基于高光谱的草地冠层物种丰度估算与叶面积指数反演

发布时间：2020-05-09 00:14

【摘要】：叶面积指数(LAI)是描述植被冠层几何结构的最基本参数,也是气候模型、地-气相互作用等模型的重要输入参数,作为全球重要植被类型之一的草地,在全球碳循环中具有重要作用和地位,准确开展大尺度的草地LAI遥感反演具有重要意义。然而,草地冠层物种丰富度高、结构复杂,物种个体在叶片和冠层尺度上均存在着较大的差异性,很大程度上影响了多物种构成的草地冠层光谱特征,进而为LAI的遥感反演工作带来较强的不确定性。高光谱成像数据以其丰富的谱段信息,能够获取植被冠层的大量参数信息,为冠层物种识别和丰度的估算提供了可能。利用无人机高光谱构建物种端元光谱库,基于Hyperion卫星高光谱数据开展冠层物种丰度估算,实现顾及草地冠层物种丰度的LAI反演工作,具有重要的应用价值。本文在内蒙古锡林郭勒草原选择典型研究区,在获取Hyperion卫星高光谱数据、无人机高光谱数据数据和地面同步草地观测数据的基础上,通过分析草地冠层物种构成及其丰度的光谱响应特征,提出了基于无人机高光谱数据,依据植被指数分级多次提取草地物种端元光谱的方法,进而面向草地物种丰度估算优选了不同混合像元分解模型,得到了研究区草地物种丰度估算结果,从而实现了顾及草地冠层物种丰度的LAI反演,获得了研究区草地LAI分布信息。论文的主要研究结论如下:(1)分析了草地冠层物种构成及其丰度的光谱响应特征。基于PROSPECT和PROSAIL模型分别从叶片到冠层尺度开展了草地冠层物种构成及其丰度的光谱响应特征分析。主要结论:在叶片尺度上,利用PROSPECT模型,分析了叶片结构、叶绿素、干物质、类胡萝卜素、水分含量等参数对叶片光谱特征的影响及敏感波长范围,进而将各物种的实测参数代入PROSPECT模型,获取了不同物种的模拟光谱,运用欧式距离和光谱角距离两个参数分别从反射率数值和曲线几何形态两个方面,评价了叶片尺度的可分性,表明不同物种叶片的光谱特征总体差异显著,但差异程度不同。在冠层尺度上,利用PROSAIL模型,对各物种在不同LAI下的冠层光谱进行了模拟,结果显示,各物种冠层的光谱特征随着LAI的增加,其区分度总体呈增强趋势,但在不同LAI下的差异性程度不同,当LAI0.5时,其区分度较差,当0.5LAI4之间时,其光谱特征变化幅度显著增强,当LAI4时,光谱特征的变化幅度有明显的减弱趋势;对相同LAI下的,不同物种的光谱特征分析表明,随着LAI的增大,各物种之间的光谱特征差异性总体呈增强趋势,当LAI0.5时,其区分度较低,当0.5LAI4之间时,其区分度显著增强,当LAI4时,不同物种的区分度有明显的减弱趋势。(2)提出了草地物种端元提取方法,并构建了端元光谱库。基于草地冠层物种构成及其丰度的光谱响应特征分析的基础上,提出了基于无人机高光谱数据,依据植被指数分级多次提取草地物种端元光谱的方法,并运用不同端元提取算法,构建了候选端元集,进而结合无人机高光谱成像过程中地面标识的物种参考端元光谱,综合欧式距离与光谱角距离优选了端元光谱库。(3)估算了研究区草地冠层物种丰度。分别运用完全约束最小二乘法(FCLS)和多端元线性混合光谱分解法(MESMA)2类丰度估算方法,基于Hyperion卫星高光谱数据对研究区进行了草地冠层物种丰度估算,通过精度评价,确定研究区草地冠层物种丰度的最优估算结果。(4)实现了顾及草地冠层物种丰度的LAI反演。在获取研究区草地冠层物种丰度估算的基础上,基于PROSAIL模型,根据实测参数值确定取值范围和步长,分物种构建查找表,利用光谱角和欧式距离结合作为光谱匹配算法,开展顾及草地冠层物种丰度的LAI反演研究,并开展精度评价与误差分析。结果显示,不同物种构成的反演精度存在一定差异性,羊草+糙隐子草的反演结果精度最高,平均绝对误差为0.31;而羊草+星毛委陵菜的误差相对其它群落类型较高,平均绝对误差为0.73;就整个研究区而言,草地LAI反演结果的总体平均绝对误差为0.43,达到了较高的反演精度。本文的主要创新点包括:(1)论文针对由多物种构成的复杂草地冠层的物种丰度估算问题,提出了基于无人机高光谱数据,依据植被指数分级多次提取草地物种端元光谱的方法,进而面向草地物种丰度估算优选了不同混合像元分解模型,得到了草地物种丰度估算结果,具有一定的技术方法创新性。(2)将草地冠层LAI遥感反演建立在草地冠层物种丰度估算的基础上,进行模型参数优化与约束,以期提高复杂物种构成的草地LAI反演精度的研究思路,具有一定的理论创新性。
【图文】：

高光谱遥感基本概念CGreenetal.1998)

基于高光谱的草地冠层物种丰度估算与叶面积指数反演

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【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：Q948

【参考文献】