基于PROSAIL模型的反射率-LAI数值分布模式研究
本文关键词:基于PROSAIL模型的反射率-LAI数值分布模式研究,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:叶面积指数(LAI)是指单位地面面积上的所有叶片向下投影的面积之和。LAI作为叶片的重要物理属性参数,是描述陆地表面相关进程模型的主要输入参数,被广泛应用到了生态学、生物地球化学、气候学等相关研究领域。在植被定量遥感研究中,植被冠层的反射率与LAI之间的定量耦合关系的探讨是其中的核心问题之一。对于基于反射率遥感数据进行LAI的反演,进而估算植被第一生产率,评价生态系统质量等问题,具有至关重要的意义。 PROSAIL模型是一种结合了植物叶片微观光谱模型PORSPECT和中观的植被冠层辐射传输模型SAIL而发展起来的一种综合性植被辐射传输模型,充分考虑到植被微观层次上叶绿素、胡萝卜素、叶片含水量、土壤反射效应,以及中观层次上LAI、叶片空间分布、叶倾角分布等特征的影响,已应用于LAI数据产品的开发。 本文基于Landsat7ETM+卫星影像数据和野外实测数据,通过PROSAIL模型模拟,建立了研究区域的多光谱反射率一LAI耦合关系查找表,进而完成区域LAI制图。主要研究工作如下: (1)基于PROSAIL模型建立多光谱反射率——LAI模拟数据集及其分布模式。LAI在光谱空间的分布模式主要分为两个方面,一方面是LAI在红光波段和近红外波段反射率构成的缨帽光谱平面上的分布模式,一方面是LAI在缨帽变换后的亮度、绿度和湿度空间的分布模式。分布模式的研究主要建立在模拟数据集的基础上,结合归一化植被指数(NDVI)在对应光谱空间的分布模式来理解和分析LAI的分布模式。 (2)模型敏感性分析和多年野外实测数据为模型参数取值范围的确定提供了重要依据。通过敏感性分析,确定了相应参数取值间距,以减少模拟结果出现过多的相似结果。同时,野外实测数据提供了土壤线选择、叶倾角范围等重要先验知识,使得模拟结果更加贴近研究区状况。 (3)为了更接近影像的反射率,将高光谱反射率数据转换为对应的Landsat7ETM+各个波段多光谱反射率数据。转换的高光谱反射率数据包括两部分,部分是野外实测地物反射率数据,一部分是PROSAIL模型模拟得到的冠层反射率。 (4)建立查找表。将模拟数据集进行插值,分别获得红光反射率—近红外反射率—LAI的查找表和亮度—绿度—湿度——LAI查找表。 (5)进行LAI制图,验证反演结果。根据查找表分别对Landsat7ETM+影像进行LAI提取,结果表明基于反射率—近红外反射率——LAI形式的查找表获得的LAI制图结果更好。由于实测数据验证影像数据存在尺度上的差异,因此选择同类产品MODIS LAI进行比较验证。首先Landsat7ETM+LAI反演结果进行升尺度,获得与MODIS LAI相同分辨率的结果。统计分析表明两者具有一定的相似性,本结果具有一定的可信度。 (6)对LAI反演过程中存在的不确定性进行了讨论。结果发现在进行LAI反演的过程中,反演结果受到多种不确定性因素的影响,并且在验证过程中,也存在着多种细微的不确定性影响着验证结果。
【关键词】:叶面积指数 PROSAIL模型 Landsat7ETM+ 升尺度 影像分割 反射率—LAI分布模式
【学位授予单位】:兰州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:P237;Q94-3
【目录】:
- 中文摘要3-5
- Abstract5-9
- 第1章 绪论9-17
- 1.1 目的和意义9-10
- 1.2 国内外研究现状10-14
- 1.3 研究内容及技术路线14-15
- 1.4 章节安排15-17
- 第2章 原理与方法17-27
- 2.1 LAI在红光—近红外波段光谱空间中的分布模式17-20
- 2.2 LAI在亮度、绿度和湿度空间分布模式20-23
- 2.3 PROSAIL植被辐射传输模型23-24
- 2.4 高光谱反射率与多光谱反射率转换24-25
- 2.5 LAI反演结果验证25-27
- 第3章 数据准备27-33
- 3.1 研究区概况27-28
- 3.2 地面数据与预处理28-29
- 3.2.1 地面LAI获取28-29
- 3.2.2 实测高光谱数据获取与处理29
- 3.3 Landsat 7 ETM+影像获取与预处理29-33
- 3.3.1 影像获取29-30
- 3.3.2 大气校正30-31
- 3.3.3 几何精校正31
- 3.3.4 基于对象的影像分割及分类31-33
- 第4章 结果与讨论33-57
- 4.1 PROSAIL模型敏感性因子33
- 4.2 模型参数取值33-36
- 4.3 红光/近红外反射率—LAI分布模式36-43
- 4.4 缨帽变换亮度、绿度和湿度—LAI分布模式43-52
- 4.5 反演结果验证52-54
- 4.6 讨论54-57
- 第5章 结论与展望57-61
- 5.1 主要结论57-59
- 5.2 展望59-61
- 参考文献61-66
- 在学期间的研究成果66-67
- 致谢67-68
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