、双线性内插法和立方卷积法对空间分辨率为10 m的Sentinel-2影像升尺度转换至其他尺度并评价,对比分析模拟冠层反射率和遥感像元反射率,明确混交林和阔叶林适合4-Scale模型高精度反演参数的空间尺度。结果表明：4-Scale模型整体低估了像元森林冠层反射率,混交林和阔叶林冠层反射率在20 m尺度的模拟效果均最差,红光波段和近红外波段的均方根误差(RMSE)和平均绝对偏差(MAE)均较大;>20 m尺度的模拟效果开始变好,混交林40 m、阔叶林30 m时模型的适用性最佳,红光波段和近红外波段下,模拟值与遥感像元反射率之差的均值和标准差最小,RMSE和MAE同样最小;10 m尺度混交林和阔叶林模拟结果...     

小麦叶面积指数与冠层反射光谱的定量关系

在分析不同氮素水平下小麦叶面积指数（LAI）和冠层光谱反射率随生育期变化模式的基础上,确立了LAI与冠层光谱反射率及光谱参数的相关关系,提出了小麦LAI的敏感光谱参数及预测方程.结果表明,小麦LAI和近红外短波段（760～1 220 nm）反射率都随施氮量的增加呈上升趋势,可见光波段反射率则相反;从拔节期到成熟期,LAI和近红外短波段反射率均表现为先上升后下降的趋势,而可见光波段（460～710 nm）反射率随生育期的推进先降低后升高,以孕穗期反射率最低,近红外长波段区域（1 480～1 650 nm）反射率的变化与可见光部分相同.LAI与可见光波段反射率呈负相关,与近红外短波段反射率呈极显著正相关,其中以810 nm相关性最好.可以选择RVI(810,510)和DVI(810,560)作为反演小麦LAI的光谱参数.另外,在证明垂直植被指数PVI和转换型土壤调整指数TSAVI对LAI预测能力的同时,发现利用RVI(810,510)、DVI(810,560)和PVI 3个植被指数共同推算小麦LAI的准确度更高.     

基于辐射传输模型的高光谱植被指数与叶绿素浓度及叶面积指数的线性关系改进

高光谱植被指数以其特有的精细光谱特征,能够获得非常细微的植被生理状况和环境胁迫差异,因而使遥感技术在精细农业中的应用.尤其是在叶绿素浓度和叶面积指数的反演上面有着广阔的应用前景.然而,现有的植被指数往往和这2个参数呈非线性关系,且只对某一区间的数值敏感,无法适用于其它植被覆盖程度的研究.为了寻找合适的波段位置以改善植被指数与叶绿素浓度和叶面积指数的线性关系,去除饱和区域,进而提高这2个参数的实际估算精度,该文选取了叶绿素浓度和叶面积指数,以辐射传输模型PROSPECT和SAIL为基础,模拟了这2个参数变化对3类高光谱植被指数(归一化植被指数(NDVI)、优化的简单比值指数(MSR)和优化的叶绿素吸收率指数(MCARI))的影响.叶绿素浓度变化敏感性分析结果表明,对这3类植被指数而言,750 nm和705 nm的叶片反射率更适合实际的叶绿素浓度反演.以750 nm和705 nm代替800 nm/700 nm和670 nm成功地提高了3类植被指数与叶绿素浓度的线性相关程度,其中MCARI705和叶绿素浓度基本呈线性关系.叶面积指数变化敏感性分析I口j样显示,以750 nm和705 nm组成的植被指数能够获取更可靠的叶面积指数信息,尤其对于高植被覆盖区域.其中MCARI705能较好地降低随叶面积指数变化的饱和程度,相比其它植被指数,当叶面积指数大于8时,MCARI705才出现明显的饱和.由于冠层的尺度效应,波段位置的选择对植被指数与叶面积指数线性关系的改善不及对叶绿素浓度明显.     

三种植被冠层二向反射分布函数模型的比较

随着定量遥感技术的发展, 描述森林冠层二向反射分布函数(BRDF)的机理模型越来越多。该研究采用3种植被冠层BRDF模型——DART模型、4SCALE模型和MGEOSAIL模型, 模拟了不同郁闭度样地在红光、近红外波段各个观测角度下的场景反射率, 并比较分析了不同BRDF模型的适用性和局限性。结果表明: MGEOSAIL模型只适于模拟样地郁闭度较小、林木个体较大条件下的场景反射率, 且热点效果不十分明显; DART模型和4SCALE模型适于任何郁闭度条件下的场景反射率的模拟, 并且精度较高; 4SCALE模型模拟的场景反射率介于DART模型模拟的1次散射与5次散射之间。这3种模型在模拟近红外波段的场景反射率时, 均存在“碗边”效应。     

MODIS植被指数与水稻叶面积指数及叶片叶绿素含量相关性研究

利用光谱分辨率为3nm的ASD FieldSpec UV／VNIR光谱仪获得了2002和2003年水稻整个生长期的高光谱数据,同时对水稻叶面积指数(LAI)和叶绿素含量(CHL．Ｃ)进行了测定,对中分辨率成像光谱仪(MODIS)的增强植被指数(EVI)、归一化植被指数(NＤVI)以及红边位置(REP)与LAI及CHL．C之间的关系进行了研究．结果表明。LAI与冠层光谱在可见光、近红外波段相关性较好,叶绿素含量与冠层光谱在红光波段相关性较好．EVI、REP和LAI之间的相关关系不受水稻覆盖率的影响;NDVI与LAI的相关关系在水稻低覆盖率情况下较好;在水稻高覆盖率情况下。EVI和REP比NDVI与LAI之间的相关关系要好．MODIS-NDVI、EVI及REP与叶片叶绿素含量相关性较好．由此可见,EVI和REP可以有效地监测水稻LAI和CHL．C．     

利用数字植物冠层图象分析仪测定南亚热带森林叶面积指数的初步报道

介绍了当今较先进的数字植物冠层图象分析仪的理论基础、实际应用的特点 ,测定了南亚热带丘陵地区 8种森林类型 (包括人工林和自然次生林 )的叶面积指数、太阳直射透过系数等群落冠层特征 ,同时测定一由荒坡草地自然发育而成的灌木草坡群落的叶面积指数。根据测定数据比较分析了不同人工林群落 1 1a发展这些特征的变化 ,并与次生自然林的测定数据进行比较 ,同时还对 1 1a与 1 4a树龄马占相思林林冠变化进行比较分析。     

双集合卡尔曼滤波LAI同化结合BEPS模型的竹林生态系统碳通量模拟

叶面积指数(LAI)是森林生态系统碳循环研究的重要观测数据,也是驱动森林生态系统模型模拟碳循环的重要参数.本文以毛竹林和雷竹林为研究对象,首先利用双集合卡尔曼滤波,同化两种竹林生态系统观测站点2014—2015年MODIS LAI时间序列数据,然后将同化的高质量毛竹LAI和雷竹LAI作为输入数据驱动BEPS模型,模拟两种竹林生态系统总初级生产力(GPP)、净生态系统碳交换量(NEE)和总生态系统呼吸(TER)等碳循环数据,并用通量站实际观测值评价模拟结果;另外,还对比不同质量LAI对碳循环模拟的影响.结果表明: 双集合卡尔曼滤波同化得到的毛竹林和雷竹林LAI与实测LAI之间的相关关系极为显著,R²分别为0.81和0.91,且均方根误差和绝对偏差均较小,极大地提高了MODIS LAI的产品精度;在同化得到的LAI驱动下,BEPS模型模拟的毛竹林GPP、NEE和TER与实际观测值之间的R²分别为0.66、0.47和0.64,雷竹林分别为0.66、0.45和0.73,模拟结果均好于三次样条帽盖算法平滑LAI模拟得到的GPP、NEE和TER,其中,毛竹林、雷竹林NEE的模拟精度提高幅度最大,分别为11.2%和11.8%.     

Utilizing in situ directional hyperspectral measurements to validate bio-indicator simulations for a corn crop canopy

Two radiative transfer canopy models, SAIL and the two-layer Markov-Chain Canopy Reflectance Model (MCRM), were coupled with in situ leaf optical properties to simulate canopy-level spectral band ratio vegetation indices with the focus on the photochemical reflectance index in a cornfield. In situ hyperspectral measurements were made at both leaf and canopy levels. Leaf optical properties were obtained from both sunlit and shaded leaves. Canopy reflectance was acquired for eight different relative azimuth angles (ψ) at three different view zenith angles (θ_v), and later used to validate model outputs. Field observations of PRI for sunlit leaves exhibited lower values than shaded leaves, indicating higher light stress. Canopy PRI expressed obvious sensitivity to viewing geometry, as a function of both θ_v and ψ. Overall, simulations from MCRM exhibited better agreements with in situ values than SAIL. When using only sunlit leaves as input, the MCRM-simulated PRI values showed satisfactory correlation and RMSE, as compared to in situ values. However, the performance of the MCRM model was significantly improved after defining a lower canopy layer comprised of shaded leaves beneath the upper sunlit leaf layer. Four other widely used band ratio vegetation indices were also studied and compared with the PRI results. MCRM simulations were able to generate satisfactory simulations for these other four indices when using only sunlit leaves as input; but unlike PRI, adding shaded leaves did not improve the performance of MCRM. These results support the hypothesis that the PRI is sensitive to physiological dynamics while the others detect static factors related to canopy structure. Sensitivity analysis was performed on MCRM in order to better understand the effects of structure related parameters on the PRI simulations. LAI showed the most significant impact on MCRM-simulated PRI among the parameters studied. This research shows the importance of hyperspectral and narrow band sensor studies, and especially the necessity of including the green wavelengths (e.g., 531 nm) on satellites proposing to monitor carbon dynamics of terrestrial ecosystems.     

南方人工林叶面积指数的摄影测量

利用CI-110冠层分析仪、鱼眼镜头数码照片分析,结合胸径-叶片半表面积模型对千烟洲不同森林类型(20年生)的叶面积指数进行了测定,并对3种方法进行了比较.共调查74块样地.研究对象主要为湿地松(Pinus elliottii)林、马尾松(Pinus massoniana)林、杉木(Cunninghamia lanceolata)林.针对上述3种林型,CI-110观测值分别为1.355(0.38～2.85)、1.265(0.62～2.55)和2.140(0.76～3.31);鱼眼镜头测定值依次为1.339(0.71～1.79)、1.491(1.11～1.92)和1.984(1.26～2.59).利用胸径-叶片半表面积模型测定的叶面积指数(范围)依次为4.53(2.24～6.34)、3.88(1.19～6.28)和6.63(3.5～8.37).间接仪器法测定的值明显小于实测值,但具有一定的相关性.胸径-叶片半表面积模型测定叶面积指数最为可靠,而鱼眼镜头测定法比冠层分析仪测定精度高.     

于星载通道光谱指数与小麦冠层叶片氮素营养指标的定量关系

利用空间遥感信息大面积监测小麦冠层氮素营养状况和生产力指标具有重要意义和应用前景.本研究基于不同施氮水平下小麦冠层反射光谱信息,利用响应函数模拟基于不同卫星通道构建的光谱指数(包括单波段、比值光谱指数和归一化光谱指数),分析基于星载通道的光谱指数与小麦冠层叶片氮素营养指标的定量关系,确定监测小麦冠层叶片氮素营养的较好卫星传感器和光谱波段,建立小麦冠层氮素营养指标监测方程.结果表明：利用NDVI(MSS₇, MSS₅)、NDVI(RBV₃, RBV₂)、TM₄、CH₂、MODIS₁和MODIS₂遥感数据可以预估小麦叶片氮含量(LNC),其决定系数（R₂）在0.60以上;应用NDVI(PB₄, PB₂)、NDVI(CH₂, CH₁)、NDVI(MSS₇, MSS₅)、RVI(MSS₇, MSS₅)、MODIS₁和MODIS₂可以预测小麦叶片氮积累量(LNA),其R₂大于0.86.比较而言,NDVI(MSS₇, MSS₅)和NDVI(PB₄, PB₂)分别为预测小麦LNC和LNA的适宜星载通道光谱参数.     

基于辐射传输模型的高光谱植被指数与叶绿素浓度及叶面积指数的线性关系改进

高光谱植被指数以其特有的精细光谱特征, 能够获得非常细微的植被生理状况和环境胁迫差异, 因而使遥感技术在精细农业中的应用, 尤其是在叶绿素浓度和叶面积指数的反演上面有着广阔的应用前景。然而, 现有的植被指数往往和这2个参数呈非线性关系, 且只对某一区间的数值敏感, 无法适用于其它植被覆盖程度的研究。为了寻找合适的波段位置以改善植被指数与叶绿素浓度和叶面积指数的线性关系, 去除饱和区域, 进而提高这2个参数的实际估算精度, 该文选取了叶绿素浓度和叶面积指数, 以辐射传输模型PROSPECT和SAIL为基础, 模拟了这2个参数变化对3类高光谱植被指数(归一化植被指数(NDVI)、 优化的简单比值指数(MSR)和优化的叶绿素吸收率指数(MCARI))的影响。叶绿素浓度变化敏感性分析结果表明, 对这3类植被指数而言, 750 nm 和705 nm 的叶片反射率更适合实际的叶绿素浓度反演。以750 nm 和705 nm代替 800 nm/700 nm 和670 nm成功地提高了3类植被指数与叶绿素浓度的线性相关程度, 其中MCARI705 和叶绿素浓度基本呈线性关系。叶面积指数变化敏感性分析同样显示, 以750 nm 和705 nm 组成的植被指数能够获取更可靠的叶面积指数信息, 尤其对于高植被覆盖区域。其中MCARI705 能较好地降低随叶面积指数变化的饱和程度, 相比其它植被指数, 当叶面积指数大于8时, MCARI705 才出现明显的饱和。由于冠层的尺度效应, 波段位置的选择对植被指数与叶面积指数线性关系的改善不及对叶绿素浓度明显。     

川西亚高山典型森林生态系统截留水文效应

截留是水文循环的一个重要过程,水文功能是森林生态系统功能的重要方面,林冠和枯落物截留实现对大气降水的二次分配过程.为深入认识生态系统截留的水文效应,采用野外观测和人工降雨模拟试验相结合的方法,研究了2008年和2009年5-10月贡嘎山亚高山峨眉冷杉中龄林、峨眉冷杉成熟林和针阔混交林的冠层枯落物截留能力.结果表明,峨眉冷杉中龄林2008年林冠截留率为20.9％,针阔混交林2008年和2009年林冠截留率分别为23.0％和23.6％,林冠截留率的年际间变化不大,林冠截留主要受到降雨特征影响.3种林型枯落物饱和持水能力分别为5.1、5.1和5.7 mm,显著高于林冠的饱和持水能力,但由于冠层的截留蒸发速率较高,林冠截留蒸发仍是生态系统截留蒸发的主要组成部分.     

粤北山地常绿阔叶林自然干扰后冠层结构与林下光照动态

以粤北车八岭2008年受冰灾破坏的山地常绿阔叶林为研究对象,设置2 hm2固定样地开展连续3a(2008—2010年)的群落调查,并采用半球面影像技术(Hemispherical photography)获取冠层结构和林下光照指标,分析灾后森林演替过程中冠层结构和林下光照的动态。研究发现:1)灾后森林恢复过程中,样地林下光照(直射光、散射光和总光照)均随林冠开度的减少、叶面积指数的增加而减少;2)从2008到2010年,各年度冠层结构和林下光照的差异均极显著(P<0.0001),但年间差异程度有逐年减少的趋势;3)灾后森林恢复前3a,林下直射光对林下总光照的贡献大于散射光,其时空波动性也大于散射光;4)林冠开度对冠层结构的反映程度比叶面积指数高,冠层结构对林下散射光的影响比对直射光大。灾后林木先是迅速生长然后生长速度缓慢下来并逐渐稳定,随森林逐渐郁闭林下光照也随之减少,其中林冠开度用于评价冠层结构动态的效果更佳,林下直射光比散射光的时空变化更复杂。     

A Novel Moisture Adjusted Vegetation Index (MAVI) to Reduce Background Reflectance and Topographical Effects on LAI Retrieval

A new moisture adjusted vegetation index (MAVI) is proposed using the red, near infrared, and shortwave infrared (SWIR) reflectance in band-ratio form in this paper. The effectiveness of MAVI in retrieving leaf area index (LAI) is investigated using Landsat-5 data and field LAI measurements in two forest and two grassland areas. The ability of MAVI to retrieve forest LAI under different background conditions is further evaluated using canopy reflectance of Jack Pine and Black Spruce forests simulated by the 4-Scale model. Compared with several commonly used two-band vegetation index, such as normalized difference vegetation index, soil adjusted vegetation index, modified soil adjusted vegetation index, optimized soil adjusted vegetation index, MAVI is a better predictor of LAI, on average, which can explain 70% of variations of LAI in the four study areas. Similar to other SWIR-related three-band vegetation index, such as modified normalized difference vegetation index (MNDVI) and reduced simple ratio (RSR), MAVI is able to reduce the background reflectance effects on forest canopy LAI retrieval. MAVI is more suitable for retrieving LAI than RSR and MNDVI, because it avoids the difficulty in properly determining the maximum and minimum SWIR values required in RSR and MNDVI, which improves the robustness of MAVI in retrieving LAI of different land cover types. Moreover, MAVI is expressed as ratios between different spectral bands, greatly reducing the noise caused by topographical variations, which makes it more suitable for applications in mountainous area.