MODIS数据辅助的GF-1影像晴空光合有效辐射反演

面向农作物产量监测对中高分辨率遥感数据光合有效辐射(photosynthetically available radiation,PAR)反演的实际需求,该文选择山东省禹城市2014年1月至2014年12月共13景GF-1/WFV卫星影像作为数据源,基于中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)地表反射率产品作为辅助数据源,开发了适于业务运行的WFV数据气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)及PAR的反演算法。算法核心是采用6S(second simulation of satellite signal in the solar spectrum)大气辐射传输模型,建立包括AOD在内的大气参数与查找表(look-up table,LUT),结合大气顶层太阳入射辐照度及卫星入瞳处辐射亮度值反演地表反射率数据,通过与WFV蓝光波段地表反射率数据对比获取大气参数。通过反演的大气参数计算400~700 nm连续光谱区间的PAR值,并建立WFV数据离散红、绿、蓝光波段与连续光谱区间PAR的转换系数,实现WFV数据PAR的反演。其中,WFV蓝光波段反射率数据与MODIS地表反射率数据关系、离散到连续谱段PAR的关系可以从美国地质勘探局(United States Geological Survey,USGS)提供的典型地物波谱库数据理论计算获取。利用中国生态系统研究网络(chinese ecosystem research network,CERN)禹城站地面观测值进行验证结果表明,该文提出的算法总体精度达到92.63%,平均绝对误差为14.56 W/m~2,平均相对误差7.37%,具有业务应用的潜力。     

光合有效辐射及其传感器研究进展

植物利用约400～700 nm波段的光驱动光合作用,但不同波长的光驱动效率不相同,而且随着植物类型及生长阶段的不同而变化。因此,准确获取被植物捕获并用于驱动光合作用的光辐射成为困扰科学家的难题。当前,光量子传感器被普遍接受并用于评价光合作用潜力,可测量400～700 nm波段的光量子通量密度或光量子通量,其光谱响应函数为直线。该文回顾了经典光合有效辐射（photosynthetically active radiation,PAR）定义的形成过程,介绍了PAR传感器的演化路径,讨论了PAR及其传感器的应用现状。由于测量对象及应用环境的多样化,PAR的定义仍然没有完全统一,且早期研究对光谱响应函数的度量不充分。随着当前人工光照明与植物生长发育相关研究的深入,发现植物光合作用吸收的光波长范围比400～700 nm要宽,不同的光谱能量分布（波长配比,能量配比）、光周期等对光合作用影响显著,并且很难将光辐射对光合作用的影响和光形态效应区分开,因此PAR的定义及其传感器的研发仍处于不断发展中。理想的PAR应该从植物光合作用的角度来定义,未来PAR传感器的光谱响应函数应与植物光合作用的能力曲线相一致,并能依据测量对象及应用需求而调整。与此相适应,未来PAR传感器应向用户可对光谱响应函数编程的方向发展。     

陕西省光合有效辐射的地形影响效应

基于数字高程模型数据,全面考虑地形因子对太阳短波辐射各辐射分量的影响,在分别建立太阳直接辐射和散射辐射模型的基础上,确定了山地太阳光合有效辐射的基本模型,并依据模型计算陕西省平均月、季、年光合有效辐射及≥0℃和≥10℃期间光合有效辐射分布情况,探讨局地地形对光合有效辐射的影响机理。结果表明,模型模拟结果与利用传统方法计算结果相一致,说明模型是可靠的;≥0℃和≥10℃期间光合有效辐射的空间分布情况说明陕西省光能资源丰富,理论上农业产量有较大的提升空间;局地地形对山区光合有效辐射影响显著,光合有效辐射量随坡度的升高而逐渐减少,偏南方向辐射量较大,偏北方向较小,东、西坡辐射量呈对称分布,同时地形对其的影响程度随季节而变,相对于夏季,在太阳高度角较低的冬半年,地形影响较大。     

基于GF-1卫星数据的农作物种植面积遥感抽样调查方法

GF-1号卫星是中国2013年4月26日发射的一颗高分辨率遥感卫星,为解决该新型卫星数据在农作物对地抽样遥感调查中的应用技术方法问题,该文针对GF-1号卫星数据的特点,研究了基于GF-1号卫星16m WFV传感器和2m/8m PMS传感器卫星数据的农作物种植面积遥感抽样调查方法。根据研究区物候历,选择农作物识别关键期的16m WFV传感器数据进行多时相农作物种植面积的中分辨率遥感提取;在中分辨率农作物面积遥感分类图基础上,计算研究区域的MORAN I指数,确定格网抽样单元的大小,进行多目标农作物的MPPS(multivariate probability proportional to size)抽样;对抽样单元采用2m/8 m PMS传感器卫星数据进行高分辨率农作物面积制图;最后根据MPPS抽样方法进行总体农作物种植面积的推断,并计算CV值,评价抽样精度。以江苏省东台市为研究区对GF-1号卫星数据进行了应用研究。研究结果表明,GF-1号卫星数据完全可以应用于县级农作物种植面积的提取,农作物种植面积提取精度优于90%。     

基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别

由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MO...     

基于GF-1与Landsat-8多光谱遥感影像的玉米LAI反演比较

近年来,中国遥感事业已取得长足进步,高分一号(GF-1)卫星首次实现了中国自主研发的高分辨率对地观测。为探讨国产GF-1卫星影像在农业遥感长势监测中的适应性,以许昌地区为研究对象,选取同期Landsat-8卫星影像,结合地面采样数据LAI,从传感器光谱响应特征、经验回归模型监测精度以及LAI空间一致性等3方面进行2类遥感数据的对比评价。结果表明,GF-1影像近红外、红、蓝波段光谱响应与Landsat-8有差异,与绿波段光谱响应非常吻合,各波段光谱反射率与Landsat-8影像同类光谱间均存在显著线性关系。通过各波段组合多种归一化植被指数,采用经验回归模型反演LAI发现,GF-1影像反演的最优模型为NDVI的指数模型,R2为0.848,Landsat-8影像反演的最优模型为蓝红组合的归一化植被指数(blue-red NDVI,BRNDVI)的指数模型,R2为0.687,2类影像反演LAI与地面实测值均呈现较为一致的线性关系。由许昌地区玉米LAI值空间分布可见,GF-1影像反演的玉米LAI值与Landsat-8影像反演值过渡趋势一致,在许昌西部种植结构复杂地区,GF-1影像以其空间分辨率优势更能凸显LAI分布差异。通过该文研究表明,GF-1卫星的高时间分辨率以及高空间分辨率特征能够代替传统中分辨率数据成为农业遥感长势监测中的重要数据源,该数据在农业遥感其他领域的应用是今后研究的重点。     

播期和播量对冬小麦冠层光合有效辐射和产量的影响

小麦适期播种不仅是达到全苗壮苗的关键, 还有利于小麦健壮生长发育, 是提高小麦单产的重要措施.本试验研究了不同播期和播量条件下小麦冠层底部光合有效辐射(TPAR)、叶面积指数(LAI)、冠层截获的光合有效辐射(IPAR)等的变化及播期对冬小麦产量的影响.结果表明, 叶面积指数和冠层截获的光合有效辐射随小麦播种时间的推迟而降低, 小麦冠层底部的光合有效辐射随小麦播种时间的推迟而增大.小麦冠层截获的光合有效辐射与叶面积指数呈显著正相关, 相关系数为0.756; 冠层底部的光合有效辐射与叶面积呈显著负相关, 相关系数为-0.872.小麦产量虽然随播期的推迟呈递减趋势, 但10月20日之前播种的小麦产量间无显著差异.因此, 在冬小麦和夏玉米一年两熟区, 可相应推迟小麦的播种时间, 尽量延长上茬玉米的生长期, 以实现两茬作物的均衡增产.     

播期和播量对冬小麦冠层光合有效辐射和产量的影响

小麦适期播种不仅是达到全苗壮苗的关键, 还有利于小麦健壮生长发育, 是提高小麦单产的重要措施。本试验研究了不同播期和播量条件下小麦冠层底部光合有效辐射（TPAR）、叶面积指数（LAI）、冠层截获的光合有效辐射（IPAR）等的变化及播期对冬小麦产量的影响。结果表明, 叶面积指数和冠层截获的光合有效辐射随小麦播种时间的推迟而降低, 小麦冠层底部的光合有效辐射随小麦播种时间的推迟而增大。小麦冠层截获的光合有效辐射与叶面积指数呈显著正相关, 相关系数为0.756; 冠层底部的光合有效辐射与叶面积呈显著负相关, 相关系数为-0.872。小麦产量虽然随播期的推迟呈递减趋势, 但10月20日之前播种的小麦产量间无显著差异。因此, 在冬小麦和夏玉米一年两熟区, 可相应推迟小麦的播种时间, 尽量延长上茬玉米的生长期, 以实现两茬作物的均衡增产。     

协同多时相国产GF-1和GF-6卫星影像的艾草遥感识别

艾叶具有巨大的食用和医用价值,近些年艾草种植面积在中国南方地区显著增加。掌握艾草空间分布信息对于区域作物种植结构调整、艾草产业布局优化具有重要现实意义。该研究以中国艾草主要生产地--湖北省蕲春县为例,探讨国产高分1号（GF-1）和高分6号（GF-6）卫星影像识别艾草的潜力。本文首先基于高分影像构建了20个光谱特征,然后采用随机森林分类器进行分类,最后分析了红边指数对识别艾草的贡献度。为了评估协同GF-1和GF-6影像识别艾草的潜力,研究还比较了不同影像组合情景识别艾草的精度。结果表明,协同GF-1和GF-6影像提取的蕲春县艾草的用户精度是92.73%,制图精度是88.74%,均显著高于基于单一GF-1或GF-6影像识别艾草的精度。各乡镇艾草遥感制图面积和统计面积拟合的相关性系数R2达到0.7,表明研究结果能够准确反映艾草的种植面积和空间分布。基于随机森林的重要性得分排名前50的特征中,红边波段以及红边植被指数的数量占比达54%,其中6月23日GF-6影像的红边波段I贡献度得分最高,是识别艾草的最优光谱特征。GF-6的另一新增的紫波段相较于其他传统波段,也对于区分艾草和其他作物做出了重要贡献。5月上旬和9月上旬分别为艾草第一茬和第二茬叶片快速繁殖生长阶段,是艾草的最佳识别时期,6月下旬和9月下旬也是区分艾草和其他作物的关键时期。研究表明,GF-6 WFV影像的新增波段以及基于红边波段构建的植被指数能够有效提高作物识别的准确性,协同GF-1和GF-6影像通过提高影像时间信息,能较好捕获作物的关键物候特征,从而提高作物识别精度。该研究为充分发挥多源国产高分卫星协同利用优势提供了典型应用示范,呈现的作物识别方法不仅适用于艾草,也适用于其他区域和其他农作物。     

基于GF-1卫星遥感的冬小麦面积早期识别

GF-1号卫星是中国高分卫星系列首颗卫星,自2013年04月26日发射以来,提供了大量的2 m/8 m/16 m空间分辨率的卫星数据,成为中国农业遥感监测的主要数据源之一。该文以GF-1卫星携带的16 m空间分辨率的宽视场(wide field view,WFV)传感器为主要数据源,采用2013年10月2日、10月17日、11月7日和12月5日4个时相的数据,以多尺度分割后的对象为基本分类单元,采用分层决策树分类的方法对冬小麦面积进行提取,并利用地面样方数据对分类结果进行了精度验证。结果表明,北京市顺义区冬小麦面积7 095 hm2,分类总体精度达到96.7%,制图精度为90.0%,其他未分类类别精度为97.3%,Kappa系数为0.8。研究区内冬小麦的播种时间可以分为10月1-5日早播、10月6-10日中播、10月11-15日中晚播、10月16-20日晚播等4个时间段,不同播期对应着归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)不同的变化规律,是分层的基础,结合波段反射率、波段反射率和、波段反射率比值等参数的变化规律,通过分层可以有效的剔除草坪、桃树等容易同冬小麦混淆的地物类型,GF-1/WFV提供的多时相遥感数据能够可靠的反映冬小麦发育变化的规律,是冬小麦面积准确提取的基础,在农作物面积遥感监测业务运行中具有较大的开发应用潜力。     

基于夏玉米冠层内辐射分布的不同层叶面积指数模拟

为了模拟夏玉米冠层内各层叶面积指数垂直分布,光合有效辐射（photosynthetically active radiation, PAR）是研究作物群体光合作用和长势的重要特征参数,阐明冠层内PAR的垂直分布规律与冠层结构等参数之间的相关关系,可为遥感定量反演冠层结构参数提供模型基础。该文基于PAR在冠层内的辐射传输规律结合冠层结构模拟不同太阳高度角的PAR透过率垂直分布模型,并用地面冠层分析仪测量值进行验证,结果表明模型对封垄前玉米抽雄期冠层内PAR透过率垂直分布模拟精度较高。通过不同太阳高度角PAR透过率的垂直分布模型结合消光系数运用不同算法分别反演层叶面积指数（leaf area index, LAI）,并与不同高度层LAI实测值进行比较。结果显示：Bonhomme& Chartier算法反演不同高度层LAI精度较高,上层均方根误差（root mean square error,RMSE）为0.18,中层RMSE为0.55,下层RMSE为0.09。不同太阳高度角反演结果存在差异,30°和45°高度角均能较好地反演下层LAI,RMSE分别为0.11与0.09;30°高度角反演中层LAI精度较高,RMSE为0.30;45°高度角反演上层LAI精度较高,RMSE为0.18。结果表明基于不同太阳高度角构建的层LAI反演模型更适于实现夏玉米不同高度层LAI的遥感估算。该研究可为模拟垄行结构冠层内LAI垂直分布提供参考。     

GF-1 PMS1与ZY-3 MUX传感器NDVI数据的对比分析

中国民用对地观测卫星在近10 a得到迅速发展,2012年和2013年相继发射的ZY-3和GF-1遥感卫星已成为中国现阶段主要应用的高分影像卫星,但二者对地观测能力是否相同并不清楚。因此,基于2对同日过空的GF-1 PMS1和ZY-3 MUX影像对,利用归一化植被指数NDVI对二者的植被观测能力进行对比。结果表明,GF-1 PMS1和ZY-3 MUX的植被观测能力虽然很接近,但也存在一定的差异。主要表现在ZY-3 MUX植被指数NDVI的信息量和信号总体强于GF-1PMS1,后者的低估幅度为可达-3%;但随着NDVI的增强,GF-1 PMS1的低估会逐渐减少,在NDVI的高值区甚至可超过ZY-3 MUX。由于二者之间存在差异,因此它们如要应用于同一项目,建议要进行数据转换,以确保结果的准确对比。分析表明,这2种传感器数据之间的差异是二者在光谱响应函数、空间分辨率以及定标精度等方面的差异引起的。     

基于6S模型的GF-1卫星影像大气校正及效果

高分一号(GF-1)卫星是中国高分系列卫星的首发星,自2013年4月成功发射以来,在中国农业遥感业务工作中得到了广泛应用,已成为中国大宗农作物种植面积遥感监测的主要数据源。该文基于6S(second simulation of a satellite signal in the solar spectrum)辐射传输模型原理,设计并实现了适合于GF-1卫星数据大气校正算法与程序。算法以GF-1卫星1级数据、元数据及传感器公开参数为输入数据,不需要其他外源辅助数据,经过辐射定标,计算各波段平均太阳辐射值、表观反射率,通过选择大气模式,驱动6S模型获取表观反射率转换为地表反射率的参数,逐像元计算影像地表反射率。在算法研制的基础上,应用Fortran和IDL语言编写了大气校正批处理程序,实现了大气校正过程的批处理。该文采用2014年4月3日、6月28日、11月2日,以及2015年1月19日4个时相北京地区GF1卫星WFV(wide field view)数据,分别代表春夏秋冬4个季节,通过与ENVI软件的FLAASH(fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes)大气校正结果对比进行评估。2种方法 4个时相各波段全年相对偏差为3.26%,蓝光波段偏差最大为11.21%,其次是红、近红和绿光波段,分别为1.19%、0.73%和0.24%。作物覆盖区平均相对误差为12.99%,冬季最高为17.40%,秋季和春季分别为15.02%和14.15%,夏季相对差异最小为8.31%。各波段地表反射率的整体校正情况并未有太大差异,但6S校正后各波段反射率普遍比FLAASH校正结果略微偏高。2种校正结果计算的NDVI也基本一致,相对偏差0.64%;除水体外,绝对值差值的平均值均在0.0548以内。从计算效率来分析,6S模块实现了商用软件FLAASH模块中未提供的批量计算,在相同硬件环境下计算效率提高了75.0%以上。研究结果表明了该文开发的大气校正程序能够稳定批量处理GF-1卫星数据,可以作为农业遥感监测业务流程的组成部分。     

基于GF-1影像的东江流域面向对象土地利用分类

针对东江流域地物斑块破碎、湖泊河流众多等因素影响其地物分类精度的问题,该文以GF-1遥感影像为数据源,采用面向对象的分类方法,结合模糊分类和CART决策树分类法获取研究区土地利用分类信息。根据近红外波段均值的模糊范围(480~2 200)选择模糊小于隶属函数对水体与非水体进行区分,近红外波段均值小于480确定为水体,大于2 200确定为非水体;在水体类别中,采用长宽比指数模糊范围(1.53~4.32)调用模糊大于函数对河流与水库进行了区分,长宽比指数小于1.53确定为水库,大于4.32确定为河流;在非水体类别中,采用归一化植被指数NDVI(normalized difference vegetation index)特征值模糊范围(0.21~0.62)调用模糊大于函数区分植被与非植被,NDVI指数小于0.21确定为非植被,大于0.62确定为植被,最后采用面向对象的CART决策树分类法分出河流、水库、园地、林地、耕地、灌草地、未利用地、建设用地。与极大似然分类法、非监督分类法应用到GF-1遥感影像相比,基于面向对象的CART决策树分类方法的效果最好,总体分类精度高达93.27%,Kappa系数高达0.92。该方法可以作为东江流域获取较高土地利用信息的有效方法,为研究流域生态环境变化提供更准确的数据支持。     

基于GF-1影像的沿淮地区冬季耕地撂荒遥感调查应用

耕地作为一种稀缺资源对国家和农民来说都具有极其重要的意义,但随着市场经济的深入和农村经济的发展,农村耕地撂荒现象时有发生,撂荒耕地必然导致土地资源浪费,影响到中国粮食安全和农民增收,也不利于农村经济社会稳定发展。沿淮地区是安徽省乃至全国重要的商品粮生产基地,但近年来冬季撂荒情况日益严重。该文拟选取安徽省霍邱县,利用2015、2016、2017三年冬小麦生长期内的GF-1卫星16 m多光谱影像,提取霍邱县冬季作物种植的空间分布和面积,通过多年数据对比,来分析霍邱县近年冬季耕地撂荒情况。结果显示:2015、2016、2017三个年度冬小麦种植面积分别为937.72,821.79,608.91km~2。参照2015年度冬小麦种植情况,2016年度冬季撂荒面积115.93 km~2、占比12.36%,2017年度冬季撂荒面积328.81 km~2、占比35.06%。结合实地调研分析,霍邱县近年来冬季撂荒面积不断增大的的主要原因有农田排灌等水利设施不足、稻茬麦效益低、外出务工等。而2017年度撂荒面积明显增加的直接原因是冬小麦播种期间,出现连续阴雨异常天气,低洼地区田间积水严重,致使冬小麦无法播种,被动撂荒。该文的研究可以为沿淮地区冬季撂荒遥感调查提供技术参考。     

采用Landsat8产品算法流程的高分一号数据大气校正

高分一号(GF-1)卫星搭载的传感器,实现了高分辨率和宽幅成像能力的结合,使其在精准农业方面应用发挥重要作用。该文在6S大气辐射模拟模型基础上,参照LaSRC大气校正流程,设计了GF-1卫星WFV/MSS数据从算法原理分析到编码实现的大气校正。算法应用大气总传输率、水汽透过率和大气后向半球反照率等参数和高程、大气可降水以及臭氧含量等值,循环计算使GF-1像元红蓝通道值比等于来自MODIS数据的红蓝通道值比,求得GF-1像元气溶胶,再将包含当日大气可降水和臭氧含量的辅助数据文件等代入6S模型,得到大气校正后的地表反射率。试验表明,该大气校正方法在有农田和林木等植被覆盖的中低纬度大气校正效果较好,对稀疏植被的荒漠裸地和建筑地表大气校正效果相对稍差。比较GF-1WFV/MSS数据与Landsat8(LC8)OLI数据的基于6S模型LaSRC流程算法的大气校正结果,GF-1WFV/MSS各传感器与LC8OLI大气校正结果的相关系数为0.825~0.972,2种卫星数据大气校正结果相关性高,其中WFV相较于MSS显示出与LC8 OLI更相近的大气校正结果。结果表明,应用6S模型原理参照LaSRC校正流程设计的自行估计数据逐像元水平气溶胶参数的GF-1卫星数据大气校正方法应用方便、可操作性强,适合生长季农林监测等陆面应用。