PROSAIL冠層光譜模型遙感反演區(qū)域葉面積指數(shù)

1、第29卷,第10期光譜學(xué)與光譜分析2009年10月SpectroscopyandSpectralAnalysisVol129,No110,pp272522729October,2009PROSAIL冠層光譜模型遙感反演區(qū)域葉面積指數(shù)李淑敏1,李紅13,孫丹峰2,周連第111北京市農(nóng)林科學(xué)院農(nóng)業(yè)綜合發(fā)展研究所,北京10009721中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,北京100193摘要大面積區(qū)域作物葉面積指數(shù)遙感反演,對(duì)指導(dǎo)作物管理具有非常重要的意義,驗(yàn)證和發(fā)展基于物理葉面積指數(shù)遙感反演可避免基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娜秉c(diǎn)。以北京地區(qū)青云店、魏善莊和高麗營(yíng)為研究區(qū),采用MODIS和ASTER兩類不同空間分辨率遙感數(shù)

2、據(jù),探討PROSAIL物理模型反演冬小麥葉面積指數(shù)的可行性,尤其在不同空間分辨率遙感數(shù)據(jù)上的穩(wěn)定性,并與經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行了對(duì)比分析。與經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ拖啾?物理模型模擬LAI值更具真實(shí)性;用線性組分加權(quán)的方法,對(duì)小尺度物理模型反演LAI進(jìn)行尺度擴(kuò)展并與基于大尺度遙感數(shù)據(jù)的LAI物理反演結(jié)果相對(duì)比,相差不大,說(shuō)明LAI。關(guān)鍵詞葉面積指數(shù);遙感反演;MODIS;ASTER;中圖分類號(hào):TP72214,S127:j(2009)1022725205被(如農(nóng)作物)。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展和各類參數(shù)庫(kù)的建立,基于物理模型的反演方法越來(lái)越具有吸引力。MODIS遙感數(shù)據(jù)時(shí)間分辨率高,時(shí)效性強(qiáng),具有高的動(dòng)態(tài)性,能夠反映作物生長(zhǎng)

3、發(fā)育的動(dòng)態(tài)特征,但空間分辨率較低,而ASTER遙感數(shù)據(jù)空間分辨率高,15m的空間尺度與地面實(shí)測(cè)尺度更易比較和結(jié)合,但時(shí)間分辨率低。因此,本文以北京地區(qū)青云店、魏善莊和高麗營(yíng)為研究區(qū),在縣域尺度作物類型、種植模式分類基礎(chǔ)上,采用MODIS和ASTER兩類不同空間分辨率遙感數(shù)據(jù),探討PROSAIL物理模型反演冬小麥葉面積指數(shù)的可行性,尤其在不同空間分辨率遙感數(shù)據(jù)上的穩(wěn)定性,并與經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行了對(duì)比分析。引言植被葉面積指數(shù)(leafareaindex,LAI),作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的一個(gè)十分重要的植被特征參量,能夠?qū)χ脖还趯咏Y(jié)構(gòu)給出直接的量化指標(biāo)。葉面積指數(shù)控制著植被的許多生物、物理過(guò)程,與許多生態(tài)過(guò)程直

4、接相關(guān)124。自1947年提出以來(lái),葉面積指數(shù)已成為一個(gè)重要的植物學(xué)參數(shù)和評(píng)價(jià)指標(biāo),并在農(nóng)業(yè)、果樹業(yè)、林業(yè)以及生物學(xué)、生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用3。傳統(tǒng)LAI測(cè)量方法為地面實(shí)測(cè),該方法有一定破壞性,費(fèi)時(shí)費(fèi)力,而且大區(qū)域研究LAI僅靠地面實(shí)測(cè)是行不通的,衛(wèi)星遙感的應(yīng)用為大區(qū)域研究LAI提供了唯一途徑5。由于遙感數(shù)據(jù)具有覆蓋范圍廣、時(shí)間與空間分辨率高等優(yōu)點(diǎn),所以通過(guò)遙感反演結(jié)合地面實(shí)測(cè)提取一些重要的生物物理參數(shù)有十分重要的意義1,6。遙感反演葉面積指數(shù)的方法大致分為兩類,即經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头椒ê臀锢砟Ｐ头椒?。?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头椒ê?jiǎn)單靈活、應(yīng)用廣泛,但是由于函數(shù)關(guān)系是經(jīng)驗(yàn)型的,隨地域、植被類型、生長(zhǎng)季等的變化而變化等

5、因素使得將其用于遙感像元尺度反演時(shí)會(huì)帶來(lái)很大誤差2,7,8,尤其當(dāng)遙感數(shù)據(jù)分辨率過(guò)粗,無(wú)法簡(jiǎn)單與地面樣點(diǎn)相匹配。物理模型方法則具有相當(dāng)強(qiáng)的物理基礎(chǔ),不過(guò)分依賴于植被的具體類型或背景環(huán)境的變化,因而更具普適性,這種模型更適用于均勻的植收稿日期:2008210216,修訂日期:20092012201研究方法111研究區(qū)北京市冬小麥的種植情況從分布區(qū)縣來(lái)看,仍主要集中在傳統(tǒng)糧食主產(chǎn)區(qū),即通州、大興、順義、房山,這四個(gè)區(qū)的冬小麥播種面積占到全市冬小麥播種面積的80%以上。從冬小麥品質(zhì)來(lái)看,硬粒小麥播種面積占冬小麥播種面積的比例最大,種植區(qū)主要分布在:通州、大興、順義和房山。其次,參考兩景ASTER遙感

6、影像數(shù)據(jù)覆蓋的區(qū)域范圍。最終,研究區(qū)選在大興區(qū)青云店鎮(zhèn)、魏善莊鎮(zhèn),順義區(qū)高麗營(yíng)鎮(zhèn)。112遙感影像及其處理基金項(xiàng)目:國(guó)家“十五”科技攻關(guān)計(jì)劃項(xiàng)目(2004BA617B04)和國(guó)家”十一五”科技支撐項(xiàng)目(2006BAD10A06203,2006BAB15B05)資助作者簡(jiǎn)介:李淑敏,1983年生,北京市農(nóng)林科學(xué)院農(nóng)業(yè)綜合發(fā)展研究所研究實(shí)習(xí)員e2mail:edelweiss2bloom1631com3通訊聯(lián)系人e2mail:lihsdfsina1com2726光譜學(xué)與光譜分析第29卷2000使用320490nm的感應(yīng)波段。每樣點(diǎn)處重復(fù)測(cè)量光譜采用的遙感數(shù)據(jù)包括2006年4月23日的MODIS09數(shù)據(jù)

7、(地表比反射率)和2006年4月22日的ASTER2B05V數(shù)據(jù)(地表反射系數(shù)VNIR)。MOD09數(shù)據(jù)空間分辨率為250m,已經(jīng)過(guò)了大氣輻射校正和幾何粗校正,對(duì)其進(jìn)一步的處理有幾何精校正、圖像鑲嵌、波段運(yùn)算等;ASTER2B05V數(shù)據(jù)空間分辨率為15m,已經(jīng)過(guò)了幾何粗校正、輻射校正、大氣較正,對(duì)其進(jìn)行的預(yù)處理包括幾何精校正、圖像鑲嵌、波段運(yùn)算等。113葉面積指數(shù)反演方法11311經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头椒ㄍㄟ^(guò)建立LAI與光譜數(shù)據(jù),和(或)基于光譜數(shù)據(jù)計(jì)算的光譜指數(shù)之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系來(lái)求算LAI,通常使用的是植被指數(shù)VI。目前逐漸形成了VI與LAI之間的一些經(jīng)驗(yàn)、半經(jīng)驗(yàn)定量關(guān)系,從而估算大區(qū)域尺度的LAI8,9

8、。在各種植被指數(shù)中,最常使用的光譜植被指數(shù)是歸一化差植被指數(shù)(ND2VI)。11312物理模型方法葉面積指數(shù)的物理模型反演方法關(guān)鍵在于給定樣區(qū)實(shí)測(cè)反射率數(shù)據(jù),根據(jù)不同的輻射傳輸模型找到一系列最適模型參數(shù),的匹配。匹配情況的驗(yàn)證通過(guò)“誤差函數(shù)”n反射率十次、葉面積指數(shù)五次,取均值。2008年4月16日、17日、18日3d進(jìn)行冠層反射率、葉面積指數(shù)實(shí)地測(cè)量,均為晴朗微風(fēng)天氣,天空無(wú)積云,大氣能見度較好,測(cè)量時(shí)間為每天10:00-14:00。2結(jié)果與討論211經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头囱萁Y(jié)果(1)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ徒⒔?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?首先根據(jù)實(shí)測(cè)反射光譜曲線,計(jì)算遙感數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)波段的波段反射率,然后計(jì)算NDVI,從而建立NDVI與L

9、AI的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系。關(guān)于波段反射率的計(jì)算,王璐使用了根據(jù)多光譜傳感器各波段的光譜響應(yīng)函數(shù),光譜曲線重采樣的方法14,而陳俊惠用的則是計(jì)算均值的方法(可參閱陳俊惠的博士論文,中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué),2005)。本研究使用了后一種方法,再根據(jù)NDVI計(jì)算公式,計(jì)算每個(gè)實(shí)測(cè)點(diǎn)NDVI值。建立I和LAI,添加趨勢(shì)線。趨勢(shì)線,生R2Table1CorrelationcoefficientofexperiencemodelbasedonMODISandASTER模型的函數(shù)關(guān)系線性對(duì)數(shù)指數(shù)1(rjj2(1)其中,rj是實(shí)測(cè)反射率;j。進(jìn)行植物生化組分含量與光譜特征之間的關(guān)系模擬研究,主要集中在兩個(gè)方面:一是利用統(tǒng)計(jì)分析方

10、法,由葉片和冠層光譜特征估算化學(xué)組分含量;第二方面的應(yīng)用比如PROSAIL模型,它是在SAIL,PROSPECT模型基礎(chǔ)上,建立包含化學(xué)組分含量的葉片散射和吸收模型(機(jī)理模型),將葉片模型耦合到冠層模型中反演整個(gè)冠層的生化組分含量11。PROSAIL模型的輸入?yún)?shù)包括三部分:冠層生理生化參數(shù);土壤參數(shù)和其他參數(shù)12,13。使用模型模擬時(shí),首先通過(guò)對(duì)生理生化參數(shù)的敏感性分析確定對(duì)冠層反射率影響較為敏感的參數(shù),對(duì)這部分參數(shù)取多個(gè)經(jīng)驗(yàn)值模擬冠層反射率,不敏感參數(shù)則直接賦予經(jīng)驗(yàn)值;其他參數(shù)則根據(jù)成像、觀測(cè)條件進(jìn)行取值。參數(shù)敏感性分析表明,在紅、近紅波段對(duì)應(yīng)的光譜區(qū)域,除了葉片葉肉結(jié)構(gòu)參數(shù)N和葉片水分含

11、量外,其他參數(shù)對(duì)反射率的影響是靈敏的(可參閱北京市農(nóng)林科學(xué)院李淑敏的博士論文,2008)。114樣點(diǎn)布設(shè)及田間觀測(cè)根據(jù)遙感影像和實(shí)地考察,在研究區(qū)內(nèi)盡量選擇冬小麥連續(xù)種植面積至少250m×250m大小(一個(gè)MODIS像元大小)的地塊為測(cè)量樣區(qū),并且每個(gè)樣區(qū)內(nèi)冬小麥生長(zhǎng)狀況具有代表性;借助GPS和11萬(wàn)地形圖,由樣區(qū)西南角開始設(shè)樣點(diǎn),記錄該點(diǎn)的地理坐標(biāo),由此點(diǎn)向北每隔30m設(shè)一個(gè)樣點(diǎn),然后再由每點(diǎn)分別向東每30m設(shè)樣點(diǎn)。冠層光譜反射率的測(cè)量使用Field2specProFR便攜式分光輻射光譜儀,光譜范圍為3251075nm,采樣間隔為1nm。葉面積指數(shù)的測(cè)量使用LAI22000冠層分析

12、儀,LAI23由表1,發(fā)現(xiàn)指數(shù)關(guān)系模型擬合程度相對(duì)更好些。所以,用于MODIS的LAI經(jīng)驗(yàn)反演模型為y=013775e214293x用于ASTER的LAI經(jīng)驗(yàn)反演模型為y=013773e214317x(2)(3)(2)ASTER2LAI模擬值與LAI實(shí)測(cè)值的相關(guān)分析利用建好的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷玫絃AI模擬值。假設(shè)由于樣區(qū)內(nèi)冬小麥的生長(zhǎng)狀況均一,實(shí)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)可以代表30m×30m(ASTER遙感尺度)面數(shù)據(jù),所以可以直接對(duì)ASTER2LAI模擬值和LAI實(shí)測(cè)值進(jìn)行相關(guān)分析。對(duì)模擬LAI與實(shí)測(cè)LAI的相關(guān)分析使用了SPSS簡(jiǎn)單相關(guān)分析里的Spearman等級(jí)相關(guān)分析(Spearman相關(guān)系數(shù)又稱秩

13、相關(guān)系數(shù),對(duì)原始數(shù)據(jù)分布不作要求,屬非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法,使用范圍廣)。分析結(jié)果見表2。Table2RelationshipanalysisofrealdataandsimulationASTER2LAIinversionfromexperiencemodelR值P值經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ颓嘣频?0104201818魏善莊0114401447高麗營(yíng)-0100901958由表2對(duì)3個(gè)研究區(qū)實(shí)測(cè)值與模擬值相關(guān)分析的R值第10期光譜學(xué)與光譜分析(表示進(jìn)行相關(guān)分析二者的相關(guān)系數(shù),值越大表示相關(guān)性越大)和P值(表示二者在=01001水平下相關(guān)關(guān)系顯著性,2727越接近于0說(shuō)明相關(guān)性越顯著),說(shuō)明二者不具有顯著線性關(guān)系。表征

14、實(shí)測(cè)值與模擬值相關(guān)關(guān)系的散點(diǎn)圖(圖1)更進(jìn)一步反映了這一結(jié)論。212物理模型反演結(jié)果(1)物理模型前文已給出PROSAIL物理模型參數(shù)的設(shè)置,在其基礎(chǔ)之上結(jié)合正向模型源代碼編寫LAI物理反演模型的程序。使用實(shí)測(cè)反射率數(shù)據(jù)得到LAI模擬值。(2)ASTER2LAI模擬值與LAI實(shí)測(cè)值的相關(guān)分析同樣,對(duì)用物理模型模擬的ASTER2LAI與實(shí)測(cè)LAI進(jìn)行Spearman等級(jí)相關(guān)分析,分析結(jié)果見表3。由分析結(jié)果的R值和P值可以看出,3個(gè)研究區(qū)實(shí)測(cè)LAI與反演LAI二者在=01001水平下線性關(guān)系顯著。作出反映二者相關(guān)性的散點(diǎn)圖(圖2)。Table3Relationshipanalysisofsimul

15、ationASTER2LAIinversionfromexperiencemodelandrealdataR值P物理模型青云店015500001魏善莊016660000高麗營(yíng)01575000(3)由(1)和(2)的比較分析物理模型反演LAI值普遍高于實(shí)測(cè)值;而經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头囱軱AI值普遍低于實(shí)測(cè)值。通過(guò)Spearman相關(guān)系數(shù)R值和P值,發(fā)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ湍M值與實(shí)測(cè)值相關(guān)性不顯著,而物理模型模擬值與實(shí)測(cè)值在=01001水平下線性顯著相關(guān)。由經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷玫讲煌^測(cè)點(diǎn)LAI值相差不大,說(shuō)明經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ湍M值反映的是某一時(shí)期冬小麥生長(zhǎng)狀況的總趨勢(shì),忽略了區(qū)域LAI分布的空間異質(zhì)性;而物理模型模擬值則能夠反映出隨空

16、間短距離變動(dòng)LAI也會(huì)相應(yīng)發(fā)生改變。因此,采用線性組分加權(quán)的方法對(duì)物理模型模擬的ASTER2LAI與MODIS2LAI進(jìn)行了檢驗(yàn)。213對(duì)物理反演MODIS2LAI的檢驗(yàn)分析由于LAI地面點(diǎn)測(cè)量的代表尺度不到1m2,如果以野外實(shí)測(cè)LAI數(shù)據(jù)直接檢驗(yàn)MODIS尺度為250m×250m的異質(zhì)像元,不可避免的會(huì)出現(xiàn)很大誤差。所以,本研究將實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與ASTER小尺度LAI采用線性組分加權(quán)的方法擴(kuò)展至MODIS大尺度LAI15。低分辨率像元的葉面積指數(shù)通過(guò)下式計(jì)算NLAIL=i=1LAIH(i)×H(i)(4)其中,LAIL為低分辨率像元的葉面積指數(shù),LAIH(i)為組成該低分辨率像

17、元的第i組高分辨率的葉面積指數(shù),H(i)為第i組高分辨率像元面積占區(qū)域總面積百分比。對(duì)于不同尺度葉面積指數(shù)的比較,使用線性組分加權(quán)公式,計(jì)算結(jié)果見表4。由表4可以看出:A1值越大,M值越大,表明物理模型用于ASTER/MODIS兩種不同遙感數(shù)據(jù),模擬LAI值有效性相差不大;魏善莊區(qū)域內(nèi)有10m×250m大小的裸地,所以A1與M的相對(duì)誤差明顯高于青云店和魏善莊;A2與S相對(duì)誤差均在012左右,此值穩(wěn)定又一次說(shuō)明物理模型模擬的LAI值對(duì)LAI實(shí)際大小有一定代表性。2728光譜學(xué)與光譜分析第29卷Table4Comparisonbetweenlinearweightedofsmallsca

18、leLAIandlargescaleLAIA1ABS(A12M)/M青云店魏善莊高麗營(yíng)注:表中各個(gè)字母代表含義;A1:每個(gè)研究區(qū)(一個(gè)MODIS像元)對(duì)應(yīng)ASTER遙感影像上16×16個(gè)像元,對(duì)這16×16個(gè)像元LAI值進(jìn)行線性綜合;A2:與實(shí)測(cè)點(diǎn)相對(duì)的ASTER影像像元LAI值的線性綜合;S:實(shí)測(cè)點(diǎn)LAI值的線性綜合;M:每個(gè)研究區(qū)所代表MODIS像元經(jīng)物理模型反演的LAI值3結(jié)論本文應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃臀锢砟Ｐ蛯?duì)北京地區(qū)區(qū)域冬小麥葉面積指數(shù)進(jìn)行了反演,并對(duì)實(shí)測(cè)LAI值、ASTER、MODIS不同尺度遙感反演LAI值進(jìn)行了比較分析,得出結(jié)論為,(1)反演葉面積指數(shù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ鸵话?/p>

19、為指數(shù)關(guān)系模型,模型的擬合程度比較理想。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头囱萁Y(jié)果低于實(shí)測(cè)LAI,而且反演值反映的是冬小麥生長(zhǎng)狀況的總趨勢(shì),模擬值與實(shí)測(cè)值線性關(guān)系不顯著,經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头囱軱AI忽視了葉面積指數(shù)的空間分布情況;(2),參考關(guān),說(shuō)明物理模型反演結(jié)果對(duì)葉面積指數(shù)的空間分布情況具有一定代表性;(3)比較線性組分加權(quán)的結(jié)果,表明物理模型應(yīng)用于ASTER/MODIS不同遙感數(shù)據(jù)上的模擬結(jié)果差別不大,推測(cè)LAI物理反演模型對(duì)遙感數(shù)據(jù)的類型具有普適性,并且物理反演模型可用于大尺度遙感數(shù)據(jù);(4)地面試驗(yàn)與遙感數(shù)據(jù)獲取時(shí)間有差別,利用經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型建立樣點(diǎn)光譜數(shù)據(jù)和LAI關(guān)系應(yīng)用到遙感數(shù)據(jù)時(shí),實(shí),一方面可能年份間環(huán)境,A,一定

20、程度表明物理模型具有時(shí)間上的穩(wěn)定性。文獻(xiàn)1YAOYan2juan,CHENLiang2fu,LIUQin2huo,etal(姚延娟,陳良富,柳欽火,等).JournalofRemoteSensing(遙感學(xué)報(bào)),2006,10(6):869.2LIKai2li,JIANGJian2jun,MAORong2zheng,etal(李開麗,蔣建軍,茅榮正,等).ActaEcologicaSinica(生態(tài)學(xué)報(bào)),2005,25(6):1491.3WANGXi2qun,MALü2yi,JIAZhong2kui,etal(王希群,馬履一,賈忠奎,等).ChineseJournalofEcolo

21、gy(生態(tài)學(xué)雜志),2005,24(5):537.4WUBing2fang,ZENGYuan,HUANGJin2liang(吳炳方,曾源,黃進(jìn)良).AdvancesinEarthScience(地球科學(xué)進(jìn)展),2004,19(4):585.5FANGXiu2qin,ZHANGWan2chang(方秀琴,張萬(wàn)昌).RemoteSensingforLand&Resources(國(guó)土資源遙感),2003,(3):58.6QiJ,MoranMS,CabotF,etal.RemoteSensingofEnvironment,1995,54(1):71.7CHENJian,NIShao2xiang

22、,LIYun2mei,etal(陳健,倪紹祥,李云梅,等).RemoteSensingforLand&Resources(國(guó)土資源遙感),2005,(2):20.8Jesuswc,Valefxr,Coelhorr.AgronomyJournal,2001,93(5):989.9SJacquemoud,etal.RemoteSensingofEnvironment,1995,53(3):163.10PrivetteJL,EmeryWJ,SchimelDS.RemoteSensingofEnvironment,1996,58(2):187.11RUANWei2li,NIUZheng(阮偉利,牛錚).JournaloftheGraduateSchooloftheChineseAcademyofSciences(中國(guó)科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào)),2004,21(1):78.12SHIRun2he,ZHUANGDa2fang,NIUZheng,etal(施潤(rùn)和,莊大方,牛錚,等).ChineseJournalofEcology(生態(tài)學(xué)