大興安嶺地區(qū)森林葉片反射率的反演

孟瑩，范文義，于穎

(東北林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，哈爾濱 150040)

大興安嶺地區(qū)森林葉片反射率的反演

孟瑩，范文義*，于穎

(東北林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，哈爾濱 150040)

葉片反射率作為一個重要的植被參數(shù)對森林的研究有著重要的意義，而遙感影像所獲得是像元信息也就是植被冠層反射率。為了的得到葉片反射率，本文利用地表反射率8天合成產(chǎn)品(MOD09A1)、葉面積指數(shù)產(chǎn)品(MOD15A2)和地表覆蓋類型產(chǎn)品(MCD12Q1)，結(jié)合四尺度模型與PROSPECT模型模擬冠層反射率所建立的冠層反射率和葉片反射率之間的查找表，反演了2015年8月份大興安嶺地區(qū)的葉片反射率，實現(xiàn)從冠層反射率到葉片反射率的尺度轉(zhuǎn)換，并使用SVC-1024i實地采集的葉片反射率信息做精度檢驗。研究結(jié)果表明實地測量數(shù)據(jù)與查找表反演葉片反射率在紅色和近紅外波段具有良好的相關(guān)性(R2為0.789和0.796)，表明了利用四尺度模型建立查找表反演葉片反射率具有可行性。

四尺度模型；葉片反射率；尺度轉(zhuǎn)換

0 引言

經(jīng)過幾十年的發(fā)展，遙感技術(shù)已經(jīng)由可見光發(fā)展到近紅外、微波及主動遙感，理論上已經(jīng)從定性遙感發(fā)展到定量遙感，應(yīng)用上也覆蓋了社會、經(jīng)濟資源環(huán)境等諸多領(lǐng)域，而在林業(yè)中的發(fā)展也越發(fā)的成熟。森林資源具有分布面積廣、地形復(fù)雜、數(shù)量多及變化大等特點，導(dǎo)致對森林的調(diào)查難度增加。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感影像結(jié)合地面實際調(diào)查，綜合運用遙感數(shù)據(jù)的各種分析處理方法，對森林狀況和動態(tài)變化監(jiān)測提供了很大的方便，尤其定量化遙感更是提高了森林調(diào)查的精度?，F(xiàn)在的遙感傳感器(Landsat TM，Modis，MISR，Hyperion等)可以提供豐富的多空間、多光譜、多角度和多時相植被反射信息[1]，傳感器是以像元為單位獲取信息，不同的傳感器的像元大小不同，而像元作為一定空間上地物所有物體的綜合，獲得的是混合光譜信息，對于植被而言也就是冠層信息。

對于植被，除了植被反射率信息，還有葉面積指數(shù)(leaf area index，LAI)、葉綠素、聚集度指數(shù)(Ω)等重要植被信息。葉面積指數(shù)是一個重要的植被指數(shù)，一般定義為單位面積柱體內(nèi)葉子表面積的一半[2]。葉片聚集度系數(shù)(Ω)量化了樹葉在不同植被結(jié)構(gòu)(例如樹組、樹冠、輪生體和樹枝)的空間分布[3-4]，在生態(tài)學(xué)、水文學(xué)、地表模型以及在利用遙感數(shù)據(jù)反演其他植被結(jié)構(gòu)的參數(shù)過程中是一個至關(guān)重要的參數(shù)[5-6]。葉綠素(chlorophyll)是一類與光合作用(photosynthesis)有關(guān)的最重要的色素[7]。遙感技術(shù)為定量估算葉片生物物理參數(shù)和生物化學(xué)參數(shù)提供了一種有效的手段，如葉綠素含量可以利用PROSPECT模型和LEAFMODEL模型來反演得到，并且這種方法已被廣泛應(yīng)用[8-9]，以上這些模型都應(yīng)用于葉片尺度。

隨著遙感理論和技術(shù)的不斷發(fā)展革新，多角度定量遙感變得越發(fā)重要，定量遙感大致分位物理模型、經(jīng)驗統(tǒng)計模型和半經(jīng)驗?zāi)Ｐ汀＝?jīng)驗統(tǒng)計模型理論相對簡單，而且適用性比較強，適合物理機理不清楚的情況。半經(jīng)驗?zāi)Ｐ途C合了物理模型與經(jīng)驗統(tǒng)計模型的優(yōu)點，雖然模型參數(shù)都是經(jīng)驗所得，但參數(shù)具有了一定的物理意義。物理模型研究的最為深入，而且理論基礎(chǔ)完善，代表著二向反射分布函數(shù)(Bidirectional reflectance distribution function，BRDF)的發(fā)展方向。 BRDF模型用來定義給定入射方向上的輻射照度如何影響給定出射方向上的輻射率。更籠統(tǒng)地說，它描述了入射光線經(jīng)過某個表面反射后如何在各個出射方向上分布，這可以是從理想鏡面反射到漫反射、各向同性或者各向異性的各種反射[4，10- 6]。模型參數(shù)都具有明確的物理意義，并且對光線和地表物體的相互作用有詳細的數(shù)學(xué)和物理描述，主要有幾何光學(xué)模型、輻射傳輸模型、計算機模擬模型和混合模型這四類[17-18]。在眾多BRDF模型中，四尺度模型是最完善的一種模型，四尺度模型是一種混合模型。模型的目的是通過輸入?yún)?shù)模擬得到植被的冠層信息，模型著重在于不同尺度下植被冠層的結(jié)構(gòu)特征的幾何光學(xué)-輻射傳輸模型[19]。葉片反射率和透射率作為四尺度模型的輸入?yún)?shù)，運行四尺度模型可以分別模擬針葉純林和闊葉純林的紅色波段和近紅外波段的冠層反射率。

綜上無論是植被的冠層信息還是在葉片尺度上的各種植被參數(shù)對于研究都有重要的意義，所以如何將冠層尺度的信息轉(zhuǎn)換到葉片尺度上是一個重要的問題。本文采用PROSPECT模型模擬葉片反射率[20]，PROSPECT模型是一個基于“平板模型”的輻射傳輸模型[21]，它可以通過模擬葉片在400～250 nm范圍內(nèi)的上行和下行的輻射通量來得到葉片的反射率和透射率[22]，建立葉片反射率和冠層反射率的查找表，實現(xiàn)冠層反射率到葉片反射率在紅色和近紅外波段的尺度的轉(zhuǎn)換。

1 研究區(qū)域與研究方法

1.1 研究區(qū)域概況

本論文研究區(qū)域選擇大興安嶺地區(qū)，大興安嶺地區(qū)位于中國蒙古自治區(qū)東北部和黑龍江省自治區(qū)東北部的大興安嶺林區(qū)(121°11′02″～127°01′07″E，50 °05 ′01 ″～53 °33 ′25 ″ N)。大興安嶺是我國最北、并且面積最大的現(xiàn)代化國有林區(qū)，總面積為8.46萬 km2，是我國重要的林業(yè)基地之一。

1.2 研究方法

1.2.1 遙感數(shù)據(jù)及預(yù)處理

本文使用的是MODIS數(shù)據(jù)，包括500 m地表反射率8天合成三級產(chǎn)品(MOD09A1)、1 km葉面積指數(shù)(LAI)/光合輻射有效分量(FPAR)8天合成L4級產(chǎn)品(MOD15A2)、三級數(shù)據(jù)地表覆蓋類型產(chǎn)品(MCD12Q1)，都是從NASS網(wǎng)上獲取的數(shù)據(jù)。500 m地表反射率8天合成產(chǎn)品(MOD09A1)、1 km葉面積指數(shù)(LAI)/光合輻射有效分量(FPAR)8天合成L4級產(chǎn)品(MOD15A2)都是Terra衛(wèi)星獲取得8天合成數(shù)據(jù)，分辨率分別為500 m和1 km。三級數(shù)據(jù)地表覆蓋類型產(chǎn)品(MCD12Q1)數(shù)據(jù)是對Terra 和 Aqua 衛(wèi)星經(jīng)過一年觀測所獲得數(shù)據(jù)進行處理后得到描述土地覆蓋類型的MODIS三級數(shù)據(jù)土地覆蓋類型產(chǎn)品(Land Cover data)，空間分辨率為463.3 m。本研究選取的是2015年8月份大興安嶺地區(qū)的數(shù)據(jù)，其中MOD09A1和MCD12Q1分別是三級產(chǎn)品和四級產(chǎn)品，自帶地理坐標(biāo)系只需要將坐標(biāo)系轉(zhuǎn)為WGS-84坐標(biāo)系，按大興安嶺矢量圖像裁剪后提取紅色和近紅外波段即可使用。對葉面積指數(shù)產(chǎn)品(MOD09A1)進行重采樣使其分辨率與MOD09A1、MCD12Q1圖像500 m分辨率一致。

1.2.2 地面實測數(shù)據(jù)

本研究于2014年8月6日-15日在大興安嶺地區(qū)選擇了不同林地類型中森林樹木與植被分布相對均一區(qū)域，標(biāo)定30 m×20 m的樣地進行森林參數(shù)觀測，共獲取研究區(qū)10個樣地采樣點的測量數(shù)據(jù)，其采樣點地形相對平坦、植被覆蓋類型相對均勻，測量數(shù)據(jù)包括樹的結(jié)構(gòu)參數(shù)(干高、冠高、胸徑和枝厚度等)、葉面積指數(shù)信息、聚集度指數(shù)和樹冠反射率、葉片反射率、背景反射率等信息。葉片聚集度系數(shù)利用冠層分析儀TRAC測量，樹干高度和樹木胸徑分別利用激光測距儀和皮尺進行量測，葉面積指數(shù)用LAI2200植被冠層分析儀在陰天時測量，植被的反射率信息使用SVC-1024儀器分別收集冠層和葉片的反射率信息。

1.3 四尺度模型參數(shù)敏感性分析

敏感性表示為一個無量綱的指數(shù)，反映了模型輸出結(jié)果隨模型參數(shù)的微小改變而變化的影響程度或敏感性程度，具體的數(shù)學(xué)公式如下：

O=f(F1,F2,…Fn)。

(1)

公式中O是模型的輸出結(jié)果，F(xiàn)i是影響模型的因子。對公式做線性擴展：

因為輸入?yún)?shù)的單位各不相同，為了使不同單位的參數(shù)之間可以進行敏感性比較，常使用相對敏感性值，即對參數(shù)敏感性進行歸一化處理：

(3)

處理后敏感性指數(shù)I不受O和Fi的單位尺度的影響，使模型參數(shù)之間的敏感性具有可比性，I值越大則說明該參數(shù)對模型的影響越大[23]。

四尺度模型的輸入?yún)?shù)包括：樣地面積、樣地面積內(nèi)總株數(shù)、紐曼分布參數(shù)、樹的結(jié)構(gòu)參數(shù)(干高、冠高、冠半徑等)、考慮枝葉時的參數(shù)(枝傾角、葉傾角、枝厚度、葉厚度與寬度之比、枝子指數(shù)TAI)、太陽高度角、葉面積指數(shù)、聚集度指數(shù)、紅色波段和近紅外波段葉片的反射率、透射率以及同波段背景的反射率和透射率。模型模擬了在多個觀測角度下的紅色和近紅外波段的反射率及其他信息。對四尺度模型做敏感性分析時，其中將要分析的參數(shù)以一定步長改變，其他參數(shù)則保持固定不變，模擬冠層反射率，得到不同參數(shù)組合下觀測角度為0的紅色波段和近紅外波段的冠層反射率。本論文分別對葉面積指數(shù)、聚集度指數(shù)、葉子大小、枝傾角、葉傾角、錐頂角的一半、葉厚度與寬度之比做敏感性分析。研究區(qū)域參數(shù)和樹的結(jié)構(gòu)參數(shù)不作敏感性分析。敏感性分析輸入?yún)?shù)及結(jié)果見表1。

通過表1可以看葉面積指數(shù)和聚集度指數(shù)對四尺度模型模擬冠層反射率的影響比較大，這與四尺度模型的肌理符合。四尺度模型認為對于離散的冠層反射率Pgap(θ)計算公式為：

Pgap(θ)=e-G(θs)L0·ΩE/re。

(4)

(5)

表1 四尺度模型輸入?yún)?shù)的步長、變化范圍和敏感性值Tab.1 Four -scale model input parameters step size，change range and sensitivity value

做參數(shù)敏感性分析的主要目的是減少變量從而達到縮減查找表大小的目的，所以選擇對四處度模型影響最大的葉面積指數(shù)參數(shù)作為冠層反射率反演葉片反射率的唯一控制變量。

1.4 查找表的建立

查找表反演參數(shù)的方法實際上就是用四尺度模型計算出在不同參數(shù)值下的的輸入、輸出組合，運行四尺度模型建立葉面積指數(shù)、葉片反射率與冠層反射率之間的對應(yīng)數(shù)值組合。通過PROSPECT模型模擬出葉子結(jié)構(gòu)、葉綠素含量等參數(shù)在一定范圍內(nèi)變化時所得的葉片紅色和近紅外波段的反射率和投射率作為四尺度模型的葉片反射率和透射率參數(shù)，并將其他輸入?yún)?shù)設(shè)置見表2。

表2 四尺度模型的主要輸入?yún)?shù)Tab.2 Main input parameters of Four-scale model

表2中各參數(shù)的設(shè)定是通過整理近幾年的外業(yè)數(shù)據(jù)得到的平均值。其他參數(shù)如枝傾角、葉傾角、針簇比等參數(shù)設(shè)為15、75、1.43等。改變的參數(shù)是葉面積指數(shù)和葉片在紅色波段和近紅外波段的反射率和透射率以及同波段的背景反射率。其中葉面積指數(shù)范圍是0.5～10，步長為0.1。分別模擬闊葉純林和落葉純林在不同輸入?yún)?shù)組合下的冠層反射率，建立查找表。實現(xiàn)讀取葉面積指數(shù)圖像、地表分類圖像、地表反射率圖像后，以葉面積指數(shù)作為控制變量，輸出與冠層反射率對應(yīng)的葉片反射率圖像。

2 結(jié)果與分析

2.1 葉片反射率反演結(jié)果

本論文利用四尺度模型模擬的冠層反射率反演葉片反射率，通過查找表分別反演了大興安嶺地區(qū)紅色波段和近紅外波段的葉片反射率，反演后圖像為500 m分辨率保存為tif格式，與讀取圖像像元值大小一致，反演結(jié)果如圖1和圖2所示。

圖1 紅色波段葉片反射率Fig.1 Foliage reflectance of red band

圖2 近紅外波段葉片反射率Fig.2 Foliage reflectance of near-infrared band

圖3 外業(yè)實地測量的冠層反射率與模型模擬的反射率比較Fig.3 Comparison between actual measurement and model simulation of canopy reflectance

圖4 外業(yè)實地測量的葉片反射率與反演的葉片反射率比較Fig.4 Comparison between actual measurement and inversion of foliage reflectance

2.2 精度檢驗

本論文所用精度檢驗數(shù)據(jù)是2015年大興安嶺外業(yè)實地測量數(shù)據(jù)，檢驗反演精度前，將外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)包括研究區(qū)域參數(shù)、樹的結(jié)構(gòu)參數(shù)、葉面積指數(shù)、聚集度指數(shù)、葉片反射率等參數(shù)模擬冠層反射率，與外業(yè)實測的冠層反射率作比較。因為四尺度模型只能模擬純林的冠層反射率，在使用四尺度模型模擬針闊混交林冠層反射率時，分別按照外業(yè)數(shù)據(jù)模擬闊葉純林和針葉純林的冠層反射率后，按照樹種組成權(quán)重計算混交林的冠層反射率。

從圖3中看出紅色波段和近紅外波段冠層模擬反射率和實測反射率有呈現(xiàn)顯著的線性相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.813和0.862，則可以認為四尺度程序可以較好的模擬外業(yè)調(diào)查時的冠層反射率信息，同時也認為外業(yè)調(diào)查時測量的葉片反射率數(shù)據(jù)可以對反演后的葉片反射率圖像做精度檢驗。精度檢驗選擇與實地經(jīng)緯度相一致的點，讀取該點的像元值后做相關(guān)分析，

加入外業(yè)測量時是針闊混交林則選取闊葉的葉片反射率，相關(guān)分析如圖4所示。

圖4中可以看出紅色波段和近紅外波段反演的葉片反射率和實測的葉片反射率呈良好的線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為0.789和0.796，表明了本論文所采用的查找表方法反演葉片反射率的方法是可行的，而且有著較好的精度。

3 結(jié)論

本文利用PROSPECT模型和四尺度模型模擬冠層反射率，結(jié)合葉面積指數(shù)LAI反演森林葉片反射率，得到了較好的反演結(jié)果。PROSPECT模型和四尺度模型能夠用很好地模擬冠層反射率曲線，葉面積指數(shù)作為森林機構(gòu)參數(shù)發(fā)揮了重要作用，在利用查找表反演葉片反射率時，葉面積指數(shù)作為控制變量，提高了反演精度、加快運算速度，是實現(xiàn)冠層反射率到葉片反射率尺度轉(zhuǎn)換的重要參數(shù)。

但是本論文在反演葉片反射率時，只將森林類型分為落葉純林和闊葉純林，沒有考慮針闊混交林的情況，影響反演精度。

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Inversion of Forest Foliage Reflectance in Daxing’anling Region

Meng Ying，F(xiàn)an Wenyi*，Yu Ying

(School of Forestry，Northeast Forestry University，Harbin 150040)

As one of the most important vegetation parameters，foliage reflectance plays a significant role in forest research.The pixel information extracted from remote sensing images is the canopy reflectance.In order to obtain the foliage reflectance，a lookup table between canopy reflectance and foliage reflectance，which is built from simulating canopy reflectance by MODIS Surface Reflectance products(MOD09A1)，Leaf Area Index products(MOD15A2)，land cover types(MCD12Q1)combined with four-scale model and PROSOECT model，is used to invert the foliage reflectance in Daxing’anling region in August，2015.A scale conversion from canopy reflectance to foliage reflectance is accomplished.The foliage reflectance data acquired by SVC-1024i device in the forest is used to do accuracy test.Results show that the field data and foliage reflectance inverted by look-up table have good correlation in Red and Near-infrared bands(R2is 0.789 and 0.796)，which means using look-up table based on four-scale model to invert foliage reflectance is feasible.

Four-scale model；foliage reflectance；scale conversion

2016-12-12

國家自然科學(xué)基金項目資助(31500518, 31500519)

孟瑩，碩士研究生。研究方向：遙感與地理信息系統(tǒng)。

*通信作者：范文義，博士，教授。研究方向：遙感與地理信息系統(tǒng)。E-mail：fanwy@163.com

孟瑩，范文義，于穎.大興安嶺地區(qū)森林葉片反射率的反演[J].森林工程，2017，33(3)：07-11.

S 771

A

1001-005X(2017)03-0007-05