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基于玉米冠层结构参数实测数据和Matrix-Doubling(MD)模型构建了玉米出苗期至抽穗期的冠层多波段、双极化微波辐射特性模拟数据库;通过对模拟数据的回归分析得到了玉米冠层在各波段的微波发射率及其与透过率之间的经验关系,并将经验关系应用于0阶微波辐射传输模型;结合土壤发射率模型构建了玉米冠层覆盖地表的微波辐射亮温参数化计算模型,并基于该参数化模型、利用玉米样地微波亮温观测试验数据,采用迭代方法进行了玉米叶面积指数(LAI)的反演.研究表明,LAI反演值与实测值的相关系数r＞0.9,说明多波段被动微波遥感数据在植被冠层LAI反演方面具有较大的应用潜力. 相似文献
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叶面积指数（LAI）和叶倾角分布（LAD）是决定植被冠层结构的重要参数。在计算机模拟植被冠层,两个参数是植被三维真实结构生成的重要控制因子。本论文中,结合计算机图像学理论,基于实验的地面实测结构参数数据利用可改写的扩展L-system方法生成草以及白杨树的真实三维场景。RGM（A radiosity-graphics combined model）模型是基于辐射度方法的计算机模拟模型,利用此模型来计算生成的三维场景可见光及近红外波段的冠层辐射特性,如冠层波谱以及方向反射特性等。在本研究中,模拟了两种不同下垫面的白杨林地：（1）下垫面只有土壤的白杨树场景;（2）下垫面包括土壤和草的白杨树。在特定的场景组分光学特性下,模拟得到两种情况的主平面冠层BRF（bi-di-rectional reflectance factor）,并对两者的差异进行了分析。可以看出,下垫面对冠层BRF的影响不可忽视。但是,由于白杨林地结构的复杂,大尺度的场景中必须由成千上万个面元组成,因此辐射度方法不能模拟大尺度的真实结构场景。为了拓展辐射度方法应用范围,根据白杨树树冠的特点,将其抽象为椭球体,从而减少场景组成面元个数,满足了辐射度方法的要求。并结合几何光学模型的思想,在对椭球体面元赋值加入了间隙率;并考虑了整个树冠的承照面以及阴影面的差异,模拟大尺度林地冠层BRF,且与GOMS模型结果符合的很好。通过以上研究,可以看出计算机模拟为遥感研究获取多角度数据信息提供了一种很好的手段。 相似文献
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基于PROSPECT＋SAIL模型的遥感叶面积指数反演 总被引：4，自引：1，他引：4
以PROSPECT+SAIL模型为基础，从物理机理角度反演植被叶面积指数(LAI)。首先，通过FLAASH模型进行大气校正，使得图像像元值表达植被冠层反射率； 然后，根据LOPEX 93数据库和JHU光谱数据库选择植物生化参数和光谱数据，以PROSPECT模型模拟出的植物叶片反射率和透射率作为SAIL模型的输入参数，得到植被冠层反射率，将结果与遥感影像的植被冠层反射率对应，回归出植被LAI； 最后，以地面实测数据对遥感反演数据进行验证，并分析了误差的可能来源。 相似文献
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冠层反射光谱对植被理化参数的全局敏感性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
植被理化参数与许多有关植物物质能量交换的生态过程密切相关,定量分析植被反射光谱对理化参数的敏感性是遥感反演理化参数含量的前提。本文采用EFAST(Extended Fourier Amplitude Sensitivity Test)全局敏感性分析方法,利用PROSAIL辐射传输模型分析了冠层疏密程度对叶片生化组分含量、冠层结构以及土壤背景等多种参数敏感性的影响,并对植被理化参数反演所需先验知识的精度问题进行了初步探讨。研究表明:(1)对于较为稠密的冠层,可见光波段的冠层反射率主要受叶绿素含量的影响,近红外和中红外波段的冠层反射率主要受干物质量和含水量的影响;(2)对于稀疏的冠层,LAI是影响400—2500 nm波段范围内冠层反射率的最重要参数,土壤湿度次之,叶片生化参数对冠层反射率的敏感性较低;(3)在已知稀疏冠层LAI的情况下进一步确定土壤的干湿状态,可显著提高冠层反射率对叶绿素含量的敏感度,有助于稀疏冠层叶绿素含量的反演。 相似文献
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针对三江平原洪河湿地保护区内主要特征植被冠层的叶绿素含量,采用PROSAIL模型从物理角度进行反演。首先将叶面积指数、叶片结构参数、等价水厚度、叶绿素实测含量等一些植被理化参数的实测值输入模型得到模拟光谱数据,然后与实测光谱数据对比验证其准确性。在模型中,通过固定其他参量不变,取叶绿素含量为唯一值时,考察在不同叶面积指数下叶绿素含量对冠层反射率的影响。结果显示,植被冠层叶绿素含量的敏感波段为555nm和720nm。基于PROSAIL模型的叶绿素反演方法较传统的统计模型相比是较好且稳健的方法。 相似文献
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为削弱混合像元对植被参数反演的影响,提出了基于混合像元分解理论反演路域植被等量水厚度的方法。利用PRO4SAIL模型正演获得的高光谱窄波段数据,模拟Landsat 8遥感影像宽波段植被冠层光谱数据,并进行等量水厚度的敏感植被指数的筛选;对覆盖研究区域的Landsat 8遥感影像进行线性混合像元分解,获取更加精确的植被冠层光谱反射率;同时,利用支持向量机构建等量水厚度估测模型,实现对路域植被等量水厚度的遥感反演。研究结果表明,利用混合像元分解后得到的植被冠层光谱参与模型反演得到的路域植被等量水厚度更加符合实际情况,为遥感影像反演植被参数提供了有效数据。 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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植被冠层可燃物含水率FMC(Fuel Moisture Content)是评估野火风险及估算火灾蔓延速率的重要指标。以中国西部6个典型研究区为例,基于辐射传输模型,利用Landsat 5 TM及Landsat 8 OLI遥感数据,开展草原、森林冠层FMC定量反演研究。为克服基于物理模型的病态反演问题、FMC自身的弱敏感性问题及西南森林多具复杂的双层冠层结构问题,研究中考虑了模型参数之间的相关特征,使用多波段遥感数据及耦合辐射传输模型等方法。反演结果显示,总体植被冠层FMC反演精度R~2为0.64,RMSE为44.86%,其中草地冠层FMC的反演精度(R~2=0.64,RMSE=47.57%)略低于森林冠层FMC的反演精度(R~2=0.71,RMSE=30.82%)。为进一步论证该反演结果对野火风险评估的有效性,研究中选取并分析了2011年3月2日于云南大理白族自治州剑川县金华镇金和村森林火灾爆发前、爆发时及灾后该区域植被冠层FMC的变化特征。结果显示,火灾爆发时该地区植被冠层FMC明显低于火灾发生前后(约一月时间)植被冠层FMC,证明了本文FMC反演结果对野火风险评估的有效性。 相似文献
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建立适用于多类型植被场景的热辐射方向性模型是进行地表热辐射方向性研究的一种手段。利用真实植株几何及生理参数的统计平均值来刻画理念植株,并给定其空间分布特征,进行不同生长期植被冠层的描述。基于冠层双向孔隙率思想构建了冠层热辐射方向性3维模型,模型继承了孔隙率模型在计算冠层热辐射方向性上的简洁优势同时以几何光学的思想考虑了冠层空间异质性对冠层热辐射方向性的影响。以玉米冠层为例,进行了不同生长期玉米冠层热辐射方向亮温的模拟,通过与实地测量数据的比对表明,本文发展的模型能够较准确地模拟不同生长期玉米植被场景的方向亮温变化规律,模拟误差主要来自理念株的刻画误差、玉米叶片形状的近似以及忽略了多次散射贡献等3个方面。模型的构建方法对稀疏植被场景、浓密植被场景、多类型植被的混合场景均可适用,不同观测几何下的植被场景4组份面积比计算结果有望应用于复杂地表条件下地表返照率的研究。 相似文献
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二向反射分布函数包含地表反射的方向性特征信息。研究二向反射分布函数BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)形状对植被结构参数的敏感性,有助于理解植被的二向性反射规律,进而反演植被参数。本文耦合双冠层反射率模型和核驱动的罗斯厚核-李氏稀疏互易核模型,利用EFAST全局敏感性分析方法,以各向异性平整指数为BRDF形状变化的衡量指标,研究了不同天空光比例(SKYL)下,各向异性平整指数AFX对植被参数敏感度的变化,以及SKYL=0.1时AFX的敏感性。结果表明:(1)在红波段,上、下层叶面积指数、上层叶绿素含量,以及上层叶倾角分布是AFX的敏感参数,在近红外波段,上、下层叶面积指数LAI是AFX的敏感参数。(2)冠层尺度上的参数敏感度总体大于叶片尺度。(3)晴天时(SKYL=0.1),红波段主敏感度较大的参数分别是上层LAI、上层叶倾角分布和下层叶片结构参数,近红外波段主敏感度较大的参数主要是上、下层LAI。 相似文献
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融合升降轨的极化干涉SAR三层模型植被高度反演方法 总被引：2，自引：0，他引：2
森林参数的获取不仅可以估算地表生物量和林下地形,还有助于研究全球碳循环和分析全球气候变化。极化干涉SAR植被参数反演算法一般是基于随机地体两层模型(RVoG),但是当实际植被有着冠层、树干层和地表层的明显三层结构时,植被参数反演精度就会变差;另外,由于机载SAR系统数据的近距远距垂直向波数差异较大,导致试验结果存在着由其引起的系统误差。针对这两个问题,本文提出了一种融合升降轨的极化干涉SAR三层模型植被参数反演方法。该方法首先采用三层植被RVoG模型修正微波在穿透植被时的散射过程;然后采用融合升降轨道数据的方式削弱其系统误差;最后,采用非线性迭代平差的反演算法来进行植被高度反演。为了验证该方法的有效性,采用了德国宇航局DLR提供的BioSAR2008项目的两景升轨及两景降轨E-SAR P波段全极化SAR数据进行试验,并采用3组反演策略进行比较分析。结果表明,三层植被模型能够更好地描述植被散射过程;同时,新方法有效降低了由垂直向波数引起的系统误差,提高了树高反演精度。 相似文献
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利用星载激光雷达的大光斑全波形数据估测植被结构参数、监测森林生态已受到广泛关注。为了更准确地理解森林植被的结构参数和光学特性对激光雷达回波波形的影响,利用实测森林植被数据提取植被空间分布的统计规律,考虑地形坡度变化和植被冠层反射特性的影响,生成参数化的森林植被空间轮廓反射模型,结合星载激光雷达的回波理论,建立了面向植被的星载激光雷达波形仿真器。由大兴安岭地区的实测植被数据提取的统计规律生成的森林目标仿真波形与地球科学激光测高仪系统（Geoscience Laser Altimeter System,GLAS）真实回波波形具有较好的一致性,平均相关系数R2达到0.91。通过波形仿真分析发现,光斑尺寸减小有利于大坡度地形的森林信息反演,研究成果对中国未来研制星载激光雷达载荷的系统参数设计具有参考意义。 相似文献
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土壤蒸发和植被蒸腾遥感估算与验证 总被引：1，自引：0，他引：1
地表蒸散发是土壤—植被—大气系统中能量和水循环的重要环节,它包括土壤、水体和植被表面的蒸发,以及植被蒸腾。随着地表参数多源遥感产品的快速发展,利用不同地表参数遥感产品估算地表蒸散发以及其组分土壤蒸发和植被蒸腾成为日常监测越来越便利,监测尺度已从单站扩展到田块、区域乃至全球。目前地表蒸散发双层遥感估算模型按照建模机理的不同可分为:系列模型、平行模型、基于特征空间的模型、结合传统方法的模型以及数据同化方法。本文从模型构建物理机制、模型驱动数据以及模型输出结果验证等方面总结了上述模型的发展历史和现状,并指出在模型结构与参数化方案的优化、高分辨率模型驱动数据的发展、土壤蒸发和植被蒸腾像元尺度"地面真值"的获取等方面都仍需进一步完善。 相似文献
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Influence of surface and vegetation characteristics on C-band radar measurements for soil moisture content 总被引：1，自引：0，他引：1
Shakil Ahmad Romshoo Masahiro Koike Sadayukihir Onaka Taikan Oki Katumi Musiake 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2002,30(4):229-244
Soil moisture estimation using microwave remote sensing faces challenges of the segregation of influences mainly from roughness and vegetation. Under static surface conditions, it was found that Radarsat C-band SAR shows reasonably good correlation and sensitivity with changing soil moisture. Dynamic surface and vegetation conditions are supposed to result in a substantial reduction in radar sensitivity to soil moisture. A C-band scatterometer system (5.2 GHz) with a multi-polarization and multi-angular configuration was used 12 times to sense the soil moisture over a tall vegetated grass field. A score of vegetation and soil parameters were recorded on every occasion of the experiment. Three radar backscattering models Viz., Integral Equation Model (IEM), an empirical model and a volume scattering model, have been used to predict the backscattering phenomena. The volume scattering model, using the Distorted Born Approximation, is found to predict the backscattering phenomena reasonably well. But the surface scattering models are expectedly found to be inadequate for the purpose. The temporal variation of soil moisture does show good empirical relationship with the observed radar backscattering. But as the vegetation biomass increases, the radar shows higher sensitivity to the vegetation parameters compared to surface characteristics. A sensitivity analysis of the volume scattering model for all the parameters also reveals that the radar is more sensitive to plant parameters under high biomass conditions, particularly vegetation water content, but the sensitivity to surface characteristics, particularly to soil moisture, is also appreciable. 相似文献
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提出了一种估计覆盖植被的地表亮度温度模型。模型中的植被看作是不同大小和朝向的离散散射体如叶、茎、杆构成。植被层内的体散射以及植被与地表之间的多次散射采用了双矩阵法(M atrix Doub ling)计算,地表辐射采用了积分方程模型(Integral Equation M ethod)。较高频率上的模拟结果显示植被的辐射是主要的,植被对地表辐射的衰减作用较明显。模拟的亮度温度跟SGP99机载C波段以及AMSR-E的X和Ku波段实测数据相比接近一致。 相似文献
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目前激光星载激光测高仪已被广泛应用于植被目标特征的提取,证明了激光雷达在林业行业的巨大应用潜力。植被目标的回波波形复杂,本文提出了一种基于半解析法植被目标的回波仿真模型,可以较好地仿真特定输入参数产生的波形。使用GLAS测高系统经过大兴安岭区域的激光波形和实地林木样地参数为依据,仿真波形与GLAS回波的相关系数R2均达到0.91以上。利用回波仿真模型定量控制如冠层几何形状、区域坡度、地面粗糙度和林下植被的变化并快速获取大量波形的优势,独立地分析每个因素对回波波形的影响,为植被目标反演的数据源选取及对回波波形展宽的分析提供指导意见。 相似文献
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在使用被动微波技术反演土壤水分的过程中,为去除植被的影响,通常采用适用于低频的τ-ω模型。为准确评估较高频率下植被的散射和衰减特性,以玉米为例,采用基于光线跟踪原理的双矩阵(Matrix-Doubling)微波辐射模型,研究不同高度的作物在C(6.925GHz)、X(10.65GHz)和Ku(18.7GHz)波段下的单散射反照率和传输率。模型模拟的亮度温度跟车载微波辐射仪的野外实测数据接近。为验证模拟的玉米自身微波辐射,在玉米地上铺设了一层铝箔屏蔽地表的辐射。通过给验证后的模型输入不同的参数,建立一个亮度温度数据库,以模拟自然状态下不同高度玉米的亮度温度。然后把模型模拟的结果,跟相同环境下τ-ω模型得到的结果按最小二乘法进行匹配,从而获得不同高度的玉米在C、X和Ku波段上等效的单散射反照率和传输率。 相似文献
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蒸散发是水圈、大气圈和生物圈中水分循环和能量交换的纽带。在全球尺度上,蒸散发约占陆地降水总量的60%;作为其能量表达形式,潜热通量约占地表净辐射的80%。随着通量观测技术的发展,全球长期持续的观测数据得以获取和共享,近年来基于数据驱动的蒸散发遥感反演方法取得了较好的研究进展。本文针对数据驱动的蒸散发遥感反演方法和产品,从经验回归、机器学习和数据融合3个方面展开,对现有的研究进展进行了梳理、归纳和总结,并从驱动数据、反演方法、已有产品等方面指出目前仍存在的问题和不足。未来仍需开展数据驱动的高时空分辨率的蒸散发遥感反演方法的研究,有效考虑地表温度和土壤水分等可以指示地表蒸散发短期变化的重要信息,同时加强基于过程驱动的物理模型与数据驱动的模型的结合,使两类模型能互为补充、各自发挥所长,共同推动蒸散发遥感反演研究水平的进步。 相似文献