[發明專利]一種土壤與植被混合光譜測量方法及模擬系統

有效

• 申請號: 201310468109.3
• 申請日: 2013-10-09
• 公開（公告）號: CN103499529A
• 公開（公告）日: 2014-01-08
• 發明（設計）人: 秦其明;孟慶野
• 申請（專利權）人: 北京大學
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25
• 代理公司: 北京君尚知識產權代理事務所(普通合伙) 11200
• 代理人: 余長江

技術領域

本發明涉及一種土壤與植被混合光譜測量方法及模擬系統，屬于生態環境監測技術領域。

背景技術

典型地物的光譜特征分析不僅是遙感理論研究的重要內容，而且也是遙感應用研究的重要依據。不同地物的光譜能夠反映其特有的性質，多種地物的混合光譜則會呈現出特定的規律。植被與土壤是遙感領域中研究最為廣泛的兩種地物，對其混合光譜的研究既可以為探索混合像元分解方法提供理論上的支持，又有助于提高地物分布類型的監測精度。同時，混合地物光譜特征的研究也為各種地物參量反演提供重要的實驗依據和理論支持。

現有的對地物波譜特性研究中，研究者更多地側重于單類地物光譜的測試與研究，例如植被、土壤、巖石等，很多學者進行了光譜測試并建立了光譜庫。而由于真實地物的復雜性，實際觀測獲取的絕大多數地物光譜都是由不同種地物以不同的比例，不同的空間位置組合而成的混合光譜。對于由不同種地物組成的混合光譜的測試與研究中，現有的研究主要是針對實際的混合地物進行測量，并進一步測量分析該種組分比例混合情況下的光譜特征，但現有研究只針對固定比例進行研究，無法進一步研究不同地物因在組分及空間分布上存在不同而導致的光譜變化規律，缺乏對組分比例定量可控的真實地物混合光譜的測量及研究。

由于測量條件的有限性，對于特定地物特定組分比例混合光譜的測量費時費力，研究者在測量的基礎上提出了一系列不同組分的混合光譜模擬模型，主要有線性光譜合成法、非線性光譜合成法、匹配濾波法和經驗系數法。其中，線性模型是最常用的混合光譜模擬模型，假定像元信息為各組分信息的線性合成，即每一個光譜波段中單一像元的反射值表示為它的端元組分(混合像元的各個分解組分)特征反射值與它們一定比例的線性組合。線性模型具有簡單明了的特點，但是其忽略了地物組分的相互影響，與真實混合光譜存在一定差距，而其他光譜混合模型多存在輸入參數多、計算難度大、應用范圍小等問題。

此外，針對混合光譜的測量與研究中，缺乏不同地物組分的模擬系統，無法快速高效的獲取各種組分比例的混合光譜。

發明內容

針對現有技術存在的技術問題，本發明的目的是提供一種土壤與植被混合光譜測量方法及模擬系統，用于實現不同組分比例下的土壤與植被混合光譜的測量和模擬。該方法和系統利用真實地物比例調節，設計可定量控制的光譜觀測實驗以進行混合光譜研究。通過地物光譜儀接收不同地物組分的反射電磁能量，測量和記錄不同組分比例的土壤與植被混合光譜。通過調節觀測區中土壤和植被的比例和數量，獲取純植被、純土壤光譜以及某些已知比例下的混合光譜。在前期實驗基礎上本發明提出了光譜混合模型。該光譜模型通過分析冠層上下表面與土壤表面實際反射率，模擬了不同植被覆蓋度下形成的混合光譜。依據該光譜混合模型，本發明研制了模擬系統。該系統利用土壤光譜數據庫與植被光譜數據庫中測量的純像元地物光譜特性，通過光譜混合模型模擬了不同植被覆蓋率下的土壤植被混合光譜。

為了實現本發明的目的，采用的技術方案如下：

一種土壤與植被混合光譜測量方法，其步驟為：

1）選取待測類型的土壤和植被樣本，分別將其分割為若干小塊；

2）設置一觀測區，作為模擬遙感影像中的一個像元；

3）利用地物光譜儀對放置于該觀測區中的參考板進行測量，得到參考板的DN值；

4）按照設定的土壤植被比例，將分割的小塊樣本排列在該觀測區內；然后采用該地物光譜儀對該觀測區進行觀測，獲取當前土壤植被比例對應的混合像元光譜DN值；其中，所述混合像元光譜DN值包括純土壤的DN值和純植被的DN值；

5）根據參考板的DN值和混合像元光譜DN值計算不同土壤植被比例下，觀測區的實際反射率R_{目標反射率}；

6）利用觀測區的實際反射率R_{目標反射率}驗證或改進所建的光譜混合模型，然后利用最終確定的光譜混合模型計算不同土壤植被混合比例的光譜。

進一步的，所述光譜混合模型為：R=Rc+Rs=p*λf+ps*p*λf*(1–λf+p*λf)/(1–ps*p*λf)+ps*(1–λf)；其中p=R1/(1+R1*R0)，ps=R0，Rc表示植被冠層上表面的實際反射率，Rs表示土壤的實際反射率，p表示土壤植被混合的像元中冠層的反射率，ps表示混合像元中土壤的反射率，λf表示植被在土壤植被混合的像元中所占組分比例即植被覆蓋率；R1表示純植被像元光譜的實際反射率值，R0表示純土壤像元光譜的實際反射率值。