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从植被冠层和陆地表面出发,发展一种基于遥感数据和地表气象参数观测数据的陆面蒸发散量计算的两层阻抗模型。该方法主要遵循能量平衡原理,并充分考虑到冠层小气候对土壤和植被的不同影响,从而分别针对土壤和植被进行模型的参数化。该方法经过大尺度非均匀陆面条件验证,获得了较高的精度。 相似文献
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叶片光谱是估算植被生化参数的重要依据。然而,遥感影像获取的光谱为像元及冠层光谱,因此,在进行植被生化参数的遥感定量估算时,需将冠层光谱转化到叶片尺度。根据几何光学模型原理,推导出植被冠层光谱和叶片光谱的尺度转换函数,将冠层光谱转换到叶片尺度。首先,采用叶片光谱模拟模型PROSPECT模拟出叶片水平的光谱;其次,在几何光学模型4-scale模型中,通过改变叶片光谱和叶面积指数（leaf area index,LAI）,模拟出不同叶片特征下的冠层光谱。最后,通过LAI建立两个查找表,一个是传感器观测到树冠光照面和背景光照面概率的查找表,另一个是多次散射因子M的查找表,从而实现冠层光谱和叶片光谱的转化。结果表明,利用4-scale模型能实现冠层光谱与叶片光谱的尺度转换,此方法有很好的适用性。 相似文献
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日光诱导叶绿素荧光(SIF)是指示植被光合作用过程的无损探针,在不同时空尺度上对植被进行SIF的观测可以反映植被的实际光合作用及生理状态。然而在观测、分析和利用SIF的过程中,仍存在很多不确定因素。SIF的发生具有较为复杂的机理,从机理出发理解SIF与植被结构的相互作用,并分析影响SIF激发的主要因素将有助于更好地理解SIF与光合作用以及生物量的内在联系。因此,植被SIF辐射传输模型在解释和利用SIF遥感信号方面具有重要的作用。植被SIF信号相对较弱,且受环境、植被和生理等多种因子的影响,需要定量化描述,这为SIF辐射传输模型的构建带来挑战。近年来,大量学者已经发展一系列SIF辐射传输模型,为SIF遥感的发展提供了坚实的理论基础。本文回顾了叶片、冠层和生态系统尺度的SIF模型,从建模机理出发,对比模型优劣势,并对未来SIF模型的发展前景进行了展望。 相似文献
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半干旱草场的多角度多波段反射率遥感模型 总被引：1，自引：0，他引：1
从几何光学(GO)模型出发,针对半干旱的草场植被,引入了多光谱冠层反射模型MSRM、土壤反射光谱Price模型以及土壤方向性反射Walthall模型,提出一种适用于区域尺度的多角度多波段反射率模型,并采用MISR和MODIS卫星数据进行验证,验证结果表明模型有较好的适用性。这为多角度、多波段遥感数据用于半干旱草场植被的定量研究提供了新的方法。 相似文献
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冠层特征尺度是植被定量遥感的基础概念,其物理定义和数学定量表达具有重要的研究意义。首先,基于光学辐射传输角度提出的冠层特征尺度的物理定义,即水平维线性混合条件下的最小分辨率单元,建立了冠层特征尺度的数学计算模型,并引入倒置的地统计学指数模型。然后,提出了基于局部方差分析的冠层特征尺度计算方法。最后,利用森林区域高分辨率图像,对论文提出的冠层特征尺度模型进行了定量验证。结果表明,冠层特征尺度模型计算的冠层特征尺度与树林株行距存在密切联系,线性复相关系数达0.95,证明了本文方法的合理性和可行性。本文提出的冠层特征尺度模型为地表特征尺度定量计算提供了一种新方法。 相似文献
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FPAR的Monte Carlo模拟研究 总被引：2，自引：0，他引：2
FPAR (fraction of photosynthetically active radiation absorbed by the canopy)是植被冠层阻截太阳光合有效辐射的比例,是遥感估算陆地生态系统植被净第一性生产力(NPP)的重要参数.利用Monte Carlo方法模拟光子在植被冠层中的辐射传输过程,以植被冠层二向反射分布函数的模拟来验证模拟的正确性;在此基础上对400-700nm光合作用波段范围内的植被叶片吸收光子辐射比例的FPAR进行模拟.FPAR的Monte Carlo模拟结果,揭示了FPAR与太阳天顶角及植被冠层参数之间的关系. 相似文献
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植被光能利用率高光谱遥感反演研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
光能利用率是表征植被通过光合作用将所截获/吸收的能量转化为有机干物质效率的指标。光能利用率是植被光合作用的重要概念,也是区域尺度以遥感参数模型监测植被生产力的关键参数。不同植被类型的光能利用率具有明显的时空差异,水分、温度、养分供给等环境胁迫因素会影响植被的光能利用率。随着高分辨率光谱测量传感器的使用,位于可见光和近红外区域的窄波段可以捕捉到植被冠层反射率的细微变化,也促进了光能利用率遥感反演技术的发展。本文结合国际植被光能利用率遥感反演最新研究成果,从基于环境胁迫因子的光能利用率反演,基于植被光谱指数的光能利用率反演、基于叶绿素荧光的光能利用率反演,以及基于涡度相关测量数据和遥感数据相结合的光能利用率反演四个方面,详细介绍了植被光能利用率遥感反演的主要技术方法,并对植被光能利用率遥感研究存在的主要问题和发展趋势进行了讨论。 相似文献
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山地叶面积指数反演理论、方法与研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
叶面积指数LAI（Leaf Area Index）是表征叶片疏密程度和冠层结构特征的重要植被参数,在气候变化、作物生长模型以及碳、水循环研究中发挥着重要作用。遥感是获取区域及全球尺度LAI的一个重要手段,当前LAI产品主要基于遥感数据反演得到,但是多数LAI产品算法并未考虑地形特征的影响,导致山地LAI遥感反演精度不确定性大。提高山地LAI遥感反演精度亟需考虑地形因子对冠层反射率的影响,其中山地冠层反射率模型和遥感数据地形校正是提升山地LAI遥感反演精度的关键。本文围绕山地LAI遥感反演理论与方法,综合分析了国内外山地冠层反射率模型和地形校正模型的研究进展,总结了目前山地LAI遥感反演存在的问题,并讨论了未来研究的发展趋势。 相似文献
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将植物叶片光谱模型PROSPECT、植被冠层光谱模型SAIL与大气辐射传输模型6S进行耦合,模拟不同参数条件下植被星上光谱信息在400～ 900 nm谱段的变化,并分析从地表植物叶片光谱、冠层光谱到卫星入瞳处光谱的过程中,植物叶片的叶肉结构参数、叶绿素含量、干重、叶片含水量和植物冠层的叶面积指数(LAI)、太阳天顶角、气溶胶光学厚度、地表邻近效应以及混合像元等参数对植物光谱的影响.研究结果表明,由大气引起的误差要远大于由植物本身的各种生化参数引起的误差;在叶片尺度上引起反射率发生变化的主要因素是叶绿素含量和叶肉结构参数,含水量的影响非常小,可以忽略;在冠层尺度上引起光谱发生变化的因素主要有LAI和叶片倾角. 相似文献
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Tawanda W. Gara Andrew K. Skidmore Roshanak Darvishzadeh Tiejun Wang 《地理信息系统科学与遥感》2019,56(4):554-575
In remote sensing applications, leaf traits are often upscaled to canopy level using sunlit leaf samples collected from the upper canopy. The implicit assumption is that the top of canopy foliage material dominates canopy reflectance and the variability in leaf traits across the canopy is very small. However, the effect of different approaches of upscaling leaf traits to canopy level on model performance and estimation accuracy remains poorly understood. This is especially important in short or sparse canopies where foliage material from the lower canopy potentially contributes to the canopy reflectance. The principal aim of this study is to examine the effect of different approaches when upscaling leaf traits to canopy level on model performance and estimation accuracy using spectral measurements (in-situ canopy hyperspectral and simulated Sentinel-2 data) in short woody vegetation. To achieve this, we measured foliar nitrogen (N), leaf mass per area (LMA), foliar chlorophyll and carbon together with leaf area index (LAI) at three vertical canopy layers (lower, middle and upper) along the plant stem in a controlled laboratory environment. We then upscaled the leaf traits to canopy level by multiplying leaf traits by LAI based on different combinations of the three canopy layers. Concurrently, in-situ canopy reflectance was measured using an ASD FieldSpec-3 Pro FR spectrometer, and the canopy traits were related to in-situ spectral measurements using partial least square regression (PLSR). The PLSR models were cross-validated based on repeated k-fold, and the normalized root mean square errors (nRMSEcv) obtained from each upscaling approach were compared using one-way analysis of variance (ANOVA) followed by Tukey’s post hoc test. Results of the study showed that leaf-to-canopy upscaling approaches that consider the contribution of leaf traits from the exposed upper canopy layer together with the shaded middle canopy layer yield significantly (p < 0.05) lower error (nRMSEcv < 0.2 for canopy N, LMA and carbon) as well as high explained variance (R2 > 0.71) for both in-situ hyperspectral and simulated Sentinel-2 data. The widely-used upscaling approach that considers only leaf traits from the upper illuminated canopy layer yielded a relatively high error (nRMSEcv>0.2) and lower explained variance (R2 < 0.71) for canopy N, LMA and carbon. In contrast, canopy chlorophyll upscaled based on leaf samples collected from the upper canopy and total canopy LAI exhibited a more accurate relationship with spectral measurements compared with other upscaling approaches. Results of this study demonstrate that leaf to canopy upscaling approaches have a profound effect on canopy traits estimation for both in-situ hyperspectral measurements and simulated Sentinel-2 data in short woody vegetation. These findings have implications for field sampling protocols of leaf traits measurement as well as upscaling leaf traits to canopy level especially in short and less foliated vegetation where leaves from the lower canopy contribute to the canopy reflectance. 相似文献
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遥感反演蒸散发的日尺度扩展方法研究进展 总被引：2，自引：1，他引：1
遥感技术能够提供卫星过境时刻地表参量的瞬时值,进而通过模型构建可反演得到瞬时蒸散发。相对于瞬时蒸散发,日尺度蒸散发在实际生产生活中具有更重要的应用价值。本文系统地总结分析了遥感反演瞬时蒸散发的代表性日尺度扩展方法,包括蒸发比不变法、解耦因子不变法、辐射能量比不变法、参考蒸发比不变法、地表阻抗不变法和数据同化法,并对各方法的基本原理、估算精度、适用性等进行了对比分析。在此基础上,进一步综述了日尺度扩展方法存在的不确定性和主要问题,包括扩展方法本身误差、云覆盖、气象数据获取、夜间蒸散发估算、遥感反演同扩展误差累积及真实性检验等,并指出今后应从加强有云天及夜间蒸散发扩展机理和方法等方面的研究来提升瞬时蒸散发日尺度扩展精度。 相似文献
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尺度效应是地理科学中普遍存在的现象,制约着遥感等空间科学的发展。发展合理的尺度转换方法以促进遥感技术的全面应用迫在眉睫。本文分别从面—面升尺度转换、点—面升尺度转换两个角度对目前定量遥感领域存在的升尺度转换方法进行综述。其中,面—面升尺度转换方法按照转换原理可分为先反演后聚合、先聚合后反演两种;点—面升尺度转换方法依据定权策略可分为简单平均法、经验回归法、地统计方法、贝叶斯方法等。不同的升尺度转换方法具有各自的特点和优势,本文分别从模型构架、基本原理、特点、局限性和适用条件等方面对现有升尺度转换方法进行分析和讨论,并从离散型与连续型、统计型与物理型、普适型与针对型以及先验知识有和无4个方面总结了现有研究中存在的不足,剖析了升尺度转换研究中存在的问题与挑战,并预测了可能的发展方向。 相似文献
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水稻冠层氮素含量光谱反演的随机森林算法及区域应用 总被引：5，自引：0，他引：5
利用地面实测数据构建高精度的水稻冠层氮素含量光谱反演点模型并将其进行尺度转换,实现了水稻冠层氮素含量准实时、大区域监测。以氮素光谱敏感指数作为输入变量,冠层氮素含量数据为输出变量,利用随机森林算法构建水稻冠层氮素含量高光谱反演模型,并用苏州市水稻农田验证区数据,检验模型的普适性和有效性;利用准同步的Hyperion数据,采用对输入、输出变量进行线性变换的简单尺度转换方法实现了点模型的区域应用。结果表明:基于随机森林算法的水稻冠层氮素含量高光谱反演模型可解释、所需样本少、不会过拟合、精度高(模型在实验区的预测精度为R2=0.82,验证区检验精度为R2=0.73)且具有普适性;点模型基于高光谱遥感卫星影像和尺度转换进行区域应用,精度较高(R2=0.81)。 相似文献
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全面评价数字高程模型（digital elevation model,DEM）升尺度转换方法的精度,有助于合理选择DEM升尺度转换方法,掌握DEM尺度转换规律及构建新的DEM升尺度转换模型。然而目前关于DEM精度评价的研究成果还难以达到实际应用的要求,从全新的视角寻找客观、高效的DEM升尺度转换结果的精度评价方法仍有待研究。基于地球表面接收太阳辐射的分布特性,提出基于能量因子的DEM精度评价方法,应用于不同DEM升尺度转换方法的精度评价中。基于现有的精度评定与质量评价方法,构建定性与定量分析相结合的综合评价方法,以验证基于能量因子的精度评价方法的合理性和有效性。实验结果表明,基于能量因子的精度评价方法原理简单、操作方便,能够反映升尺度转换后DEM地形空间遮蔽关系的变化情况。该方法为DEM升尺度转换结果的精度评价提供了新的思路和方向,对DEM在定量遥感建模与山区地表生态参量反演等方面的应用具有一定的借鉴意义。 相似文献
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由于地表空间异质性的普遍存在,遥感反演模型的非线性必然会导致不同分辨率观测的遥感结果不一致,从而产生遥感产品尺度效应。本文研究了遥感产品尺度效应概念、模拟方法和定量计算模型,并利用锡林浩特草原研究区的实测数据,对尺度效应模型和方法进行了定量计算与验证分析。首先,基于不同升尺度方法与多尺度遥感成像机理之间的机理联系,通过“先反演再平均”与“先平均再反演”之间的差异,可计算“高”分辨率与“低”分辨率之间的遥感产品尺度差异。其次,分别以红光、近红外两波段反射率和归一化植被指数(NDVI)为自变量,对叶面积指数(LAI)非线性遥感模型进行泰勒展开,研究了模型非线性、遥感数据空间异质性对LAI遥感产品尺度差异的影响,发现高阶项可忽略,利用二阶导数项和遥感数据方差项可定量计算遥感产品尺度差异,经过二阶导数项纠正后的尺度差异相对偏差从5.6%分别降低到0.78%和1.45%。最后,分析了LAI遥感产品尺度效应的特征规律,得出以下结论:随着植被覆盖的增大,同等遥感空间异质性的LAI遥感产品尺度差异越大,且红光波段比近红外波段的尺度差异敏感性高近2个数量级;对于绝大部分陆地植被区域,存在“低分辨率低估”尺度效应,且遥感产品尺度差异的主导要素为LAI模型非线性,NDVI变量自身非线性对尺度效应贡献占23.5%;对于湿地类植被与水体混合情形,NDVI变量非线性的贡献为主导贡献,出现“低分辨率高估”尺度效应,必须利用红光、近红外两波段的二阶导数项非线性尺度差异,才能解释这一类型的LAI遥感产品尺度效应。本文建立了具有一定普适意义的遥感产品尺度效应定量模拟与尺度纠正方法,对推动定量遥感的尺度问题研究有一定参考价值。 相似文献
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日光诱导叶绿素荧光遥感反演及碳循环应用进展 总被引：5，自引：1，他引：4
在植被遥感领域,遥感植被指数在过去30年极大地促进了从宏观尺度上来理解和认识地球生物圈,但是以"绿度"观测为主的植被指数仅表征植被"潜在光合作用",而不能直接量化"实际光合作用"。植被叶绿素荧光在光合作用探测上具有优势,是"实际光合作用"的直接探测方法。日光诱导叶绿素荧光(SIF)遥感是近年快速发展起来的新型遥感技术,尤其是2011年实现全球尺度卫星反演以来,在反演算法、植被监测和碳循环应用等方面发展迅速,是近10年来植被遥感领域最具突破性的研究前沿。本文阐述了现阶段(2011年以来)SIF遥感反演及其在碳循环应用方面的进展。本文首先介绍了卫星SIF遥感的发展及其反演算法现状;然后重点剖析了其在陆地生态系统总初级生产力(GPP)估算、全球碳循环监测、物候和植被胁迫监测等方面的应用现状和特点;最后从卫星SIF反演算法优化、SIF-GPP关系机理、SIF多尺度综合观测和全球碳循环监测等方面对今后植被SIF遥感的发展前景进行了展望。 相似文献
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Forest canopy height is an important indicator of forest carbon storage, productivity, and biodiversity. The present study showed the first attempt to develop a machine-learning workflow to map the spatial pattern of the forest canopy height in a mountainous region in the northeast China by coupling the recently available canopy height (Hcanopy) footprint product from ICESat-2 with the Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite data. The ICESat-2 Hcanopy was initially validated by the high-resolution canopy height from airborne LiDAR data at different spatial scales. Performance comparisons were conducted between two machine-learning models – deep learning (DL) model and random forest (RF) model, and between the Sentinel and Landsat-8 satellites. Results showed that the ICESat-2 Hcanopy showed the highest correlation with the airborne LiDAR canopy height at a spatial scale of 250 m with a Pearson’s correlation coefficient (R) of 0.82 and a mean bias of -1.46 m, providing important evidence on the reliability of the ICESat-2 vegetation height product from the case in China’s forest. Both DL and RF models obtained satisfactory accuracy on the upscaling of ICESat-2 Hcanopy assisted by Sentinel satellite co-variables with an R-value between the observed and predicted Hcanopy equalling 0.78 and 0.68, respectively. Compared to Sentinel satellites, Landsat-8 showed relatively weaker performance in Hcanopy prediction, suggesting that the addition of the backscattering coefficients from Sentinel-1 and the red-edge related variables from Sentinel-2 could positively contribute to the prediction of forest canopy height. To our knowledge, few studies have demonstrated large-scale vegetation height mapping in a resolution ≤ 250 m based on the newly available satellites (ICESat-2, Sentinel-1 and Sentinel-2) and DL regression model, particularly in the forest areas in China. Thus, the present work provided a timely and important supplementary to the applications of these new earth observation tools. 相似文献