[發明專利]一種多角度與多光譜遙感數據定量融合反演葉面積指數的方法

無效

• 申請號: 201010218909.6
• 申請日: 2010-07-07
• 公開（公告）號: CN102313526A
• 公開（公告）日: 2012-01-11
• 發明（設計）人: 劉榮高;劉洋
• 申請（專利權）人: 中國科學院地理科學與資源研究所
• 主分類號: G01B11/28
• 分類號: G01B11/28;G01S17/02
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技術領域

本發明屬于遙感數字圖像處理及定量數據融合領域。本發明是一種實現多角度遙感數據與多光譜遙感數據定量融合反演葉面積指數的方法，特別是利用多角度遙感數據進行最佳匹配自動選擇合適植被類型的葉面積指數反演查找表，獲取像元級的地表反射率的二向反射函數(BRDF)系數；利用多光譜數據獲得覆蓋范圍更廣的角度觀測數據，獲取地表土壤反射率剖面、葉綠素和葉片含水量等信息，兩者結合，驅動冠層輻射傳輸模型，從而獲得高精度和大范圍覆蓋的葉面積指數的方法。本發明可用于作物生長監測、作物產量快速估算等領域。

背景技術

葉面積指數(LAI)定義為單位地表面積上綠葉表面積總和的一半，是重要的地表參數，可用于全球碳循環和氣候變化研究、作物生長監測、作物估產等領域。遙感技術是獲取大范圍葉面積指數的唯一途徑，從遙感數據估算空間一致的葉面積指數是通過反演描述冠層反射率與植被生物物理參數關系的輻射傳輸模型得到的。輻射傳輸模型基于植被冠層的光子傳輸過程，利用葉片輻射傳輸模型和冠層輻射傳輸模型相結合，將冠層的反射率表示為冠層、葉片和土壤背景特征的函數。通過適當假設植被、土壤背景廓線及大氣狀況，從一定數量的衛星觀測反射率及相應的幾何角度等參數，實現模型參數反演獲得葉面積指數等冠層生物物理參數。

物理模型將冠層的反射率表示為冠層、葉片和土壤背景特征的復雜非線性函數函數。由于函數的復雜非線性特征，無法直接使用解析的方法得到葉面積指數，必須使用適當的假設來簡化模型的參數才能推算葉面積指數；另外由于模型模擬速度較慢，無法用于大量數據處理中，需要采用查找表等技術來加快模型模擬速度以達到實際數據處理的計算要求。基于物理模型方法反演葉面積指數主要流程如下：(1)確定遙感輸入數據：根據輸入的遙感數據特性，從遙感數據中選擇合適的波段和幾何輸入參數進行遙感反演；(2)查找表建立：根據物理模擬模型，結合輸入遙感波段數據的特性，對物理模型的非變量參數進行適當假設，將不同的冠層、葉片生物物理、土壤背景廓線以及觀測狀況的組合作為模型輸入，分別模擬不同狀況下的冠層反射率，建立系列的輸入參數和地表反射率的相關關系的查找表；(3)遙感數據處理：將衛星得到的遙感數據處理為地表反射率，同時計算相關的觀測角度和空間位置等輔助數據；(4)葉面積指數遙感反演：由輸入的遙感數據和輔助數據，找到對應的系列查找表，得到最佳匹配的其它變量參數，最終從合適的查找表找到葉面積指數和遙感波段反射率的查找表值，并通過線性插值得到葉面積指數。

在葉面積指數反演流程中，最關鍵的是確定適當的模型參數建立對應的查找表以及在反演過程中由遙感波段的信息選擇合適的查找表，在這兩步確定之后，可以比較簡單的從查找表和遙感數據光譜反射率得到對應的葉面積指數。具體的參數確定包括：(1)像元的地表覆被類型；(2)土壤廓線等模型參數；(3)波段的二向反射函數校正系數。目前已有全球葉面積指數產品，不同的產品采用了不同的策略解決這些問題。

(1)地表覆被類型的確定：主要有兩種方法，一種是利用現有的地表覆被數據作為模型輸入參數，絕大多數葉面積指數產品采用這種方法，將全球植被類型分為幾種生物群系類型，認為不同生物群系類型具有不同的植被生物物理特征和結構特征，如中分辨率傳感器(MODIS)產品^[1]、庫克羅普斯(CYCLOPES)^[2]、全球碳葉面積指數(ClobalCarbon?LAI)^[3]、多角度傳感器葉面積指數(MISR?LAI)產品^[4]等；另一種方法是基于遙感觀測利用自動匹配方法獲得最佳地表覆被類型，可以避免輸入錯誤帶來的反演結果不確定性，多角度傳感器葉面積指數(MISR?LAI)產品充分利用其多角度觀測信息，反演無需輸入地表覆被類型^[4]。

(2)土壤廓線確定：在大多數遙感反演方法中，土壤輪廓線是假設固定的。在中分辨率傳感器產品中，事先建立幾類典型的土壤背景剖面數據，然后通過多光譜波段的最佳匹配來自動選擇最合適的土壤剖面類型；

(3)遙感數據二向反射函數校正：遙感得到的地表反射率不僅僅受到地表參數的影響，而且不同觀測角度會有不同的值，需要消除觀測角度不同帶來的反射率差別問題。在葉面積指數反演中，一種是遙感觀測的方向反射率直接用于葉面積指數反演；另一種是對遙感冠層反射率先進行二向反射函數校正再用于葉面積指數反演。