叶面积指数与植被指数饱和点分析及验证.pdf

用植被指数()提取叶面积指数()时由于叶面积指数较高的区域植被指数容易达到饱和植被指数随叶面积指数增加不再呈线性增长导致叶面积指数的低估 为了解决叶面积指数与植被指数的饱和点问题以帽儿山实验林场为研究区选取 块 大样地在每个大样地内选取 块 的小样地另外选取 块 的示范样地共 块样地使用 和 两种冠层分析仪测量各样地的叶面积指数作为样本数据 应用贝尔定律分析植被土壤体系所构成的混合像元筛选出 种植被指数构建植被指数与叶面积指数的函数关系式并模拟均匀分布、球形分布、喜平型分布、喜直型分布等 种叶倾角分布的阔叶树和针叶树冠层反射率分析不同叶倾角的阔叶树和针叶树植被指数随叶面积指数变化规律并用实测数据验证 结果表明:无论是阔叶还是针叶在 种叶倾角分布下对叶面积指数敏感性最高的是比值植被指数抗大气植被指数、转换型土壤调节植被指数和归一化植被指数对叶面积指数敏感性较强增强型植被指数、土壤调节植被指数、修改型土壤调节植被指数对叶面积指数敏感性较低敏感性最低的是垂直植被指数和差值植被指数 比值植被指数抗饱和性最好且与叶面积指数呈线性关系实测验证数据的植被指数抗饱和性与模拟数据的敏感性分析结果一致 利用植被指数进行研究区域叶面积指数反演比值植被指数反演模型的精度最高决定系数()为.因此选择比值植被指数作为反演研究区域叶面积指数的最佳植被指数关键词 植被指数叶面积指数饱和贝尔定律反射率方程分类号./(.)/():.()().().()()().()()().()().().叶面积指数()定义为单位地表面积上植物叶表面积的一半自提出以来已成为一个重要的地学领域应用广泛的指标 早期获取叶面积指数费时、费力而且只适用于小范围测量 卫星遥感提供了一种获取森林叶面积指数的方法其中光学遥感数据是用于反演森林叶面积指数最常用的数据源叶面积指数的反演在遥感初期就受到了重视一直是遥感反演领域的热点 利用植被指数与叶面积指数的半经验模型实现光学遥感数据反演叶面积指数叶面积指数与遥感植被指数呈较强的正相关通过构建函数对叶面积指数估算 而植被指数提取叶面积指数时存在植被指数饱和问题在叶面积指数较高的地区植被指数与叶面积指数不再线性增长导致叶面积指数的低估 .根据贝尔定律提出通用半经验模型建立植被指数与叶面积指数函数关系在叶面积指数大于 时利用植被指数估算叶面积指数时会出现饱和现象 .根据植被指数和贝尔定律构建指数模型评估植被指数和叶面积指数的相关性提出植被指数对叶面积指数的敏感性随着叶面积指数的增加逐渐降低直至饱和并且植被不同饱和点不同赵建顺等依据 模型对盐地碱蓬植被指数饱和点进行分析比较转换型土壤调节植被指数()表现最好 因此利用光学遥感数据提取叶面积指数具有一定的局限性在一定程度上会影响其反演精度本研究从植被与光谱的物理特征出发建立植被指数与叶面积指数的函数关系模拟均匀分布、球形分布、喜平型分布、喜直型分布等 种叶倾角阔叶和针叶冠层反射率根据贝尔定律分析不同叶倾角植被指数随叶面积指数的变化规律采用敏感性函数评价不同植被指数的抗饱和性结合外业调查数据和 数据加以验证最后选出抗饱和性强的植被指数构建叶面积指数估测模型对研究区域叶面积指数反演 研究区概况帽儿山实验林场位于黑龙江省尚志市(.、.见图)研究区由 个营林区组成该地区平均海拔 属于温带季风气候土壤为典型暗棕壤 主要树种有落叶松()、樟子松(.)、红松()、水曲柳()、榆树()、枫桦()、杨树()、胡桃楸()等 研究方法.数据采集在帽儿山林场内选取 块 大样地在每个大样地内选取 块 的小样地另外选取一块 的示范样地总共 块样地的数据作为数据样本 使用(美国 公司配备一个 的光学感应传感器从 个不同角度天顶角方向测量冠层光强变化)和(南京慧明仪器仪表有限公司手持仪器在植物冠层下穿行或行走即可获取叶面积指数、丛生指数、间隙率、光合有效辐射、光合有效辐射分量等植物冠层的参数)两种冠层分析仪测量叶面积指数在每个样地中垂直于太阳入射方向每隔 设置一条 样线共 条记录每条 样线起始点的坐标和方位在 样线上每 设置一个 测点每个样线上共设置 个 测点 在两个样线的中间 线上每隔 设置 个 测量点与样线上的 测量点交错设置利用 记录各 测量点坐标并采集每块样地照片图 胁迫下龙葵生长状态.遥感数据收集与处理使用与叶面积指数实测数据时间相近的(年 月 日)遥感影像 于 年 月 发射携带一枚多光谱成像仪可覆盖 个光谱波段幅宽达 地面分辨率分别为、利用遥感影像处理软件对遥感影像进行辐射定标、大气校正、地形校正等预处理 提取每个叶面积指数点的近红外波段、红色波段、蓝色波段反射率并计算植被指数计算 和 两种测量仪器各自的空间范围并与 影像的分辨率相对应获取在 分辨率叶面积指数的相对真值.叶面积指数与植被指数饱和点叶面积指数与遥感地表反射率计算的植被指数呈较强的正相关通过建立这种函数关系以叶面积指数()为自变量植被指数()为因变量建立二元回归模型拟合回归函数为:()()贝尔定律假设冠层为连续的植被推导了树冠孔隙率、消光系数、聚集系数、叶倾角和叶面积指数之间的关系 贝尔定律是间接测量叶面积指数 东 北 林 业 大 学 学 报 第 卷的理论基础公式如下:()()/()()/()()式中:()为当天顶角为 时的透过率()为消光系数(指单位面积叶子在垂直太阳光入射方向平面上的投影)为天顶角 是描述冠层内叶片元素聚集程度的聚集指数 为叶面积指数 贝尔定律集中了消光系数、聚集系数、叶面积指数、叶倾角等各个因素假定像元是植被土壤体系所构成的混合像元则像元的反射率()为:()/)()/()式中:为植被冠层的反射率因子为土壤背景的双向反射率因子 假设存在土壤线则土壤线方程为:()土壤线是由近红外波段()和红色波段()的反射率所构成的二维平面上土壤光谱值之间的线性关系 式中下角标 表示土壤 为土壤线斜率 为土壤线截距 为土壤线与坐标轴 之间的夹角/公式()计算近红外波段的反射率()和红色波段的反射率()则:()/)()/()()/)()/()式中:为植被在近红外波段反射率为植被在红色波段反射率在光入射方向上叶片面积在垂直平面上不同方向的投影值 即 为 贝 尔 定 律 中 的 消 光 系 数()()与叶片叶倾角和太阳天顶角有直接关系 叶倾角分布函数()的积分为冠层的消光系数不同的叶倾角分布有不同的()如果天顶角为 方位角为 则 函数由()在半球上的加权积分计算:()()()()式中:为树冠高度 为冠层元素法线方向在大多数情况下消光系数()可以通过使用公式()对分布函数进行积分得到 .提出一种通用的计算各种叶倾角分布函数的消光系数天顶角为 对于喜平型分布:()()叶片球形分布和均匀分布:().()叶片喜直型分布:()/().植被指数选取本研究借鉴以往经验选择以斜率为特征的指数:归一化植被指数()、比值植被指数()、土壤调节植被指数()、土壤调节植被指数()、转换型土壤调节植被指数()、抗大气植被指数()、修改型土壤调节植被指数()、增强型植被指数()以距离为特征的指数:垂直植被指数()还有差值植被指数()种植被指数(见表)表 植被指数及其表达式植被指数表达式归一化植被指数()()/()比值植被指数()/土壤调节植被指数()()/()()垂直植被指数()()/抗大气植被指数()()/()转换型土壤调节植被指数()()/()修改型土壤调节植被指数()()()/增强型植被指数().()/(.)差值植被指数()注:表示近红外波段反射率 表示红色波段反射率表示蓝色波段反射率.为了进行理论分析将公式()、()分别代入 种植被指数计算公式:()/()()/()/()()()()/()()/()/()()()()/()()/()/()()()()()/()()/()()/()()/()/()()()()/()()/()/()()()()()()/().()/().()/()/()(.)()()/()()()第 期 王晓冰等:叶面积指数与植被指数饱和点分析及验证式()中:()红色波段和近红外波段反射率的简单比值可以有效消除遥感数据测量的误差使提取的植被生理生化参数更加准确因此比值植被指数是提取地表植被生理生化参数的最简单方法 由于 的值很小对于公式()()可化简为:()/()()/()/()()()/()()()/()/()()()假设当 的值很小时公式()、()可进一步变换为:()()()()/()()()/()/()()()则比值植被指数()与叶面积指数()呈线性关系土壤调节植被指数与叶面积指数呈非线性关系土壤调节植被指数虽然引入土壤调节参数()但是不能完全消除土壤背景的影响归一化植被指数是将近红外波段和红色波段反射率的差归一化为它们的和在理想情况下对于裸土而言归一化植被指数为零假设当土壤线截距时则:()/()()此时归一化植被指数为常数而不为 归一化植被指数与土壤辐射亮度无关 假设 时则:()/()()则此时归一化植被指数值与 有关归一化植被指数值与土壤辐射亮度有关 由此可知归一化植被指数效果并非很理想呈双曲线关系归一化植被指数在低植被覆盖时对叶面积指数敏感 则比值植被指数为:()/()()由公式()可知比值植被指数()是归一化植被指数的非线性函数由于归一化植被指数与叶面积指数不是线性关系归一化植被指数随着叶面积指数增加而饱和因此比值植被指数与叶面积指数的线性关系比归一化植被指数更强因此比值植被指数对叶面积指数具有很强的敏感性而被首选对于垂直植被指数()假设当土壤线截距时则垂直植被指数为:()()/)()()()()此时垂直植被指数与叶面积指数呈指数函数关系垂直植被指数随叶面积指数增加而饱和垂直植被指数只有在低植被密度条件下才能消除土壤影响在高植被密度条件下垂直植被指数的效果并不理想由于大气对红色波段和近红外波段反射率影响很大抗大气植被指数()通过引入蓝色波段减小了大气气溶胶对红色波段的影响能够更好的提取植被参数信息在植被茂密的区域大气对反射率的影响要大于土壤背景的影响 转换型土壤调节植被指数()引入土壤线来减弱土壤背景的影响对叶面积指数有很高的敏感性 其他的植被指数由于引入复杂的数学运算不仅不会降低反演植被参数的误差反而会增加误差 修改型土壤调节植被指数()由于对反射率进行平方等数学变换噪声会被放大噪声放大几乎使这两个波段在提取植被参数上的微弱信号完全丢失土壤调节植被指数()通过在计算式中引入参数()虽然会降低土壤背景的影响但是该参数会降低土壤调节植被指数()对叶面积指数的敏感性土壤调节植被指数()效果要好于修改型土壤调节植被指数增强型植被指数()与抗大气植被指数同样引入蓝色波段但是其运算比抗大气植被指数复杂所以敏感性要低于抗大气植被指数差值植被指数()由于只是对红色波段和近红外波段反射率进行减法运算因此对叶面积指数敏感性最低.反射率模型 模型是基于平板模型提出的叶片反射率模型用来模拟不同生化参数下阔叶植物叶片在 反射率和透过率模型需要输入 个参数(叶片结构参数()叶绿素面积质量()叶片水分面积质量()和干物质质量()模型是针对无明显栅栏组织且多为球形细胞的针叶的光谱特征而建立的用于模拟针叶簇或单针叶的光谱特征 模型需要输入参数分别为细胞直径、叶片厚度、空隙间隙、白化吸收、基吸收、叶片叶绿素面积质量、叶片水分面积质量、叶片纤维素面积质量、叶片氮面积质量 模型是一种冠层双向反射率模型用来模拟森林冠层在任意太阳和观测方向上的反射率和透射率模型需要输入以下参数:叶片反射率和透 东 北 林 业 大 学 学 报 第 卷射率、叶倾角分布()、叶面积指数、观测天顶角和方位角、土壤反射率利用反射率模型模拟冠层反射率(模型模拟阔叶冠层反射率 模型模拟针叶冠层反射率)模拟叶倾角为均匀分布、球形分布、喜平型分布、喜直型分布 种叶倾角分布下冠层反射率计算植被指数.灵敏性分析方法.模型和 模型参数确定在使用 模型和 模型前需要对模型参数进行敏感性分析参数敏感性分析是确定模型参数有效的过滤工具细化敏感性大的参数结合研究所用到的波段对敏感性小的参数设为定值对于敏感性大的参数通过查阅文献确定其值并将各参数单位处理为模型所需单位 模型参数:叶片结构参数为.步长为.叶绿素面积质量为步长为 叶片水分面积质量为.步长为.叶片干物质质量为.步长为.模型参数:细胞直径为步长为 空隙间隙为.步长为.叶子厚度为.步长为.基吸收为.步长为.白化吸收为.步长为.叶绿素面积质量为步长为 叶片水分面积质量为步长为 叶片纤维素面积质量为步长为 叶片氮面积质量为.步长为.植被指数灵敏性通过调整叶面积指数研究不同叶面积指数影响下植被指数的抗饱和程度采用敏感度()作为评价指标可以描述为某一变量 在以 为步长变化的过程中对结果的影响程度以 为参考点敏感度()定义为:()()/()式中:()为参考点 处的植被指数值 为叶面积指数变化值 假设增量一定 越大则变化越显著抗饱和性越好.实测数据验证根据 提取植被指数与实测叶面积指数数据按叶面积指数从小到大从样本中选取部分数据对模拟数据进行验证以叶面积指数为自变量植被指数为因变量进行拟合分析植被指数随实测叶面积指数模拟数据的拟合程度 根据模拟数据与实测数据验证挑选最适合的植被指数进行研究区域叶面积指数反演 随机选取 样本数据拟合回归模型样本数据作为样本检验数据 以植被指数为自变量叶面积指数为因变量选用决定系数()、均方根误差()、相对偏差()对模型进行评价 ()()()式中:为样本总数为实测值为采用全部数据建模得到的估测值是样本平均值 是拟合模型系数的个数 结果与分析.模型与 模型参数的敏感性由图 可知叶片结构参数()在 对反射率一直有影响且反射率随叶片结构参数增大而增大对反射率影响显著叶绿素面积质量()对反射率影响主要集中在可见光波段反射率随叶绿素面积质量增加而降低在可见光波段以后对反射率没有影响叶片水分面积质量()在 对反射率没有影响其影响主要集中在 以后反射率随参数增加而降低对反射率影响较为显著干物质质量()对反射率影响集中在 以后反射率随干物质质量增加而降低对反射率影响较为显著由图 可知细胞直径和在整个光谱范围内对反射率一直有影响影响非常显著反射率随细胞直径增加而降低空隙间隙对整个光谱范围反射率均有影响反射率随参数增加而增大叶绿素面积质量对反射率影响主要集中在可见光波段反射率随叶绿素含量增加而降低影响非常显著叶片水分面积质量在 对反射率没有影响其影响主要集中在 以后反射率随叶片水分面积质量增加而降低对反射率影响较为显著叶片厚度、基吸收、白化吸收、纤维素面积质量和氮面积质量对反射率影响不显著反射率随参数变化不太明显根据本研究所用到的波段以及 模型和 模型参数敏感性性分析结果影响 模型反射率的参数有结构参数()和叶第 期 王晓冰等:叶面积指数与植被指数饱和点分析及验证绿素面积质量()影响 模型反射率的参数有细胞直径、空隙间隙和叶绿素面积质量图 模型反射率随参数变化曲线图 模型反射率随参数变化曲线 模型中结构参数为.叶绿素面积质量为 水分面积质量为.干物质面积质量为.模型中细胞直径为 空隙间隙为.叶片厚度为.基吸收为.白化吸收为 叶绿素面积质量为 水分面积质量为 纤维素面积质量为 氮面积质量为 由于研究区域主要是暗棕壤选择约翰霍普金斯大学()光谱数据库中的深棕色细砂壤土 东 北 林 业 大 学 学 报 第 卷光谱数据作为背景反射率叶面积指数取值范围为.步长为.分别模拟叶倾角分布为均匀分布、球形分布、喜平型分布、喜直型分布的冠层反射率 将模拟的冠层反射率带入公式中聚集指数()取外业实测数据.()为 种叶倾角分别对应的值.植被指数饱和点和敏感性由图 可知阔叶不同植被指数随叶面积指数的变化趋势在 种叶倾角下 种植被指数均随叶面积指数增加而增加与叶面积指数呈正相关 种植被指数均为喜平型分布植被指数值最高其次为均匀分布和球形分布最后为喜直型分布原因是模拟的喜平型分布冠层反射率大于其它 种叶倾角分布的冠层反射率 且 种叶倾角对应的植被指数除比值植被指数外均随叶面积指数增加逐渐饱和不同的叶倾角对植被指数的影响不同对于比值植被指数、土壤调节植被指数、垂直植被指数、修改型土壤调节植被指数、增强型植被指数和差值植被指数叶倾角在叶面积指数整个阶段对植被指数均有影响叶面积指数点分散离散对于归一化植被指数、抗大气植被指数、转换型土壤调节植被指数叶倾角在叶面积指数小于 时对植被指数有影响叶面积指数点分散离散叶面积指数大于 时对植被指数影响逐渐降低叶倾角均匀分布时叶面积指数等于.时归一化植被指数和转换型土壤调节植被指数趋于饱和在叶面积指数达到 时抗大气植被指数趋于饱和叶面积指数大于 时土壤调节植被指数、垂直植被指数、修改型土壤调节植被指数、增强型植被指数、差值植被指数趋于饱和叶倾角球形分布时植被指数随叶面积指数变化与均匀分布相同叶倾角喜平型分布时叶面积指数达到.时归一化植被指数和转换型土壤调节植被指数逐渐趋于饱和叶面积指数达到.时抗大气植被指数逐渐趋于饱和叶面积指数大于 时土壤调节植被指数、垂直植被指数、修改型土壤调节植被指数、增强型植被指数、差值植被指数逐渐趋于饱和叶倾角喜直型分布时叶面积指数达到 时归一化植被指数、转换型土壤调节植被指数和抗大气植被指数在叶面积指数逐渐饱和叶面积指数大于.时土壤调节植被指数、垂直植被指数、修改型土壤调节植被指数、增强型植被指数和差值植被指数趋于饱和归一化植被指数比值植被指数土壤调节植被指数转换型土壤调节植被指数抗大气植被指数修改型土壤调节植被指数增强型植被指数垂直植被指数差值植被指数图 阔叶树不同叶倾角分布叶面积指数对植被指数的影响第 期 王晓冰等:叶面积指数与植被指数饱和点分析及验证 由图 可知针叶不同植被指数随叶面积指数变化趋势与阔叶相同 种植被指数在不同叶倾角下均随叶面积指数增加而增加且呈正相关 种植被指数均为喜平型分布植被指数值最高其次为均匀分布和球形分布最后为喜直型分布且 种叶倾角对应的植被指数除比值植被指数外均随叶面积指数增加逐渐饱和 叶倾角对植被指数的影响也与阔叶相同对于比值植被指数、土壤调节植被指数、垂直植被指数、修改型土壤调节植被指数、增强型植被指数和差值植被指数叶倾角在叶面积指数整个阶段对植被指数均有影响叶面积指数点分散离散叶倾角在叶面积指数小于.时对归一化植被指数、抗大气植被指数和转换型土壤调节植被指数有影响叶面积指数点分散离散叶面积指数大于等于.时对植被指数的影响逐渐降低叶倾角均匀分布:叶面积指数等于 时归一化植被指数和转换型土壤调节植被指数趋于饱和叶面积指数达到.时抗大气植被指数趋于饱和叶面积指数大于.时土壤调节植被指数、垂直植被指数、修改型土壤调节植被指数、增强型植被指数和差值植被指数趋于饱和叶倾角球形分布:植被指数随叶面积指数变化与均匀分布相同叶倾角喜平型分布:叶面积指数达到.后归一化植被指数和转换型土壤调节植被指数逐渐饱和叶面积指数达到.时抗大气植被指数饱和叶面积指数大于 时土壤调节植被指数、垂直植被指数、修改型土壤调节植被指数、增强型植被指数、差值植被指数逐渐饱和叶倾角喜直型分布:叶面积指数达到 时归一化植被指数和转换型土壤调节植被指数逐渐饱和叶面积指数达到.时抗大气植被指数逐渐饱和叶面积指数大于 时土壤调节植被指数、垂直植被指数、修改型土壤调节植被指数、增强型植被指数、差值植被指数趋于饱和 针叶植被指数的饱和点要高于阔叶植被指数的饱和点归一化植被指数比值植被指数土壤调节植被指数转换型土壤调节植被指数抗大气植被指数修改型土壤调节植被指数增强型植被指数垂直植被指数差值植被指数图 针叶树不同叶倾角分布叶面积指数对植被指数的影响 由图 可知对于阔叶和针叶 种叶倾角分布对植被指数敏感性都是一样的敏感性都是随着叶面积指数先增加后降低最后越来越接近轴线 在叶面积指数前期抗大气植被指数对叶面积指数敏感性最高其次是转换型土壤调节植被指数和归一化植被指数敏感性较高抗饱和性强增强型植被指数、土壤调节植被指数、修改型土壤调节植被指数敏感性较低垂直植被指数和差值植被指数对叶面 东 北 林 业 大 学 学 报 第 卷积指数敏感性最低抗饱和性弱而且抗大气植被指数、转换型土壤调节植被指数和归一化植被指数敏感性远远高于其它 种植被指数 在叶面积指数后期比值植被指数对叶面积指数的敏感性要远远大于其它 种植被指数阔叶树和针叶树叶倾角在均匀分布和球形分布时叶面积指数大于 时比值植被指数敏感性高于其它植被指数在喜平型分布下叶面积指数大于.时比值植被指数敏感性高于其它植被指数在喜直型分布下叶面积指数大于 时比值植被指数敏感性高于其它植被指数比值植被指数、抗大气植被指数、转换型土壤调节植被指数、归一化植被指数抗饱和性强受土壤背景影响小增强型植被指数、土壤调节植被指数、修改型土壤调节植被指数、垂直植被指数、差值植被指数抗饱和性弱受土壤背景影响大 植被指数的饱和主要出现在叶面积指数后期而在后期比值植被指数对叶面积指数敏感性依然很高图 植被指数叶面积指数模拟数据敏感性分析 由图 可知植被在红色波段反射率随叶面积指数增加而逐渐降低与叶面积指数呈负相关在叶面积指数接近 以后饱和 其原因是随着植被冠层密度增加植被冠层对光合有效吸收辐射增加红色波段反射率随着光合有效吸收辐射增加而降低当叶面积指数增加到一定程度时植被对光合有效吸收辐射不再增加红色波段反射率趋于最小值 由反射率计算出的植被指数也会因为红色波段反射率饱和而出现饱和现象不同植被指数因计算公式不同饱和点大小也不同图 冠层红色波段反射率随叶面积指数变化.实测数据验证由表 可知 种植被指数均与实测叶面积指数显著相关其中比值植被指数与实测叶面积指数相关系数最大抗大气植被指数次之其次是转换型土壤调节植被指数和归一化植被指数垂直植被指数和差值植被指数与实测叶面积指数相关系数最小由图 可知比值植被指数与实测叶面积指数最佳拟合关系为线性关系且与理论分析结果一致在叶面积指数很小时比值植被指数与叶面积指数呈线性 其他 种植被指数均随着实测叶面积指数增加而逐渐饱和 抗大气植被指数拟合 最高(.)差值植被指数拟合 最低(.)比值植被指数、抗大气植被指数、归一化植被指数、转换型土壤调节植被指数的点分布最为集中受土壤背景影响较小其中比值植被指数与实测叶面积指数第 期 王晓冰等:叶面积指数与植被指数饱和点分析及验证呈线性关系可作为反演叶面积指数最佳植被指数抗大气植被指数在叶面积指数接近 时逐渐饱和归一化植被指数和转换型土壤调节植被指数在叶面积指数大于 时逐渐饱和 增强型植被指数、土壤调节植被指数的点分布比较离散修改型土壤调节植被指数、垂直植被指数、差值植被指数的点分布最为离散受土壤背景影响非常显著 从 的从低到高排列与散点图的离散程度和模拟数据敏感性分析结果一致表 植被指数与实测叶面积指数的相关性植被指数相关系数归一化植被指数.比值植被指数.土壤调节植被指数.差值植被指数.抗大气植被指数.转换型土壤调节植被指数.修改型土壤调节植被指数.增强型植被指数.垂直植被指数.归一化植被指数比值植被指数土壤调节植被指数转换型土壤调节植被指数抗大气植被指数修改型土壤调节植被指数增强型植被指数垂直植被指数差值植被指数图 实测数据.研究区域叶面积指数反演选取比值植被指数与抗大气植被指数进行研究区域叶面积指数反演 剔除未被 样线覆盖的 测量点后共得到 组样本数据其中 组数据作为建模样本 组数据作为检验样本构建比值植被指数叶面积指数线性模型、抗大气植被指数叶面积指数指数模型 由图 可知比值植被指数和抗大气植被指数与叶面积指数构建的反演模型决定系数()分别为.、.比值植被指数的决定系数()大于抗大气植被指数的决定系数()图 比值植被指数与抗大气植被指数反演模型 东 北 林 业 大 学 学 报 第 卷 由图 可知比值植被指数反演叶面积指数精度要高于抗大气植被指数反演精度决定系数()为.相对偏差()为.抗大气植被指数的决定系数()为.相对偏差()为.二者相比比值植被指数的偏差较小更适合反演研究区域叶面积指数图 叶面积指数估测模型精度验证 由图 可知选取模拟数据和实测验证数据结果最好的比值植被指数和抗大气植被指数分别估算研究区域叶面积指数最终得到研究区域叶面积指数空间分布 比值植被指数与抗大气植被指数最终得到的研究区域叶面积指数空间分布差别不大比值植被指数估算叶面积指数结果略高于抗大气植被指数叶面积指数为 遥感影像比值植被指数反演图抗大气植被指数反演图图 比值植被指数和抗大气植被指数估算叶面积指数的空间分布 结论和讨论植被指数饱和是在植被密度达到一定程度时植被指数不再随叶面积指数线性增加 本研究首先应用贝尔定律分析植被土壤体系所构成混合像元的模拟数据建立植被指数与叶面积指数的函数关系式通过理论分析不同植被指数与叶面积指数的关系以冠层反射率模型模拟均匀分布、球形分布、喜平型分布、喜直型分布等 种叶倾角下的阔叶和针叶冠层反射率探讨分析不同叶倾角下叶面积指数变化与植被指数关系利用敏感性函数评价各植被指数对叶面积指数的抗饱和性()比值植被指数对叶面积指数敏感性最高比值植被指数与叶面积指数呈线性关系抗大气植被指数、转换型土壤调节植被指数和归一化植被指数效果较好增强型植被指数、土壤调节植被指数、修改型土壤调节植被指数对叶面积指数敏感性较差对叶面积指数敏感性最低的是垂直植被指数和差值植被指数()阔叶和针叶在 种叶倾角分布下比值植被指数与叶面积指数呈线性关系其他 种植被指数均随叶面积指数增加而逐渐饱和且植被指数不同饱和点也不同 种植被指数中比值植被指数表现最好对叶面积指数敏感性最高抗饱和性最强抗大气植被指数、归一化植被指数和转换型土壤调节植被指数次之对叶面积指数敏感性较高土壤调节植被指数、增强型植被指数、修改型土壤调节植被指数适用性一般对叶面积指数敏感性较低且土壤第 期 王晓冰等:叶面积指数与植被指数饱和点分析及验证调节植被指数敏感性要高于修改型土壤调节植被指数垂直植被指数和差值植被指数表现最差对叶面积指数敏感性最低抗饱和性最弱与理论分析结果相同 模拟数据研究结果与赵建顺等研究结果相比各种植被指数饱和点不同原因是所选冠层反射率模型不同且本研究基于反射率模型分别分析阔叶与针叶在不同植被指数下叶面积指数饱和情况阔叶和针叶植被冠层红色波段反射率随植被密度增加而逐渐饱和导致由波段反射率计算的植被指数也趋于饱和不同植被指数因计算公式不同饱和点也不同)通过植被指数与外业实测叶面积指数数据拟合验证比值植被指数与实测叶面积指数呈线性关系与理论分析和模拟数据结果相同研究结果与相比本研究比值植被指数与叶面积指数拟合 更高原因是植被类型不同 其余 种植被指数均随实测叶面积指数增加而饱和与模拟数据结果相同 抗大气植被指数与实测叶面积指数具有很高的相关性结果与朱绪超等相比本研究在理论分析的基础上利用模拟数据与实测数据验证方法更加科学 其次是转换型土壤调节植被指数和归一化植被指数 增强型植被指数、土壤调节植被指数和修改型土壤调节植被指数与实测叶面积指数敏感性较低 土壤调节植被指数敏感性高于修改型土壤调节植被指数与 研究结果相同原因是修改型土壤调节植被指数运算更加复杂会增加反演叶面积指数误差 敏感性最低的是垂直植被指数和差值植被指数 植被指数敏感性从高到低排列与理论分析和模拟数据结果相同 故筛选出比值植被指数为研究区域反演叶面积指数的最佳适用性植被指数并与抗大气植被指数进行对比建立比值植被指数叶面积指数线性模型和抗大气植被指数叶面积指数指数模型 经验证比值植被指数叶面积指数模型反演结果精度最高决定系数()为.因此比值植被指数可用于研究区域叶面积指数快速准确反演参 考 文 献 .():.:():.:.杜春雨范文义.叶面积指数与植被指数关系研究.林业勘查设计():.:.():.():.(/):.():.赵健顺李微王文硕等.基于 模型的盐地碱蓬植被指数饱和问题分析.华中师范大学学报(自然科学版)():.朱高龙居为民 等.帽儿山地区森林冠层叶面积指数的地面观测与遥感反演.应用生态学报():.:.:/.().:./.:.刘婷陈晨范文义等.基于不同空间尺度遥感影像估算森林叶面积指数的差异.应用生态学报():.:.俆希孺.遥感物理.北京:北京大学出版社:.:/.:.王绪鹏范文义温一博.基于 椭球分布函数的大兴安岭地区主要树种叶倾角分布模拟.应用生态学报():./.:.:.(/):.:/.:.:.():.():.:.():.谷成燕杜华强周国模等.基于 辐射传输模型的毛竹林叶面积指数遥感反演.应用生态学报():.(下转 页)东 北 林 业 大 学 学 报 第 卷表 土壤 和有机碳质量分数的拟合方程样地拟合方程尖峰岭.霸王岭.鹦哥岭.结论本研究以地处海南岛西部山区尖峰岭、霸王岭、鹦哥岭原始林的土壤作为研究对象分析土壤有机碳质量分数在水平空间及土壤垂直剖面的分布特征 结合土壤理化性质、地形因子探讨了土壤有机碳质量分数及其影响因素研究区有机碳平均质量分数由大到小依次为鹦哥岭(.)、尖峰岭(.)、霸王岭(.)变异系数集中分布在 为中等变异 有机碳质量分数标准差较大说明其具有较强的空间差异性 尖峰岭、霸王岭、鹦哥岭原始林表层有机碳质量分数占整个土壤剖面的比例分别为.、.、.有机碳质量分数主要在 土层中累积其表聚性非常明显研究区内的原始林区有机碳质量分数总体上随着海拔的上升而升高 尖峰岭、霸王岭原始林区土壤有机碳质量分数与粉粒、黏粒占总粒级数量的比例呈正相关与砂粒占总粒级数量的比例呈负相关各原始林易氧化有机碳质量分数与有机碳质量分数呈极显著正相关(.)各原始林土壤 与有机碳质量分数呈负相关相关性由强至弱依次为鹦哥岭、尖峰岭、霸王岭 相关系数分别为.、.、.参 考 文 献 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