基于辐射传输模型的植被冠层含水量遥感反演方法技术

本发明专利技术公开了一种基于辐射传输模型的植被冠层含水量遥感反演方法，包括以下步骤：获取第一数据、第二数据、第三数据和第四数据；模拟获取所述第一数据的分布和耦合关系，并生成植物叶片性状参数样本；将所述植物叶片性状参数样本代入耦合辐射传输模型并进行正向推导，计算得到二向反射率；根据光谱响应函数，将二向反射率转换为对应遥感传感器的波段反射率值；采用机器算法建立植被冠层含水量回归模型，并评价其理论精度；调用第三数据和第四数据，反演得到植被冠层含水量；根据所述第二数据，结合反演得到的所述植被冠层含水量，分析获取植被冠层含水量反演模型的实际精度。获取植被冠层含水量反演模型的实际精度。获取植被冠层含水量反演模型的实际精度。

【技术实现步骤摘要】
基于辐射传输模型的植被冠层含水量遥感反演方法


[0001]本专利技术涉及植被定量遥感
，具体是基于辐射传输模型的植被冠层含水量遥感反演方法。

技术介绍

[0002]植被冠层含水量是水循环在土壤
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植被
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大气这一连续体中的重要组成部分，其在生态系统光合作用、蒸腾作用、冠层温度调节等方面发挥着关键性作用，具有重要的生态意义。植被冠层含水量是水文循环的重要组成部分，其对陆地生态系统碳循环和能量循环至关重要，因此影响陆地生态系统与气候的相互作用。此外，植被冠层含水量是农业管理和产量预测、水分胁迫和干旱评估以及洪水和森林火灾监测的关键生物物理变量。遥感技术具有空、天、地多平台、多时间分辨率、多空间分辨率、多光谱分辨率等特点，能够实现对植被的快速高效监测。因此，利用遥感反演植被冠层含水量有助于进一步掌握植被的水分状况，为水分胁迫和干旱评估、农作物管理与估产、林火及生态系统监测等提供科学依据。
[0003]利用遥感影像对植被冠层含水量进行反演的方法主要包括经验方法与物理方法。经验方法通过建立样地观测与影像波段的回归模型计算植被冠层含水量，该方法简单易懂，但其回归模型局限性较大，通常难以外推且对样地观测数据要求较高。与经验方法相比，物理方法其对物理过程的描述较为准确，易于外推到各种气候、植被、地形条件下，实现植被冠层含水量的准确反演。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有植被冠层含水量遥感反演技术对不同植被类型叶片干物质、水、叶绿素、类胡萝卜素含量间耦合关系、对森林冠层的非均匀且不连续特点缺乏准确描述以及查找表反演计算量大的不足，提供了一种基于辐射传输模型的植被冠层含水量遥感反演方法，通过先对获取的植被相关数据进行分类，再将分类后的数据分别代入相对应的耦合模型，以提高植被冠层含水量反演的准确性。
[0005]本专利技术的目的主要通过以下技术方案实现：基于辐射传输模型的植被冠层含水量遥感反演方法，包括以下步骤：获取野外植物叶片性状数据作为第一数据，获取野外植被冠层含水量数据作为第二数据，获取遥感影像作为第三数据，获取植被分类数据作为第四数据；所述第一数据通过野外收集植物叶片经物理测量与生化成分分析得到，并将其划分为草本类数据、灌木类数据、树木类数据，分析得到所述叶片干物质、水、叶绿素、类胡萝卜素含量的分布和耦合关系，并生成植物叶片性状参数样本；将所述植物叶片性状参数样本代入耦合辐射传输模型并进行正向推导，计算得到二向反射率；采用光谱响应函数，将所述二向反射率转换为对应遥感传感器的波段反射率值；获取耦合模型中的叶面积与叶片水含量参数并获取其对应的波段反射率，采用机
器算法建立植被冠层含水量回归模型；调用第三数据和第四数据，反演得到植被冠层含水量；根据所述第二数据，结合反演得到的所述植被冠层含水量，分析获取植被冠层含水量反演模型的实际精度。
[0006]现有技术中，所述植被冠层含水量遥感反演的技术存在以下缺陷：（1）叶片尺度，缺乏对不同植被类型植物叶片性状间耦合关系的准确描述；（2）冠层尺度，缺乏对森林冠层的非均匀且不连续特点的准确描述；（3）建立查找表反演植被冠层含水量计算量较大且损失函数要求较高。
[0007]叶片干物质、水、叶绿素、类胡萝卜素含量是叶片尺度辐射传输模型的其中四个参数，当前对模型的参数化采用的是变量单独随机生成，没有考虑这四个参数在真实世界中（现实中的植物叶片）是相互关联的，如：枯萎的叶子含水量是0，而它的叶绿素含量不可能大于0，而随机的方法则会生成这样错误的参数。此外，不同植被类型间四个参数的依赖关系是存在较大差异，如：森林干物质含量与叶绿素含量是0.45的线性相关，而草地可能是0.7。
[0008]所以本专利技术将叶片干物质、水、叶绿素、类胡萝卜素含量的分布和耦合关系纳入植物叶片性状参数样本的生成基础，从而弥补了在进行反演时对这些参数考量的欠缺，使得计算结果更加现实，从而提高了反演的准确性。现有技术中在获取类似第一数据的相关参数后，并不会对第一数据进行参数分类的划分，从而导致在反演过程中的参数过于笼统，而本专利技术将叶片干物质、水、叶绿素、类胡萝卜素含量的分布和耦合关系纳入植物叶片性状参数样本的生成基础，从而使得参数间联系更加有效，避免了涉及参数间关联的误差，从而能够有效的提高植被冠层含水量反演的准确性。
[0009]在本专利技术中，所述辐射传输模型的输出是二向反射率，再通过遥感传感器所对应的光谱响应函数，计算得到光谱波段反射率。本专利技术中的二向反射率是指在一定的辐照和观测条件下，目标物的反射辐射亮度与处于同一辐照度和观测条件下的标准参考面(朗伯全反射面)的反射辐射亮度之比。所述光谱响应函数为多（高）光谱传感器获取的图像，其具有多个波段。每个波段记录的能量值与光谱响应函数均有关。每个波段都对应一定的中心波长和波段宽度。由于传感器硬件的限制，传感器在某个预定波长范围内的响应不能得到100% 响应。在实际情况中会产生类似于正态分布的单峰函数。在粗略计算中，一个中心波长和半高宽（也成半波宽）能够由数学公式计算出一个高斯分布曲线。所获得的高斯分布曲线即为光谱响应函数。
[0010]进一步的，将所述植物叶片性状参数样本根据所述第一数据划分为草本类样本、灌木类样本、树木类样本；将所述草本类样本、灌木类样本代入PROSPECT
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5B+4SAIL叶片
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冠层尺度耦合的辐射传输模型，结合所述光谱响应函数，分别得到草本类模拟光谱反射率、灌木类模拟光谱反射率；将所述草本类样本、树木类样本代入PROSPECT
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5B+4SAIL +GeoSAIL叶片
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冠层尺度耦合的辐射传输模型，结合所述光谱响应函数，得到森林模拟光谱反射率。
[0011]如果所选辐射传输模型无法准确模拟森林冠层非均匀不连续的特点，其冠层含水量则无法准确估算，所以本专利技术分植被类型分别选择恰当的辐射传输模型。
[0012]当前采用辐射传输模型的物理方法反演植被冠层含水量通常采用PROSPECT
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5+4SAIL叶片
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冠层耦合模型，通过参数设置与大量计算建立查找表进行反演，所以本申请中能够更加详细的将问题表述为：（1）叶片尺度，植物叶片性状间（如：叶片干物质、水、叶绿素、类胡萝卜素含量）存在一定的关联特征，且不同植被类型差异较大（如：草本、灌木、树木），而通常参数设置并没有考虑叶片性状间的联系，导致对叶片的模拟失真；（2）冠层尺度，4SAIL冠层辐射传输模型是基于均匀且连续的冠层假设，难以准确描述森林冠层的非均匀且不连续特点；（3）建立查找表反演植被冠层含水量计算量较大，对损失函数的设置要求较高。
[0013]在本专利技术中针对不同植被冠层结构特点，提出采用PROSPECT
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5B+4SAIL耦合模型以准确描述草地、农作物、灌木均匀且连续的冠层，采用PROSPECT
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5B+4SAIL+GeoSAIL耦合模型以准确描述森林异质、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于辐射传输模型的植被冠层含水量遥感反演方法，其特征在于，包括以下步骤：获取野外植物叶片性状数据作为第一数据，获取野外植被冠层含水量数据作为第二数据，获取遥感影像作为第三数据，获取植被分类数据作为第四数据；所述第一数据通过野外收集植物叶片经物理测量与生化成分分析得到，并将其划分为草本类数据、灌木类数据、树木类数据，分析得到所述叶片干物质、水、叶绿素、类胡萝卜素含量的分布和耦合关系，并生成植物叶片性状参数样本；将所述植物叶片性状参数样本代入耦合辐射传输模型并进行正向推导，计算得到二向反射率；采用光谱响应函数，将所述二向反射率转换为对应遥感传感器的波段反射率值；获取耦合模型中的叶面积与叶片水含量参数并获取其对应的波段反射率，采用机器算法建立植被冠层含水量回归模型；调用第三数据和第四数据，反演得到植被冠层含水量；根据所述第二数据，结合反演得到的所述植被冠层含水量，分析获取植被冠层含水量反演模型的实际精度。2.根据权利要求1所述的基于辐射传输模型的植被冠层含水量遥感反演方法，其特征在于，将所述植物叶片性状参数样本根据所述第一数据划分为草本类样本、灌木类样本、树木类样本；将所述草本类样本、灌木类样本代入PROSPECT
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5B+4SAIL叶片
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冠层尺度耦合的辐射传输模型，结合所述光谱响应函数，分别得到草本类模拟光谱反射率、灌木类模拟光谱反射率；将所述草本类样本、树木类样本代入PROSPECT
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5B+4SAIL +GeoSAIL叶片
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冠层尺度耦合的辐射传输模型，结合所述光谱响应函数，得到森林模拟光谱反射率。3.根据权利要求1所述的基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：李少达，刘亮，杨武年，王潇，罗新蕊，冉培廉，雷湘琦，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：