多源遥感数据结合的橡胶林有效叶面积指数升尺度估测

【目的】针对传统森林叶面积指数监测的小尺度、对植被具有破坏性以及低效率。【方法】以机载LiDAR数据和Landsat 8 OLI数据为主要信息源,使用LiDAR点云基于Beer-Lambert定理反演得到点云条带区橡胶林有效叶面积指数,并用样地实测叶面积指数对其进行差异性检验。其次,以LiDAR点云得到有效叶面积指数作为训练样本结合Landsat 8 OLI数据,分别使用偏最小二乘回归模型和BP神经网络模型对有效叶面积指数进行升尺度光学遥感估测。【结果】1)LiDAR点云反演得到的有效叶面积指数与样地实测的叶面积指数之间极显著相关且差异不显著,相关系数为0.82。2)研究所建立的遥感估测模型中,BP神经网络回归模型的估测结果优于偏最小二乘回归模型,其决定系数R2为0.54,均方根误差RMSE为1.23,相对均方根误差rRMSE为47.68%。【结论】在森林参数获取和林业调查中,机载激光雷达数据与光学遥感数据的结合可有效提高工作效率、降低调查成本、效弥补人工调查的不足。     

不同叶面积指数遥感反演方法对红壤丘陵区森林的适用性分析

利用Landsat TM遥感影像和同期的叶面积指数(LAI)观测数据生成了江西省泰和县30 m LAI图.据此比较了基于4-尺度几何光学模型反演的LAI和MODIS LAI的质量.结果表明,基于4-尺度几何光学模型反演的LAI和MODIS LAI存在着明显的差异,两者相关的R2为0.312 5,在1 km尺度两者的平均值比TM LAI的平均值分别偏低14.0%和11.7%;在LAI低值区,MODIS LAI偏高,基于4-尺度几何光学模型反演的LAI偏低,而在LAI的高值区(LAI ＞6.0),MODIS LAI和基于4-尺度几何光学模型反演的LAI都偏低,MODIS LAI的偏低尤为明显,达31.4%.     

一款无人机高光谱传感器的验证及其在玉米叶面积指数反演中的应用

【目的】验证无人机机载高光谱传感器S185,并基于其获得的影像探讨无人机高光谱遥感反演叶面积指数的新方法。【方法】以东北玉米为研究对象,在吉林省公主岭市开展了玉米氮肥梯度试验,共设5处理,每个处理3次重复。分别在玉米的V5-V6,V11,R1-R2等生育期（Ritchie生育期）进行无人机飞行试验和地面光谱及叶面积指数测定,共获得数据45组。为验证S185影像数据,在相同尺度下提取S185影像信息与地面光谱信息,一方面从测定同一目标地物两者光谱反射率间的相关性进行分析,另一方面筛选15种常用的各类光谱指数,从整个生育期通过影像数据计算的各光谱指值与地面光谱仪计算的相应值变化趋势的一致性进行分析;将45组样品随机选择30组,基于人工神经网络算法利用S185数据建立反演叶面积指数的模型,剩下15组样品作为外部验证样品,用来验证神经网络模型的预测效果。另外,基于相同的分组数据,利用前面筛选的各光谱指数分别建立叶面积指数的反演模型,以与人工神经网络建模结果进行比较。【结果】在各个生育时期,同种目标地物S185测定数据与地面光谱仪测定数据间具有很强的相关性,相关系数在0.99以上;在玉米整个生育期,S185数据计算的各光谱指数与地面光谱仪计算的各光谱指数变化趋势相同,相关系数在0.88以上;在构建基于人工神经网络法反演叶面积指数的模型中,建模时的决定系数为0.96,均方根误差为0.42,相对均方根误差为13.15%;外部验证时的决定系数为0.95,均方根误差为0.54,相对均方根误差为16.74%,这一结果优于基于各光谱指数建立的叶面积指数反演模型。【结论】无人机搭载S185传感器可用于准确获取玉米冠层高光谱信息,且可利用人工神经网络法基于这一数据建立玉米叶面积指数的反演模型。     

激光雷达协同多角度光学遥感数据反演树高

树高是森林资源管理领域的重要参数,获取准确、大范围、空间连续的树高信息对于森林资源监测、管理和碳 循环研究等都具有重要的意义。利用星载激光雷达ICESat/GLAS 波形数据,以大兴安岭塔河林业局营林区为研究 区,针对不同地形条件选择合适的算法提取出GLAS 光斑内的森林平均树高。联合GLAS 波形数据与多角度光学 遥感MISR/BRF 数据,应用随机森林机器学习算法获取塔河林场树高图,实现树高信息提取从点到面尺度上的扩 展。用实测样地数据进行检验,其结果为:R2 = 0.72,RMSE = 1.83 m,精度为85.22%。激光雷达数据和多角度光 学遥感影像协同,弥补了2 种数据各自的不足,为森林生物量以及碳储量的估算提供准确的基础数据。      

基于光学和微波遥感数据的森林蓄积量估测模型研究

【目的】探讨综合光学遥感和微波遥感的多源数据森林蓄积量反演方法。【方法】以L波段ALOS PALSAR全极化数据和Landsat TM为数据源,结合地面调查样地数据,通过ALOS PALSAR提取不同极化状态的后向散射系数和极化比值等极化特征因子,Landsat TM数据提取光学遥感因子,以多元线性回归构建森林蓄积量模型。【结果】光学遥感反演方法、微波遥感反演方法、综合光学遥感和微波遥感的多源数据反演方法均可以实现森林蓄积量估测,其中,基于多源数据协同的反演模型为最优模型,决定系数R~2为0.674,模型检验均方根误差RMSE为13.38 m~3/hm~2。【结论】要比使用一种数据源的反演方法具有明显的优势,有效实现了森林蓄积量估测。     

地表温度的多源遥感数据时空融合模型构建

为解决传统的遥感数据融合模型在高异质性地表区域的融合精度不高的问题,本研究在考虑地表温度的前提下构建了一种新的多源遥感数据时空融合模型。首先,为消除反演得到的可见光与红外信息出现不对等的影响,将地表测温空间尺度为综合多地表参数的数据尺度模型。然后利用低尺度低空间分辨率的转换残差模拟地表温度。由于地表温度特征复杂,构建BP神经网络,并根据实际情况调整网络结构与初始参数值。然后融合光学遥感数据与SAR数据,根据高、低空间的分辨率影像计算、反演遥感地表参数,最后将尺度转换模型应用于预测时间相位的参数融合过程中。仿真实验结果表明:上述设计的模型的融合精度要比传统模型略高,证明该模型实现了设计初衷。     

水体叶绿素遥感反演中的多尺度分析

水体遥感影像提取污染物信息普遍存在着尺度效应问题,选择合适的空间分辨率影像能够准确地表征水域污染的空间分布状况.充分利用水体空间尺度信息,研究水色遥感的尺度问题,有利于提升湖泊水体遥感反演模型的应用能力.以巢湖水域HJ-lA卫星HSI高光谱和CCD多光谱遥感数据为例,以Matlab为平台,采用基于离散小波多尺度变换分析方法,生成多光谱尺度和空间尺度影像,然后利用水体污染物的定量遥感反演方法,获取湖面水体叶绿素多尺度空间分布浓度,并利用水面同步实测数据对反演结果进行验证.通过结果比较,确定100 m分辨率的HSI高光谱数据为较优分析空间尺度.     

基于多尺度遥感数据的荒漠化草原旱情监测及时空特征

本研究以Landsat8/ETM+与MODIS遥感数据作为数据源,利用TVDI模型对乌审旗土壤含水率进行遥感监测。首先通过时空尺度推演方法将Landsat8/ETM+反演的30 m空间分辨率TVDI对MODIS反演的1 km空间分辨率TVDI进行空间尺度推演,然后与单独利用MODIS数据监测含水率结果以及野外含水率实测数据进行对比分析,最后采用TVDI时间推演方法获得TVDI月合成数据监测乌审旗旱情时空分布状况。结果表明:多尺度遥感模型对MODIS反演的TVDI进行空间尺度推演,使得TVDI空间分辨率提高,土壤含水率监测精度得到提高,并可获得高时间、高空间分辨率TVDI数据,最终实现高频率的区域土壤干旱状况动态监测。采用时空推演方法获得的TVDI月合成数据监测乌审旗旱情时空分布状况与研究区实际状况极为相符,此方法对于进一步服务该区域农牧业生产具有重要意义。     

基于高分辨率遥感影像的玉米田叶面积指数反演

根据玉米田样地生物物理参量的野外实测数据,对PROSAIL模型输入参数的取值范围进行率定。通过PROSAIL模型参数敏感性分析,确定不同的输入参数设置方案,模拟不同的叶面积指数、叶倾角、叶绿素含量对应的玉米冠层反射率,建立叶面积指数的缨帽三角分布模式,从而获得玉米田红光-近红外波段反射率-LAI查找表,选取宁夏中卫市WV-3高分辨率遥感影像对玉米种植区域LAI进行反演。通过与实测数据比较,分析了PROSAIL模型在高分辨率遥感影像农作物LAI反演方面的适用性,为高分辨率遥感影像反演农作物LAI提供了方法参考。结果表明,PROSAIL模型输入参数的范围率定与不同设置方案的确定是有必要的,并且运用该查找表从WV-3影像反演的LAI与实测数据较一致,查找表均方根误差为0.47,LAI反演均方根误差为0.24。研究表明,该方法在利用WV-3遥感影像进行玉米田LAI反演中具有较强的适用性,能够进行准确有效的大面积叶面积指数遥感反演。     

基于遥感反演的森林生态系统呼吸研究

陆地生态系统碳循环是全球气候变化研究的核心内容之一,森林生态系统作为陆地生态系统中面积最多、最重要的自然生态系统,在维持全球碳平衡和调节全球气候等方面有着举足轻重的地位。本文采用3类MODIS数据(叶面积指数、地表温度数据、地表水份数据)结合Ameri Flux通量观测网络中位于加拿大亚寒带气候区的4个通量塔站点观测数据建立1个遥感反演模型,利用该模型对常绿针叶林生态系统呼吸进行估算,并使用独立的通量站点观测数据评估模型的准确性。结果表明,遥感反演模型在估算森林生态系统呼吸方面具有很大的潜力,为大区域尺度上定量评估森林生态系统对区域碳平衡及全球碳循环的影响,制定合理的森林生态管理方案提供数据支持。     

利用Beer-Lambert消光定律遥感反演玉米叶面积指数

利用遥感技术反演大范围玉米叶面积指数,对于田间肥水管理、长势监测乃至产量预测具有重要意义。在野外实测样本的支持下,获取玉米抽雄期的Landsat-8多光谱影像,引进Beer-Lambert定律,利用最小二乘法分析玉米冠层结构的消光系数,构建玉米叶面积指数遥感反演模型,最后采用交叉验证法评价模型精度。结果表明：玉米抽雄期NDVI、LAI呈较明显的正相关关系;基于Beer-Lambert定律的玉米叶面积指数遥感反演模型决定系数可达0.97,LAI空间分布状况与当地农业技术推广部门掌握的玉米实际生长状况基本一致,说明利用Beer-Lambert消光定律方法可以有效地反映玉米群体结构对光照的影响,据此开展玉米叶面积指数遥感反演具有较高的可行性。     

基于机载LiDAR和光学遥感数据的热带橡胶林叶面积指数反演

叶面积指数（LAI）作为表征植被冠层结构的重要参数，一直是气候变化和生态研究中的热点，遥感技术的发展为大范围叶面积指数的获取提供了可能。以景洪市热带橡胶林为研究对象，以机载LiDAR和Landsat8/OLI为信息源，结合44块样地实测数据，使用支持向量机回归(SVR)、BP神经网络(BPNN)和偏最小二乘回归(PLSR) 3种模型,在前期建立基于林分水平的LAI估测模型的基础上，进一步构建区域尺度的LAI反演模型，实现景洪市橡胶林LAI的反演。结果表明，基于LiDAR的林分水平模型中，SVR模型最优，决定系数（R²）为0.76，相对均方根误差（rRMSE）为17%，估测精度（P）为83%；以SVR模型估测结果作为区域尺度遥感反演模型的先验样本，结合Landsat8/OLI数据的BP神经网络模型反演效果最好，估测精度达76%。     

Retrieval of biophysical vegetation parameters using simultaneous inversion of high resolution remote sensing imagery constrained by a vegetation index

This study proposes a new method for inverting radiative transfer models to retrieve canopy biophysical parameters using remote sensing imagery. The inversion procedure is improved with respect to standard inversion, and achieves simultaneous inversion of leaf area index (LAI), soil reflectance (ρ_soil), chlorophyll content (C_a+b) and average leaf angle (ALA). In this approach, LAI is used to constrain modelling conditions during the inversion process, providing information about the phenological state of each plot under study. Due to the small area of the vegetation plots used for the inversion procedure and in order to avoid redundant information and improve computation efficiency, existing plot segmentation was used. All retrieved biophysical parameters, except LAI, were assumed to be invariant within each plot. The proposed methodology, based on the combination of PROSPECT and SAILH models, was tested over 16 cereal fields and 51 plots, on two dates, which were chosen to ensure crop assessment at different phenological stages. Plots were selected to provide a wide range of LAI between 0 and 6. Field measurements of LAI, ALA and C_a+b were conducted and used as ground truth for validation of the proposed model-inversion methodology. The approach was applied to very high spatial resolution remote sensing data from the QuickBird 2 satellite. The inversion procedure was successfully applied to the imagery and retrieved LAI with R ² = 0.83 and RMSE = 0.63 when compared to LAI2000 ground measurements. Separate inversions for barley and wheat yielded R ² = 0.89 (RMSE = 0.64) and R ² = 0.56 (RMSE = 0.61), respectively.     

基于粒子群神经网络模型反演玉米、小麦叶面积指数

基于高分1号遥感影像,分别采用粒子群神经网络模型、神经网络模型和植被指数回归模型3种方法,反演廊坊市玉米、小麦叶面积指数(LAI)。结果表明,粒子群神经网络模型反演玉米、小麦LAI的精度要高于其他方法,其模型的决定系数R²均高于0.9,均方根误差均低于0.196,可满足反演精度的要求。本研究提出的基于高分1号影像的粒子群神经网络模型反演玉米和小麦LAI的方法具有一定的普适性。     

Estimating the crop leaf area index using hyperspectral remote sensing

The leaf area index(LAI) is an important vegetation parameter,which is used widely in many applications.Remote sensing techniques are known to be effective but inexpensive methods for estimating the LAI of crop canopies.During the last two decades,hyperspectral remote sensing has been employed increasingly for crop LAI estimation,which requires unique technical procedures compared with conventional multispectral data,such as denoising and dimension reduction.Thus,we provide a comprehensive and intensive overview of crop LAI estimation based on hyperspectral remote sensing techniques.First,we compare hyperspectral data and multispectral data by highlighting their potential and limitations in LAI estimation.Second,we categorize the approaches used for crop LAI estimation based on hyperspectral data into three types:approaches based on statistical models,physical models(i.e.,canopy reflectance models),and hybrid inversions.We summarize and evaluate the theoretical basis and different methods employed by these approaches(e.g.,the characteristic parameters of LAI,regression methods for constructing statistical predictive models,commonly applied physical models,and inversion strategies for physical models).Thus,numerous models and inversion strategies are organized in a clear conceptual framework.Moreover,we highlight the technical difficulties that may hinder crop LAI estimation,such as the "curse of dimensionality" and the ill-posed problem.Finally,we discuss the prospects for future research based on the previous studies described in this review.     

以HJ-CCD影像为基础的冬小麦孕穗期关键苗情参数遥感定量反演

【目的】应用卫星遥感数据可以及时获取大田种植作物“面状”苗情信息,准确反映作物群体苗情状况及其趋势,服务于产量预报和实际生产。进一步深化冬小麦关键期苗情遥感反演机理与方法,为大田种植管理提供及时信息。【方法】结合2011-2013年定点观测试验,以环境减灾卫星HJ-CCD数据为遥感影像源,着重研究样本实验区孕穗期冬小麦关键苗情参数与籽粒品质参数和产量间及其与卫星遥感变量间的定量关系,进一步增强遥感反演的机理性和重演性,与地面实测结果一起建立模型共同分析,提高遥感反演的定量化水平和可信度;以相关性最高为原则,筛选反演孕穗期冬小麦叶面积指数、生物量、SPAD以及叶片含氮量的敏感卫星遥感变量,并以2013年数据为建模样本、2011年和2012年数据为验证样本,分别构建及评价基于HJ-CCD影像遥感变量孕穗期叶面积指数、生物量、SPAD和叶片含氮量监测模型。【结果】冬小麦处于孕穗期,植被衰减指数（PSRI）可作为反演冬小麦叶面积指数、SPAD和叶片含氮量的敏感遥感变量,比值植被指数（RVI）可作为反演冬小麦生物量的敏感遥感变量,所构建的遥感反演模型是可靠的,且精度较高,尤其利用PSRI反演叶片含氮量最可靠。模型的决定系数（R²）分别为0.651、0.585、0.630和0.675,均方根误差（RMSE）分别为1.344、4.62、0.618%和2 804.3 kg·hm^-2。以此为依据,为表征该研究的实际农学意义,对冬小麦不同等级的关键苗情参数进行遥感反演并制图分析,从而量化表达了冬小麦关键苗情参数区域空间分布,不仅有助于制定冬小麦田间补救措施和水肥资源调配方案,而且为农业政策的制订和粮食贸易提供决策依据。【结论】构建的冬小麦孕穗期关键苗情参数遥感反演模型是可行的,为大田生产提供了一种快速、便捷、费用低廉的大面积作物苗情参数提取方法,可支持农业研究者、涉农部门领导和种植管理者获取及时有效的农情信息。     

基于GIS的河南省烤烟移栽面积遥感监测及产量估算

烟叶的移栽面积和产量信息对于有效配置烟叶资源实现供求平衡非常重要,通过利用多时相的可见光数据对2012年河南省烟叶播种面积和长势进行了卫星遥感监测,同时对河南省各地市烟叶产量进行了估测。经过验证,估测面积与实测面积高度一致,估测精度达到90%。移栽面积估测误差主要来源于烟田种植面积细碎化和遥感影像分辨率较粗。面积估测误差势必会影响产量估测精度,此外由于缺少长时间数据积累不能准确估计叶面积指数和产量之间的数量关系,也会带来产量的估测误差。     

LAI无人机多光谱遥感估测及其在盐渍土改良中的应用

【目的】植被产量能综合直观地反映盐渍土改良效果,冬小麦生长旺盛期的叶面积指数（LAI）是植被产量的常用衡量指标。本研究利用无人机多光谱遥感获取冬小麦生长旺盛期的叶面积指数分布数据,对盐渍土改良效果进行客观准确评价,为人们筛选盐渍土改良技术和产品提供科学指导。【方法】以无棣县渤海粮仓滨海盐渍土改良试验区为研究区,基于无人机多光谱遥感数据,利用线性回归分析、偏最小二乘、随机森林和支持向量机等方法,构建拔节期冬小麦LAI反演模型;并利用因子分析法对盐渍土地区抽样地块进行改良效果评价,建立盐渍土改良效果LAI评价模型,基于该评价模型对整个试验区盐渍土改良效果进行评价。【结果】对冬小麦LAI遥感估测而言,并不是分辨率越高越好,而是5×5均值平滑后的光谱数据与一垄小麦叶面积指数的对应最佳。LAI遥感估测模型中,利用支持向量机建立的模型精度最高。改良效果LAI评价模型的预测结果表明,LAI对盐渍土改良效果的预测精度较高,改良效果最优地块的编号为26、27、28、29、30和31,最优改良方法为引黄淤灌和增施有机肥综合改良措施。【结论】无人机遥感可对盐渍土地区拔节期冬小麦的叶面积指数进行准确反演,基于LAI反演结果的盐渍土改良效果评价能够从众多试验小区中定位出最优的改良效果。与传统方法相比,该方法具有成本低廉、精度高等优势,研究结果有广泛推广前景,可以为盐渍土的改良提供重要技术支持。