基于辐射传输模型的叶片含水量定量反演研究.pdf
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1、 鲁东大学学报(自然科学版)()():收稿日期:修回日期:基金项目:山东省自然科学基金()通信作者简介:姚付启()男教授硕士研究生导师博士研究方向为农业节水及水资源高效利用研究:.:././.基于辐射传输模型的叶片含水量定量反演研究曾凡超赵 静王英修姚付启(.鲁东大学 水利工程学院山东 烟台.长江水利委员会长江科学院武汉)摘要:为了快速、准确地估测出植物的叶片含水量为研究植物生长发育状况提供数据支持本研究通过叶片内部辐射传输机制的 模型模拟出大量不同生化含量和叶肉结构的叶片光谱反射率深入探讨有效反演叶片含水量的植被水分指数并对各指数的稳定性和抗干扰能力进行评估 结果显示各植被水分指数对叶片含水
2、量的敏感性差异不大除水应力指数()和归一化多波段干旱指数()两种指数外其他指数值均随叶片含水量的增加而增加 叶绿素含量的差异对各植被水分指数的影响较小干物质次之叶肉结构影响最大 在抵抗干物质影响和叶肉结构影响方面水分指数()相比其他 种指数来说具有较大优势简单水比指数()次之 通过使用叶片光学模型的模拟光谱来研究叶片含水量变化的光谱响应及其影响因素具有较强的理论性和普适性是研究植物生长发育状况的一种重要手段关键词:辐射传输模型叶片含水量高光谱植被水分指数反演中图分类号:文献标志码:文章编号:()水分对植物的生长发育至关重要对植被的呼吸速率、光合速率、生物量等一系列生理变化和结构变化都有重要影响
3、是研究植被生长的重要指标 水作为植物生长发育的必要条件影响着植被的生长及产量因此及时准确地监测植被的水分状况在植被研究中显得尤为重要 传统的对植被水分的估算大都通过野外实测的手段但实测获取的数据仅仅反映了采样点周边的小范围情况并且只能反映当时较短时间范围内的状况具有一定的局限性而且采样需要布控大量采样点时间和经济成本较高遥感可以很好地满足植被水分监测的空间广泛性和时间连续性特点可以快速、无损、精确地得出所需要的数据 高光谱遥感能够快速无损地捕获地表植被的微弱光谱信息通过光谱信息能够精准地得出所需要的植被叶片含水量的数据是一种反演植被叶片含水量的新技术目前在研究植被生化组分的植被含水量时有 类反
4、演植被含水量的方法即统计算法、物理模型和多种算法集合的方法 基于物理模型的方法相当于传统的经验/半经验方法物理意义明确具有更高的稳定性和普适性其中应用最广泛、模型最简单、最实用的是 模型植被指数是一种可以将不同波段的反射率经过线性或者非线性分析提取独特的光谱信号来反映某种特定信息的指数 通过结合光谱特性植被指数可以提供更加准确的结果这使得它相较于传统的统计回归方法拥有更高的稳定性和鲁棒性 传统的多光谱监测中宽波段植被指数应用较多但由于各个传感器的监测原理不同导致各个传感器得到的植被指数之间缺少可比性从而限制了我们对植被指数的应用随着高光谱技术的发展纳米级窄波段植被指数的应用越来越广泛进而出现了
5、许多有关植物生化参量的植被指数 但是对于各个植被指数来说其对某种特定生化参量的敏感程度以及对于其它因素的抗干扰能力有很大不同如一种植被指数可能对某种特定的生化参量敏感度很高对其它生化参量的敏感度很差且抵抗其他因素干扰的能力很强该植被指数就适合该生化参量的反演但有 鲁东大学学报(自然科学版)第 卷的植被指数可能对某种生化参量敏感度很高但是其抵抗其它因素干扰的能力较差它就不适合该生化参量的反演 因此选取一个对某种特定的生化参量敏感性较高且抵抗其它因素干扰能力较强的植被指数对于定量反演植物的某种特定生化含量有着重要意义国内外学者对不同生化含量的植被指数进行了分析比较 等通过分析 种植被指数与叶面积指
6、数之间的关系得出陆地叶绿素指数()与叶面积指数()有着良好的线性关系并且其对土壤背景的敏感性较弱适合用来反演 等选取了 个叶绿素相关的高光谱植被指数通过分析比较发现归一化植被指数()是与叶绿素最相关的指标 施润和等通过 模型对 种常用的叶绿素高光谱指数进行分析比较得出结构无关色素指数()在对叶绿素含量的敏感性以及抵抗其它因素干扰能力方面更胜一筹赵虎等利用/数据反演冬小麦叶面积指数通过分析比较 种冬小麦 反演植被指数发现比值植被指数()不适宜作为反演 的指标而土壤调节植被指数()、增强植被指数()和双波 段 增 强 植 被 指 数()则在不同的估算模型下有不同的优势应根据模型选取相应的植被指数郑
7、踊谦等为寻找一种可靠的反演 的植被指数选取了 个常用的植被指数在其饱和性和拟合精度方面进行分析比较得出三角植被指数()、改进的土壤可调节 植 被 指 数()和 改 进 的 叶 绿 素 吸 收 指 数()个植被指数对反演 有着较大优势方圣辉等基于 成像光谱数据对植被叶绿素进行反演对选取的 种植被指数进行分析比较发现 波段植被指数的反演精度明显高于 波段植被指数 大多数研究都是针对有关叶绿素浓度以及叶面积指数的植被指数进行分析而对于叶片含水量来说应该也存在一种或几种植被水分指数适合对其反演但目前针对这方面的研究较少因此本研究在结合前人经验的基础上整合了具有一定技术突破的 种典型指数基于 模型模拟出
8、不同生化含量以及不同叶肉结构下的叶片反射率利用植被水分指数对叶片含水量进行反演尝试分析各个指数对叶片含水量的敏感性以及其抵抗其它因素的干扰能力为研究植被叶片含水量提供依据进一步推动遥感监测植物水分含量的发展 研究方法.模型 模型可以计算出叶片内部在 波段的半球反射率和透过率模拟出叶片光谱在遥感研究中被广泛应用是一种基于辐射传输机制的叶片光学模型 这一模型可以应用于各种阔叶植物并且具有良好的准确性和可靠性 模型是从 模型演变过来的 模型是把叶片看作一个密实的结构而 模型是把叶片看作 层表面粗糙的平板和 层空气隔层结合在一起的非密实结构 它模拟了叶片光谱 范围内上行下行辐射通量从而得到叶片的反射率
9、 和透过率 该研究使用 模型其表达式为:()()()式中:表示叶肉结构参数表示叶绿素含量表示叶片含水量表示叶片干物质含量众多学者认为 模型是目前最好的叶片光学模型之一 可以给定叶片含水量、叶绿素含量、干物质含量和叶肉结构参数的具体数值或取值范围输入到模型中模拟出叶片的光谱特征也可以通过光谱特征来反演叶片的生化含量 本文使用 模型来模拟实验数据并通过这些模拟数据来研究不同植被水分指数对叶片含水量的响应程度 此外本文还将利用这个模型来探究其他因素如何影响植被水分指数并提出相应的解决方案通过科学方法来评估可用来反演叶片含水量的植被水分指数.植被水分指数选择及应用利用植被水分指数研究植被叶片含水量的理
10、 第 期曾凡超等:基于辐射传输模型的叶片含水量定量反演研究 论基础为:植被中液态水的含量影响着绿色植被在 范围内的叶片反射率 植被水分指数通常由参考波段和测量波段以比值或者归一化的形式组成 参考波段一般选择对植被含水量敏感度较小的区域如、和 测量波段相比较参考波段来说应该对植被含水量的敏感度较高一般选择在这两个光谱范围内:和 前者的吸收峰主要是、和 后者主要的吸收峰为、和 通过分析植被水分指数的形成机理以及组成形式该研究选择有一定技术突破的典型指数参与后续分析计算公式见表表 植被水分指数计算公式.类型指数计算公式引文比值型水应力指数()水分指数()简单水比指数()归一化型归一化差值近红外指数(
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