作物生物量遥感估算研究进展_杜鑫

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第30卷 ,第11期 光 谱 学 与 光 谱 分 析 2 0 1 0 年 1 1 月 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol.30,No.11,pp3098-3102 November,2010
作物生物量遥感估算研究进展
关 键 词 作 物 ;生 物 量 ;遥 感 监 测 中 图 分 类 号 :TP79 文 献 标 识 码 :A DOI:10.3964/j.issn.1000-0593(2010)11-3098-05
引 言
生 物 量 是 作 物 长 势 监 测 的 一 个 重 要 指 标[1,2],作 物 单 株 生物量反映了个体长势,单位面积生物量 则 反 映 了 作 物 群 体 长势。同时作物生物量还是重 要 的 农 学 参 数,是 形 成 作 物 产 量的基础,区域尺度上作物生物量的估算 可 以 为 作 物 产 量 的 监测与预测提供依据,结合收获指数就可 以 对 区 域 尺 度 上 的 作物单产进行空间制图[3]。另一方面农田 生 物 量 是 研 究 全 球 碳循环的重要组成部分,农田在陆地生态 系 统 的 物 质 循 环 和 能量流动中起着主导作用,对农田生物量 进 行 监 测 将 为 研 究 农田生态系统中能量平衡、能量流动和养 分 循 环 等 功 能 过 程 提供基础数据。
随着3S技术的发 展,遥 感 数 据 为 生 物 量 的 测 定 提 供 一 种有效的手段,使其估算过程 更 加 简 化,通 过 遥 感 获 取 地 表 植被信息及相关参数,已成为实时的大范 围 反 演 地 表 生 物 量 的一种重要工具和手段。
本文就当前基于遥感信息构建的作物生物量估测模型的 思路方法以及模型精度检验等方面的研 究 现 状 进 行 总 结 ,并 展望发展趋势。
样点观测数据,模型 不 具 备 作 物 生 长 发 育 过 程 的 理 论 基 础, 同时模型只能在建模区域内应用,很难推 广 到 其 他 区 域 或 其 他作物使用。 1.2 基 于 高 光 谱 数 据 的 估 算 方 法
近年来,随着高光谱分辨率 遥 感 的 广 泛 发 展,对 于 作 物 的遥感监测能够在光谱维展开,使得地表 作 物 的 微 弱 光 谱 差 异的定量分析成为可能[7]。基于高光谱的 作 物 生 物 量 估 算 方 法正是基于高光谱分辨率遥感在这方面 的 巨 大 优 势,结 合 作 物的生长发育规律,对其冠层 高 光 谱 反 射 率 进 行 测 定,并 利 用敏感波段来构建植被指数以及采用微分等技术确定关键波 段 的 特 定 参 数 (红 边 参 数 等 )来 对 作 物 的 生 物 量 进 行 估 测 。
明入射 角 23°和 VV 极 化 模 式 下,C 波 段 雷 达 数 据 对 小 麦 地
上生物量最为敏感(尤其是抽穗之前),但 由 于 会 受 到 土 壤 湿
度变化的影响,不适合直接建 立 生 物 量 反 演 方 法;并 发 现 入
傅 玮 东、黄 敬 峰 等 基 于 农 业 气 象 试 验 站 观 测 农 学 资 料 、 光谱资料以及同 步 接 收 的 NOAA/AVHRR 资 料,计 算 了 冬 小麦生物量 与 比 值 植 被 指 数 (RVI)和 归 一 化 差 值 植 被 指 数 (NDVI)的相关系数(0.923 3 和 0.978 4),均 达 到 了 极 显 著 水平,并建立了冬小麦生物量的光谱监测 模 型 和 气 象 卫 星 遥 感 监 测 模 型[4,5]。张 霞 等 以 MODIS为 数 据 源 ,构 建 了 归 一 化 差异光谱指数(NDSI)和 再 次 归 一 化 光 谱 指 数 (RDSI),并 对 两种植 被 指 数 与 小 麦 生 物 量 的 关 系 进 行 了 分 析,并 发 现 (b19,b2),(b19,b17)和(b19,b16)这 3 个 波 段 组 合 所 构 建 的指数对小麦生物量高度敏感,达到了99%显 著 相 关,而 且 明 显 优 于 MODIS 自 身 的 植 被 指 数 产 品 MODIS-NDVI 和
生物量-遥感光谱 指 数 简 单 统 计 相 关 模 式 主 要 指 利 用 生 物量直接与遥感光谱指数进行简单相关统计分析来估算作物 生物量。这种模式通常有2种 方 式:一 种 是 直 接 以 遥 感 波 段 作为自变量,使用单波段或多波段为模型 驱 动 因 子 与 生 物 量 建立估算模型;另一种是将遥感数据影像 各 波 段 组 合 成 各 种 不同形式的遥感指数,以这些遥感指数直 接 或 间 接 作 为 模 型 驱动因子构建相关统计模型估算作物生物量。
* 通 讯 联 系 人 e-mail:mengjh@irsa.ac.cn
第 11 期 光 谱 学 与 光 谱 分 析
Leabharlann Baidu3099
MODIS-EVI[6]。 这种统计模型在形式上简单易用,但 此 方 法 需 要 大 量 的
1 遥 感 监 测 方 法
目前主要的作物生物量遥感监测方法可以根据采用的数
据不同或采用的模型不同等特点可划 分 为 5 种 监 测 方 法,即 基于传统光学数据简单统计分析的估算 方 法,基 于 高 光 谱 数 据的估算方法,基于雷达数据 的 估 算 方 法,基 于 净 初 级 生 产 力 (NPP)的 估 算 方 法 ,及 基 于 作 物 生 长 模 型 的 估 算 方 法 。 1.1 基 于 传 统 光 学 数 据 简 单 统 计 分 析 的 估 算 方 法
Prasad等基于地 面 观 测 的 光 谱 数 据 研 究 了 不 同 作 物 生 物量的敏感波段 和 敏 感 植 被 指 数 ,结 果 发 现 650~700nm, 500~550nm 及900~940nm 三个范围的波段与作 物 生 物 量 的关系最好[8]。Hansena等 利 用 反 射 率 高 光 谱 数 据 在 438~ 884nm(光谱波段间 隔 1nm)范 围 内 穷 尽 了 所 有 两 波 段 间 的 相关关系,并且由此构建了多种归一化光 谱 指 数 估 算 小 麦 地 上鲜生物量[9]。王秀珍等在水稻 上 的 研 究 表 明 ,一 阶 微 分 高 光谱参数(如红边波长、红边振幅、绿峰最大反射率、红谷 最 小反射率及其组合等)与 地 上 生 物 量 显 著 相 关,提 出 以 蓝 边 内一阶微分总和(490~530nm)与 红 边 内 一 阶 微 分 总 和 (680 ~780nm)构成的比值植被指 数 为 高 光 谱 估 算 水 稻 地 上 鲜 生 物 量 最 佳 光 谱 变 量[10]。宋 开 山 等 采 用 单 变 量 非 线 性 拟 合 模 型和线性逐步回归以及神经网络技术,建 立 了 玉 米 地 上 鲜 生 物量高光谱遥感估算模型。对 估 算 结 果 进 行 分 析,发 现 绿 光 波段反射峰区、红光波段以及红边区的单 波 段 反 射 率 与 作 物 的地上鲜生物量相关性较大,而其他波段 与 作 物 的 鲜 生 物 量 相 关 性 相 对 较 差[11]。宋 开 山 等 还 建 立 了 以 近 红 外 与 可 见 光 波段的冠层光谱反射率的比值植被指 数 (RVI)为 变 量 的 大 豆 地上鲜生物量遥感估算模 型,并 指 出 在 350~680nm 和 760 ~1 050nm 波谱区的冠层光谱反射率,红 边 区 680~760nm 的 导 数 光 谱 与 大 豆 地 上 鲜 生 物 量 相 关 程 度 高[12]。柏 军 华 等 分析棉花地上鲜生物量冠层高光谱反射 率 变 异 系 数,反 射 率 光谱、一阶微分光谱 与 地 上 鲜 生 物 量 相 关 关 系 的 结 果 表 明: 棉花地上鲜生物量与反射率光谱相关系数最大值在可见光波 段出现在589~700nm,在 近 红 外 波 段 出 现 在 865~919nm 波段,地上鲜生物量与一阶微分光谱相关 系 数 在 可 见 光 波 段 出现524~528nm,552~588nm,710~755nm 三 个 高 值 区。并建立了棉花地上鲜生物 量 高 光 谱 遥 感 监 测 模 型 ,经 检 验,单波段估算模型准确度为83.9%,组合参 数 估 算 模 型 准 确 度 达 84.0% 。 [13]
收 稿 日 期 :2009-11-19,修 订 日 期 :2010-02-26 基金项目:国 家 青 年 自 然 科 学 基 金 项 目 (40801144),中 国 科 学 院 知 识 创 新 工 程 重 大 项 目 (KSCX1-YW-09-01)和 (863 计 划 )专 题 项 目
(2009AA12Z146)资 助 作 者 简 介 :杜 鑫 ,1982 年 生 ,中 国 科 学 院 遥 感 应 用 研 究 所 博 士 研 究 生 e-mail:duxin82@gmail.com
究和实验分析已经证明雷达数据在作物生物量估算中有很好
的 表 现 。并 [14-17] 随 着 极 化 、干 涉 等 技 术 的 发 展 ,基 于 雷 达 数
据对作物生物量的遥感估算方法已经被越来越多的专家学者
研究开展,通过提取不同波段(C,X,L 等)的 后 向 散 射 信 号
所包含的作物生长状况信息,建立模型来 进 行 作 物 生 物 量 的
估算。
Macelloni等研究结果表明对于 大 叶 片 作 物,C 波 段,尤
其是 L 波段,后向散射随着生物量 的 增 加 而 增 加,这 主 要 是
由于信号在传播过程中散射占据了主导 作 用;对 于 小 叶 片 作
物,由于传播过程中吸收更加 明 显,后 向 散 射 随 着 生 物 量 的
增加,其趋势是平的或者下降的[14]。Mattia等的研 究 结 果 表
基于高光谱的作物生物量估算方法,充 分 发 挥 了 遥 感 数 据在光谱维的优势,并考虑作物生长发育 过 程 中 其 冠 层 反 射 率的不同响 应,模 型 建 立 相 对 简 单,和 简 单 统 计 分 析 法 相 似,这种方法也需要 大 量 的 观 测 数 据 的 支 持,并 且,由 于 没 有充分考虑 作 物 的 生 长 发 育 过 程 ,难 以 同 时 适 用 于 不 同 作 物,在区域外推上也有很大的 局 限 性。但 将 来 随 着 更 多 的 考 虑作物生理生态机制,以及计 算 机 处 理 能 力 的 增 强,高 光 谱
杜 鑫,蒙继华* ,吴炳方
中 国 科 学 院 遥 感 应 用 研 究 所 ,北 京 100101
摘 要 作物生物量是作物长势监测以及产量估算中的一个关键指标。随 着 3S技 术 的 发 展,遥 感 数 据 可 以 为作物生物量的估算提供有力的支撑,充分发 挥 遥 感 信 息 的 宏 观 及 实 时 动 态 性 ,使 在 大 的 时 间 和 空 间 尺 度 上进行作物的生物量估算成为可能。文章通过 总 结 作 物 生 物 量 遥 感 估 算 的 研 究 现 状 ,根 据 采 用 的 数 据 源 不 同以及基于的模型基础不同将现有作物生物量遥感 估 算 模 型 划 分 为 6 类,并 对 每 一 类 模 型 的 方 法、原 理、和 应用进行了详细阐述,讨论分析了作物生物量 遥 感 估 算 方 法 的 发 展 趋 势 ,以 及 各 种 估 算 方 法 的 自 身 优 势 和 仍 需 完 善 的 方 面 ,并 对 今 后 的 发 展 进 行 了 展 望 。
数据的应用,必 将 成 为 作 物 生 物 量 遥 感 估 算 的 一 种 重 要 手
段。
1.3 基 于 雷 达 数 据 的 估 算 方 法
在过 去 的 十 几 年 中,ERS,JERS,RadarSat,EnviSat,
ALOS等搭载雷达传感器的卫星 陆 续 发 射 升 空,使 得 对 于 地
表状况的遥感监测能够全天 候、全 天 时 的 展 开。大 量 理 论 研
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