基于机载LiDAR数据的玉米叶面积指数反演

以机载LiDAR离散点云数据为数据源,基于植被冠层孔隙率与叶面积指数的关系,提出一种反演大田玉米叶面积指数的方法。对反演LAI和实测LAI进行对比分析,结果表明:基于Axelsson改进的不规则三角格网加密方法可以将地面点和非地面点分开,结合高分辨率影像能够提取出玉米冠层点云;基于孔隙率反演LAI,尼尔逊参数的选择对结果影响很大,利用扫描天顶角模拟尼尔逊参数,LAI反演结果接近于真实情况。利用机载LiDAR点云数据能精确地反演大田玉米LAI,该研究方法适用于中等高度的农作物,可以扩展到甜菜、甘蔗等其他中等高度农作物。     

基于SEBAL模型的农作物NPP反演

基于能量平衡原理,运用SEBAL陆地能量平衡模型,利用国产HJ-1卫星CCD、IRS影像反演了河北省保定市涿州市和高碑店市的农作物净初级生产力(NPP)。利用HJ-1卫星影像、DEM、气象数据,反演净辐射通量、土壤热通量、感热通量,通过能量平衡计算蒸发比系数,进而计算光能利用率;基于DEM计算太阳总辐射,结合通过HJ-1卫星影像计算的光合有效辐射分量(f PAR)反演被作物吸收的光合有效辐射(APAR);利用反演的农作物APAR和光能利用率2个因子,反演农作物NPP。实验结果表明:研究区日蒸散量范围为4.43~8.18 mm/d,均值为6.28mm/d,与利用气象数据和Penman-Monteith公式计算结果 (7.15 mm/d)大致相等,反演精度较高;研究区农作物NPP均值为31.02 g/(m2·d),最高达到139.29 g/(m2·d),其空间分布特征与地物类型分布特征一致。     

基于决策树和混合像元分解的玉米种植面积提取方法

Landsat 8影像具有较高空间分辨率和时间分辨率,长时间序列Landsat 8-NDVI曲线反映农作物的物候历、种植模式和种植结构信息,是精确提取玉米种植面积的理想数据源。基于时序Landsat 8-NDVI影像提取玉米种植面积的方法中,决策树方法快速、高效,可通过多阈值限定进行分类,但由于混合像元问题,如果阈值设置过宽,提取面积偏大;阈值设置过窄,提取面积偏小;混合像元分解通过计算端元组分丰度可以排除异质地类干扰。因此,以时序NDVI为数据源、耦合使用2种算法是精确提取作物种植面积的有效方法。本研究基于时序Landsat 8-NDVI,提取河北省保定市大田玉米的种植面积。首先,分析典型作物区的NDVI曲线特征,并构建决策树从而初步提取早播夏玉米、小麦夏玉米和春玉米的分布范围。然后,根据端元平均NDVI波谱曲线,进行3种玉米混合度分解,进而根据玉米丰度比例精确提取玉米种植面积。精度评价结果表明:利用本方法提取的玉米种植区总分类精度在98%以上,Kappa系数在0.97以上;所提取的玉米种植类型主要是夏玉米,春玉米种植主要集中在涿州市中部,这与实地调查结果一致。上述定量和定性的评价结果表明该方法可用于快速、精确提取玉米种植面积。     

基于最大熵模型的玉米冠层LAI升尺度方法

叶面积指数(leaf area index,LAI)是表达农作物冠层结构的关键参数之一,准确获取LAI对于农作物长势监测、估产等研究具有非常重要的意义。由于地物空间复杂性、数据源的不同以及遥感反演模型的非线性,LAI的反演结果会存在尺度效应,因此需要进行尺度转换研究。理想的升尺度转换应该只是数据空间分辨率的降低,而数据内在信息应保存到低分辨率中。最大熵(maximum entropy,Max Ent)模型是基于多种环境因子的广义学习模型,对分析因子的空间分布具有较高的估算精度,因此,该研究利用最大熵模型进行玉米冠层LAI升尺度方法研究,从而将野外实测的LAI点数据扩展到空间分辨率为30 m的面数据,所使用的数据源是Landsat8 OLI遥感影像、气象数据和野外样点上测量的LAI数据。研究结果表明:利用最大熵模型升尺度转换结果与实测LAI相比,R2为0.601、RMSE为0.898,说明两者的相关性较高;由于玉米冠层叶片之间的相互遮挡,导致整体结果偏低,但偏低误差在可接受范围内。因此,Max Ent模型可用于农作物LAI点数据到面数据的升尺度转换。