基于遙感數(shù)據(jù)的凈月潭公園植被冠層葉片含水率反演

孫拱 邢濤 邢艷秋 黃佳鵬

摘 要：植被冠層含水率是研究全球水循環(huán)中的重要參數(shù)之一。為了解決大范圍、全天候獲取植被冠層含水率的問題，本研究以長春凈月潭公園植被冠層含水率為研究對(duì)象，采用Landsat8 OLI和Sentinel-1A數(shù)據(jù)，選取NDVI、NDMI、RVI和基于雷達(dá)數(shù)據(jù)構(gòu)建的SARI1、SARI2、SARI3等6種植被指數(shù)，結(jié)合實(shí)測凈月潭公園植被冠層含水率，通過一元線性回歸、指數(shù)回歸和二元線性回歸等的方法建立經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，得到凈月潭公園區(qū)域植被冠層含水率反演結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果為：二元線性回歸反演模型決定系數(shù)（R2）均大于0.8，利用NDVI-NDMI與植被冠層含水率建立的反演模型決定系數(shù)（R2）為0.878，SARI3與植被冠層含水率建立的反演模型決定系數(shù)（R2）均大于0.6。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：NDVI-NDMI的二元線性回歸模型能較好的運(yùn)用于植被冠層含水率的反演中，同時(shí)雷達(dá)數(shù)據(jù)在植被冠層含水率反演中有一定價(jià)值，對(duì)于多光譜數(shù)據(jù)是一個(gè)不錯(cuò)的補(bǔ)充。

關(guān)鍵詞：植被冠層含水率;遙感數(shù)據(jù);植被指數(shù);模型反演;經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

中圖分類號(hào)：S762.1 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? 文章編號(hào)：1006-8023（2019）05-0032-07

Abstract：Vegetation canopy water content is one of the important parameters in the study of the global water cycle. In order to solve the problem of obtaining vegetation canopy water content in large-scale and all-weather， this study studied the vegetation canopy water content of Changchun Jingyuetan Park using Landsat8 OLI and Sentinel-1A data， selected 6 vegetation indexes including NDVI， NDMI， RVI and SARI1， SARI2， SARI3 based on radar data. Combined with the measured vegetation canopy water content of Jingyuetan Park， the empirical model was established by means of linear regression， exponential regression and binary linear regression， and the inversion results of vegetation canopy water content in Jingyuetan Park were obtained. The results were as follows： the coefficient of determination （R2） of the binary linear regression inversion model was greater than 0.8， and the inversion model determined by NDVI-NDMI and vegetation canopy water content coefficient （R2） was 0.878， and the determination coefficient （R2） of the inversion model established by SARI3 and vegetation canopy water content was greater than 0.6. The experimental results showed that the binary linear regression model of NDVI-NDMI can be applied to the inversion of vegetation canopy water content， and the radar data has certain value in the inversion of vegetation canopy water content， which is a good supplement for multi-spectral data.

Keywords：Vegetation canopy water content; remote sensing data; vegetation index; model inversion; empirical model

0 引言

植被冠層含水率（Vegetation Canopy Water Content，VCWC）是林業(yè)、水文研究的重要參數(shù)，在全球的水循環(huán)中占有重要的作用，森林冠層含水率的監(jiān)測可用于植被長勢的評(píng)估，也為森林火災(zāi)的預(yù)警提供新的途徑[1]。因此，大范圍的植被冠層含水率監(jiān)測有著重要的現(xiàn)實(shí)意義和科學(xué)價(jià)值。

現(xiàn)有的遙感手段反演植被冠層含水率主要有基于多光譜數(shù)據(jù)的植被指數(shù)法和基于雷達(dá)數(shù)據(jù)的介電常數(shù)法[2-3]?；诙喙庾V數(shù)據(jù)的植被指數(shù)法是利用不同波段對(duì)植被冠層含水率光譜反射率的差異性，通過建立植被指數(shù)，將植被冠層含水率與地物光譜反射率相關(guān)聯(lián)。聞熠等人基于ASTER數(shù)據(jù)利用植被指數(shù)法對(duì)黑河中游植被冠層含水率進(jìn)行反演，得到較好的反演精度[4]。利用微波數(shù)據(jù)反演植被冠層含水率的原理是雷達(dá)數(shù)據(jù)中的后向散射信息與地物的介電常數(shù)直接相關(guān)，而植被冠層含水率又直接影響介電常數(shù)。據(jù)此，Moghaddam等人提出了應(yīng)用雷達(dá)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)植被冠層含水率反演的方法[5]?；诙喙庾V數(shù)據(jù)的植被指數(shù)法是基于植被的光譜反射特性建立的，因此在特定種類的植被冠層含水率反演上具有較高的精度，該方法的缺點(diǎn)在于多光譜數(shù)據(jù)受到氣候條件影響嚴(yán)重在天氣狀況不好時(shí)無法有效的獲取數(shù)據(jù)?；诶走_(dá)數(shù)據(jù)的介電常數(shù)法是通過地物介電常數(shù)將雷達(dá)數(shù)據(jù)的后向散射系數(shù)與植被冠層含水率相關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)植被冠層含水率反演。該方法的優(yōu)點(diǎn)在于雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取不受氣候等條件影響，該方法缺點(diǎn)在于雷達(dá)數(shù)據(jù)存在較多的噪聲點(diǎn)無法直觀的表達(dá)地物信息。

基于此，本研究結(jié)合兩種遙感數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)，通過Sentinel-1A和Landsat8 OLI數(shù)據(jù)，基于3種常用的植被指數(shù)和基于雷達(dá)數(shù)據(jù)建立的植被指數(shù)，先對(duì)各植被指數(shù)與植被冠層含水率之間進(jìn)行相關(guān)性分析，然后采用一元線性回歸、指數(shù)回歸和二元線性回歸等方法，建立了植被冠層含水率反演模型。通過分析對(duì)比不同的植被冠層含水率模型，選出其中最優(yōu)的模型對(duì)長春凈月潭區(qū)域植被冠層含水率進(jìn)行反演。

1 研究數(shù)據(jù)與研究方法

1.1 研究區(qū)簡介

研究區(qū)的地點(diǎn)為吉林省長春市凈月潭森林公園，位于長春市建成區(qū)東南9 km，東經(jīng)125°25′52″-125°30′35″，北緯43°45′-43°48′18″，總面積112 km2。凈月潭公園森林面積60 km2，人工林占地達(dá)到56 km2，主要樹種為樟子松（Pinus）、長白落葉松（Lolgensis）、黑皮油松（nigrum Chinese abiete）、冷杉（Abies fabri Craib）和水曲柳（Cinis）等。

1.2 地面實(shí)測數(shù)據(jù)

通過高分辨率影像觀察研究區(qū)空間分布特征，本研究在2017年9月15日至22日，在研究區(qū)內(nèi)隨機(jī)選取了50塊樣地進(jìn)行測量，樣方大小為20 m×20 m的正方形，樣點(diǎn)位置及分布情況如圖1所示。在數(shù)據(jù)采集時(shí)通過使用手持GPS接收機(jī)記錄樣地的中心位置。對(duì)研究區(qū)中的每塊樣地采集優(yōu)勢樹種的冠層樣本，數(shù)據(jù)采集期間天氣狀況良好。

樣本的數(shù)據(jù)處理主要分以下3個(gè)步驟：①鮮重測量：在樣本點(diǎn)將采集到的植被冠層放入事先編號(hào)并稱重的塑料袋中密封，帶回室內(nèi)去除冠層的枝干，保留植被葉片部分放入塑料袋中，使用精度為1 mg的電子秤進(jìn)行稱重，并將稱得重量減去塑料袋的重量記為冠層鮮重。②干重測量：將葉片放入牛皮紙袋密封，在75 ℃的烘干箱中將葉片連續(xù)烘烤10個(gè)小時(shí)，連袋一起使用電子秤測量，減去紙袋重量得到冠層干重。③冠層含水率計(jì)算：通過公式（3）計(jì)算得到植被冠層含水率。

1.3 遙感數(shù)據(jù)及預(yù)處理

實(shí)驗(yàn)使用了Landsat8 OLI和Sentinel-1A兩種類型的遙感數(shù)據(jù)，獲取的時(shí)間分別為2017年9月22號(hào)和2017年9月25日，基本上與地面實(shí)測數(shù)據(jù)時(shí)間同步。對(duì)Landsat8 OLI數(shù)據(jù)，本研究采用了ENVI進(jìn)行了預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)融合、輻射定標(biāo)和FLASSH大氣校正，最后得到地表反射率數(shù)據(jù)產(chǎn)品，分辨率為15 m×15 m，處理后數(shù)據(jù)如圖2（a）所示。對(duì)Sentinel-1A數(shù)據(jù)，本研究采用GAMMA進(jìn)行了預(yù)處理，包括多視處理、濾波處理、地理編碼和分貝計(jì)量等，最后得到以分貝表示的地表后向散射系數(shù)，分辨率為40 m×40 m處理后的數(shù)據(jù)如圖2（b）所示。

1.4 研究方法

為了研究植被冠層含水率，研究人員提出了多種評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，常見的植被冠層含水率表示方式有三種[6]，分別是等效水深（Equivalent Water Thickness，EWT）、相對(duì)含水率（Relative Water Content，RWC）、葉片含水率（Fuel Moisture Content，F(xiàn)MC），見公式（1）-公式（3）。

EWT=（FW-DW）A。（1）

RWC=（FW-DW）（TW-DW）。 （2）

FMC=（FW-DW）FW×100%。 （3）

式中：FW表示葉片鮮重;DW表示葉片干重;TW表示葉片飽和鮮重;A表示葉面面積。EWT、RWC和FMC是表征植被冠層含水率的三個(gè)不相關(guān)量，基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取情況，本研究中采取的植被冠層含水率為FMC。

以植被指數(shù)為自變量，利用植被冠層光譜反射特征，通過植被冠層含水率與植被指數(shù)的經(jīng)驗(yàn)回歸關(guān)系估算植被冠層含水率，這種方法是現(xiàn)今較常用的一種反演植被冠層含水率的建模方法。參考已有的植被指數(shù)[7]，本研究中選擇了歸一化差值植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、歸一化濕度指數(shù)（Normalized Difference Moisture Index， NDMI）和比值植被指數(shù)（Ratio Vegetation Index，RVI）等三種常見的植被指數(shù)[8]，同時(shí)利用雷達(dá)數(shù)據(jù)建立了SARI1、SARI2和SARI3等3種新的植被指數(shù)進(jìn)行對(duì)比分析（表1）。

結(jié)合上述的6種植被指數(shù)，為確定這6種植被指數(shù)與植被冠層含水率之間的相關(guān)性。本研究首先對(duì)各植被指數(shù)與植被冠層含水率之間進(jìn)行了Spearman相關(guān)系數(shù)的計(jì)算。通過計(jì)算得到相關(guān)系數(shù)的結(jié)果，剔除與植被冠層含水率相關(guān)性較低的植被指數(shù)，對(duì)相關(guān)性較高的植被指數(shù)進(jìn)行主成分分析，并提取主成分析的第一主成分。最后利用各植被指數(shù)和主成分分析的第一主成分與植被冠層含水率通過回歸分析建立經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停瑢?shí)現(xiàn)植被冠層含水率的反演。本研究根據(jù)回歸模型的類型首先選取了一元線性回歸模型和指數(shù)回歸模型[9]，然后根據(jù)自變量和因變量的對(duì)應(yīng)關(guān)系又選取了二元線性回歸模型[10]，對(duì)植被冠層含水率與植被指數(shù)之間進(jìn)行了回歸分析?；貧w模型見表2。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了選取最優(yōu)的植被指數(shù)對(duì)長春凈月潭區(qū)域植被冠層含水率進(jìn)行反演，本研究首先通過Landsat8 OLI和Sentinel-1A數(shù)據(jù)對(duì)RVI、NDVI、NDMI、SARI1、SARI2、SARI3等植被指數(shù)進(jìn)行計(jì)算，并根據(jù)各樣地點(diǎn)的位置信息提取出了各樣地點(diǎn)對(duì)應(yīng)的植被指數(shù)。然后計(jì)算了6種植被指數(shù)和樣地實(shí)測植被冠層含水率相互之間的相關(guān)關(guān)系，根據(jù)相關(guān)關(guān)系選取相關(guān)性較強(qiáng)的幾種植被指數(shù)進(jìn)行主成分分析，并將其中第一主成分作為參數(shù)參與植被冠層含水率反演。最后對(duì)各種植被指數(shù)參數(shù)與實(shí)測植被冠層含水率進(jìn)行一元線性回歸分析、指數(shù)回歸分析和二元線性回歸分析。

2.1 相關(guān)性分析

為了研究植被指數(shù)與植被冠層含水率之間的相關(guān)關(guān)系，本研究將6種植被指數(shù)與植被冠層含水率之間進(jìn)行相關(guān)性分析。本研究采用Spearman相關(guān)系數(shù)來進(jìn)行相關(guān)性分析（表3）。由表3可以看出，植被冠層含水率與NDVI、NDMI、RVI、SARI2、SARI3之間的相關(guān)性較高，且這5種植被指數(shù)之間相關(guān)性較高，為了獲取一個(gè)最優(yōu)解，本研究中將這5種植被指數(shù)進(jìn)行主成分分析，并將第一主成分分量作為變量與植被指數(shù)一起對(duì)植被冠層含水率進(jìn)行回歸分析，為了便于敘述，將主成分分量命名為VSI。植被冠層含水率與SARI1之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，由于其相關(guān)性較低，在后續(xù)的研究中將SARI1剔除。

2.2 回歸分析

為了研究NDVI、NDMI、RVI、SARI2、SARI3、VSI分別與植被冠層含水率之間的關(guān)系，本研究先對(duì)植被冠層含水率與6種植被指數(shù)進(jìn)行一元線性回歸分析，得到回歸模型、決定系數(shù)（R2）、F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和F檢驗(yàn)顯著性（表4）。

對(duì)于回歸分析方法，按回歸模型的類型可劃分為線性回歸模型和非線性回歸模型。除表4中線性關(guān)系外，植被冠層含水率還可能與植被指數(shù)之間存在非線性關(guān)系。為了進(jìn)一步的探究植被冠層含水率與植被指數(shù)的相關(guān)關(guān)系，本研究對(duì)上述6種植被指數(shù)進(jìn)行指數(shù)分析，得到指數(shù)回歸模型、決定系數(shù)（R2）、F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和F檢驗(yàn)顯著性（表5）。

為了更為直觀的比較一元線性回歸模型與指數(shù)回歸模型，圖3展示了植被冠層含水率與植被指數(shù)間的散點(diǎn)圖。

對(duì)于回歸分析方法，按回歸模型的因變量與自變量之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系還可以劃分為一元回歸模型和多元回歸模型。結(jié)合各植被指數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系，由于NDVI、RVI、SARI2、SARI3之間的相關(guān)性較強(qiáng)，而這4種植被指數(shù)與NDMI之間的相關(guān)性相對(duì)較弱，本研究利用NDVI-NDMI、RVI-NDMI、SARI2-NDMI、SARI3-NDMI以及VSI-NDMI與植被冠層含水率建立二元線性回歸模型，得到指數(shù)回歸模型、調(diào)整復(fù)測定系數(shù)（調(diào)整R2）、F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和F檢驗(yàn)顯著性（表6）

2.3 結(jié)果與分析

由表3中可以看出，NDVI、NDMI、RVI、SARI2、SARI3與植被冠層含水率之間呈正相關(guān)，SARI1與植被冠層含水率之間呈負(fù)相關(guān)。其中NDVI、NDMI、RVI、SARI2、SARI3與植被冠層含水率之間的相關(guān)系數(shù)均大于0.7，并且在0.01的顯著水平上通過雙尾顯著性檢驗(yàn)，說明這5種植被指數(shù)與植被冠層含水率之間具有較好的相關(guān)性，可用于植被冠層含水率的反演。這與韓曉勇[10]在植被指數(shù)與植被冠層含水率間的相關(guān)關(guān)系研究結(jié)果具有一致性。

由表4中結(jié)果可以看出，NDVI、NDMI、RVI、SARI3、VSI與植被冠層含水率反演模型的決定系數(shù)（R2）均大于0.6，并且在0.01顯著性水平上通過F檢驗(yàn)，說明這5種植被指數(shù)與植被冠層含水率之間存在著良好的線性關(guān)系，其中FMC-NDMI和FMC-VSI反演模型的決定系數(shù)（R2）達(dá)到0.8以上，這兩種線性回歸模型可以較好的用于植被冠層含水率的反演。對(duì)比表4與表5可以看出，利用指數(shù)回歸分析植被冠層含水率與植被指數(shù)之間的關(guān)系中，NDVI、SARI2、SARI3、VSI與植被冠層含水率建立反演模型中的決定系數(shù)（R2）在增大，說明植被冠層含水率與這4種植被指數(shù)間呈指數(shù)函數(shù)關(guān)系。而NDMI、RVI與植被冠層含水率建立反演模型中的決定系數(shù)（R2）在減小，說明植被冠層含水率與這兩種植被指數(shù)間的指數(shù)關(guān)系與線性關(guān)系比較弱。通過圖3中植被指數(shù)與植被冠層含水率的散點(diǎn)圖分布可以看出，反演精度較高的點(diǎn)集中在植被冠層含水率為0.6附近，這與張海威[11]等在被指數(shù)對(duì)不同植被冠層含水率上反演精度的研究相一致。由表5可以看出，NDVI-NDMI、RVI-NDMI、SARI2-NDMI、SARI3-NDMI和VSI-NDMI等通過二元線性回歸建立反演模型的決定系數(shù)（R2）均大于0.8，并且在0.01顯著性水平上通過F檢驗(yàn)，并且通過對(duì)比表4-表6的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不同的植被指數(shù)在二元線性回歸建立的反演模型上相對(duì)于一元線性回歸模型和指數(shù)回歸模型的決定系數(shù)（R2）均有一定程度的提升。說明二元線性回歸反演植被冠層含水率優(yōu)于一元線性回歸模型和指數(shù)回歸模型。在二元線性回歸模型中，由NDVI-NDMI構(gòu)建的反演模型最優(yōu)，其決定系數(shù)（R2）為0.878。

對(duì)比表4-表6的結(jié)果可以看出，針對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)提出的SARI2與SARI3植被指數(shù)建立的反演模型中，SARI3模型的決定系數(shù)（R2）均大于SARI2模型，說明VH數(shù)據(jù)在植被冠層含水率反演中的效果要優(yōu)于VV數(shù)據(jù)。

由表4-表6的結(jié)果可以看出，采用SARI3建立反演模型的決定系數(shù)均大于0.6，說明雷達(dá)數(shù)據(jù)能較好的運(yùn)用于植被冠層含水率的反演中，雷達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)于多光譜數(shù)據(jù)在植被冠層含水率的反演中是一個(gè)較好的補(bǔ)充。

本研究利用決定系數(shù)（R2）最高的NDVI-NDMI二元線性回歸模型對(duì)長春凈月潭區(qū)域植被冠層含水率進(jìn)行了反演（圖4）。由圖4的長春凈月潭植被冠層含水率反演結(jié)果中可以看出，長春凈月潭區(qū)域植被冠層含水率主要分布在0.5～0.8，與實(shí)地測量結(jié)果吻合。圖中藍(lán)色區(qū)域?yàn)閮粼绿端w部分，紅色區(qū)域?yàn)橹脖还趯雍瘦^低的區(qū)域，主要集中在山的陰坡面。野外調(diào)查的時(shí)間為9月底，正好是落葉林的葉片開始掉落的時(shí)間，而圖中整體植被冠層含水率偏低正好相吻合。

3 結(jié)論與討論

本研究通過Sentinel-1A和Landsat8 OLI數(shù)據(jù)，首先計(jì)算傳統(tǒng)的植被指數(shù)以及參考傳統(tǒng)植被指數(shù)建立基于雷達(dá)數(shù)據(jù)的植被指數(shù)，然后將不同的植被指數(shù)與植被冠層含水率進(jìn)行相關(guān)性分析，根據(jù)相關(guān)性分析的結(jié)果對(duì)植被指數(shù)進(jìn)行主成分分析，最后結(jié)合植被指數(shù)和相關(guān)性分析得出第一主成分，通過一元線性回歸、指數(shù)回歸和二元線性回歸等方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)長春凈月潭區(qū)域植被冠層含水率的反演。結(jié)果表明：

（1）NDVI、NDMI、RVI、SARI2、SARI3這5種植被指數(shù)與植被冠層含水率之間具有較好的相關(guān)性，可用于植被冠層含水率的反演。

（2）NDVI-NDMI二元線性回歸反演模型可較好的對(duì)長春凈月潭區(qū)域植被冠層含水率進(jìn)行反演。

（3）SARI2和SARI3建立的反演模型中，SARI3反演模型的決定系數(shù)（R2）均大于SARI2反演模型，說明VH數(shù)據(jù)在植被冠層含水率反演中的效果要優(yōu)于VV數(shù)據(jù)。

（4）SARI3反演模型的決定系數(shù)（R2）均達(dá)到0.6以上，說明雷達(dá)數(shù)據(jù)在植被冠層含水率的反演中有一定價(jià)值，對(duì)于多光譜數(shù)據(jù)是一個(gè)較好的補(bǔ)充。

本研究在過程中僅針對(duì)6種植被指數(shù)進(jìn)行反演，由于Landsat8 OLI數(shù)據(jù)波段限制并未對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)組合形成更多的植被指數(shù)，在雷達(dá)數(shù)據(jù)反演植被冠層含水率中，可能由于建模方式的局限性，導(dǎo)致模型決定系數(shù)（R2）偏低，在今后的研究中應(yīng)進(jìn)一步研究，提高雷達(dá)數(shù)據(jù)在植被冠層含水率反演中的反演精度，為應(yīng)對(duì)不同氣候條件下植被冠層含水率的反演提供新思路。

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