中国北方草原关键光合参数遥感反演与验证方法研究

发布时间：2020-05-26 10:24

【摘要】：草地生产力是草原生态系统物质与能量运转的基础,为草原所有有机体生命提供了最基本的生产资料。草地生产力研究为合理开发、利用草地资源提供了科学依据。遥感技术的应用促进了草地生产力模型产品的发展和广泛使用,其中,光能利用率(LUE)模型由于其简单的原理和可以使用遥感数据进行大尺度监测成为植被生产力估算主要方法。虽然LUE模型都遵循相同的原理,但模型为了突出各自特点使用不同的公式和参数化方案,模型对不同生态系统生产力的模拟能力也有较大差异。开展草地生产力及其关键光合参数(叶面积指数(LAI)、吸收光合有效辐射比例(FPAR)和LUE)的遥感产品验证及反演研究对于促进遥感产品在中国草原区深度使用并提高草地生产力模拟精度有重要意义。本研究紧密围绕草地生产力及其关键参数(LAI/FPAR/LUE)反演与验证方法研究,开展了国际主流遥感产品验证及光合参数遥感反演工作;基于中国北方草地定点观测数据与地面实验资料,结合国内外多源多尺度卫星遥感数据(环境、哨兵-2、Landsat78、MODIS、GOME-2等),进行了中国北方草原区总初级生产力(GPP)/LAI/FPAR遥感产品真实性检验和误差来源分析;针对遥感产品存在的问题,通过多算法对比,发展了适合于中国北方草原的LAI/FPAR反演模型,探索了基于光化学植被指数(PRI)和日光诱导叶绿素荧光(SIF)的草地LUE/GPP遥感反演算法,研究主要结论如下:1.基于Chinaflux和Fluxnet涡度数据开展了中国北方草原区GPP遥感产品验证与误差来源分析。结果显示,不同GPP产品在不同草地类型表现各异。从总体精度上来看,BESS GPPMODIS GPPVPM GPP。在高寒草甸草原,VPM GPP和MODIS GPP产品有轻微低估,但在位于干旱、半干旱的典型草原区,三个产品均有不同程度的高估,干旱年份高估更加严重。通过误差来源分析发现,MODIS GPP产品较大的波动主要是由于做为产品模型输入的FPAR和饱和水汽压差(VPD)两个参数较剧烈的波动导致;VPM GPP产品在生长季中期较大的偏差是由于MODIS EVI产品在生长季中期与涡度GPP时间变化明显不一致引起;另外,产品模型输入参数对干旱敏感性不如GPP对干旱条件的敏感导致了三个产品在干旱年份相比于正常年份有更严重的高估。2.LAI/FPAR遥感产品做为LUE模型和MODIS GPP产品重要输入,开展对相关产品验证对理解产品误差来源有重要意义。结合呼伦贝尔站和全国遥感产品真实性检验网观测数据,开展了针对VEGETATION GEOV1和MODIS LAI/FPAR产品的验证。结果表明GEOV1 LAI产品相对于MODIS LAI产品更接近于地面测量情况,两个产品在草甸草原有40%-50%的高估,另外MODIS LAI产品在LAI值大于3.0 m~2/m~2的情况下有明显的低估。针对FPAR产品,MODIS FPAR产品相对于GEOV1 FPAR产品更接近于地面测量情况,两个产品在农田和针叶林站点精度较高,但在草甸草原有40%-50%的高估。另外、MODIS LAI/FPAR产品都表现出了较大波动的年度变化曲线。通过误差来源分析发现,模型输入反射率产品的不确定性(较粗的空间分辨率)、模拟反射率值和测量反射率值之间的不一致性以及较短的时间分辨率(8天)是导致MODIS LAI/FPAR产品异常波动的主要原因。3.开展了呼伦贝尔草甸草原LAI遥感反演算法对比和高时空分辨率制图。首先,发展了基于偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANN)、随机森林(RF)、辐射传输模型和地统计方法对草甸草原LAI的反演算法,并对模型表现进行了对比。结果发现:地统计方法精度最高,但需要大量地面数据支持,模型仅对建模地区和建模时间有效,不能用于其他情景;随机森林法表现了较高的精度和很好的稳定性,在植被冠层参数反演上表现出了很大的潜力;辐射传输模型在不同空间分辨率LAI反演上都有较高的精度,但该算法比较耗时、对计算机要求比较高、在大尺度上精度还有待验证。另外结果还发现Sentinel-2和Landsat数据有很好的一致性,Sentinel-2数据的使用能有效的增加地面观测频率。基于发展的LAI反演算法,论文还利用了时间自适应反射率融合模型(STARFM)与LAI反演辐射传输模型(PROSAIL)对Landsat、Sentinel-2和MODIS数据进行融合生成了每天30m分辨率的草地LAI数据。结果显示,STARFM融合算法在均质草地上有较好的表现,但对于异质性较强的地表融合效果较差。4.开展了两种基于遥感方法(PRI方法和荧光方法)的中国北方草地LUE和GPP反演研究。通过建立PRI-LUE关系发现,卫星观测角度和冠层结构都对PRI-LUE关系有较大影响。虽然PRI和LUE展现了一定的相关性,而且加入气象因子会提高两者关系,但相比于EVI和NDVI等植被指数并没有展现明显的优势,利用PRI在大尺度反演植被LUE和GPP还有较大困难。而通过荧光数据来估算LUE和GPP在8天尺度和月尺度上都有非常好的相关性,通过荧光方法来估算LUE和GPP较适用于植被覆盖度较高区域,对于植被覆盖度较低的区域仍存在较大不确定性。研究对于提高草原生产力遥感模拟精度以及遥感产品在中国草原区的应用提供了理论依据,同时也为中国北方草地生产力和碳循环模拟监测提供了新的手段,将对全球碳循环研究具有重要意义。
【图文】：

框架图,论文结构,框架图

开展了 LAI 反演研究，并开展了模型在筛选预测变量和对高相关变量敏感性分析。然后开展了基于 HJ 影像的偏最小二乘回归（PLSR），人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）和地统计方法在草甸草原 LAI 反演算法对比研究，并针对对不同模型参数、不同牧场类型和草地不同生长阶段模型表现进行了评估。第五章融合 Landsat/Sentinel-2/MODIS 数据生成高时空 LAI 数据集。利用时间自适应反射率融合模型（STARFM）与 LAI 反演辐射传输模型（PROSAIL）对 Landsat、Sentinel-2 和 MODIS数据进行融合生成每天 30m 分辨率的草地 LAI 数据，并利用地面观测数据评价了 PROSAIL 模型和 STARFM 模型的表现。第六章基于 MODIS-PRI 数据的中国北方草地 LUE 遥感反演。开展了基于 MODIS-PRI 的中国北方植被 LUE 反演研究。分析了传感器观测角度和冠层结构对 PRI-LUE 关系的影响，并尝试通过加入气象因子来提高 PRI-LUE 关系。第七章基于荧光数据的中国北方草地 LUE 和 GPP 遥感反演。利用 GOME-2 荧光数据建立与三个 GPP 产品的关系，从 8 天尺度和月尺度来评价 SIF-GPP 在不同生态系统中的关系，并同两个植被指数（EVI2 和 NDVI）反演 GPP 进行了对比。最后尝试通过结合 PRI 和 SIF 来共同反演 LUE 和 GPP。第八章结论与展望。对全文研究结论和不足进行总结，并对下一步的研究工作进行展望。

散点图,涡度,产品,相关性分析

中国农业科学院博士学位论文第二章基于地面涡度数据的中国区GPP遥感产品验证2.3.2 GPP 8 天产品直接验证通过将三个 GPP 产品与 8 天平均涡度数据直接对比，可进一步评价产品精度，对比散点图如图 2.2 所示，验证统计数据见表 2.2。结果显示，三个产品与涡度 GPP 都有非常好的相关性，除鼎湖山和西双版纳两个站点外，R2均能达到 0.75 以上。但三个产品在不同的生态系统中表现各不相同。在森林和农田生态系统，VPM GPP 与涡度 GPP 的散点回归线更接近于 1:1 线，而且在三个产品中与涡度数据有最小的偏差（RMSE 和 MAE），说明 VPM GPP 产品在这两个生态系统有较高的精度，BESS GPP 产品表现次之，MODIS GPP 明显低估涡度 GPP，表现最差（相对另两个产品更大的 RMSE 和 MAE 值）。在草地生态系统，BESS GPP 产品和 MODIS GPP 产品比VPM GPP 产品表现要更接近与涡度 GPP，，BESS GPP 产品与涡度数据有最小的 RMSE 和 MAE值（多伦站除外），表现最好，MODIS GPP 产品次之。
【学位授予单位】：中国农业科学院
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP79;S812

【参考文献】