叶面积指数遥感反演

LAI反演 lishumin
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第二部分
单变量统计方法
是构建遥感信息单变量（不同波段的反射率值和各种VI） 和LAI的经验关系模型来反演LAI。
在拟和单变量和LAI的关系时，一般用到线性模型、指数 模型、对数模型、双曲线模型等预测模型，用总均方根差 （RMSE）来评价拟和的精度。
多变量统计方法
2）植被指数NDVI在消除土壤背景影响方面的能力较差，而 且NDVI的饱和点较低，很容易达到饱和，在LAI较大时反应 不灵敏；
模型精度没有保证。
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第二部分
方法二 物理反演
物理模型反演方法又称基于物理学的光学模型方法 目前，植被遥感物理模型分为几何光学模型、辐射
传输模型以及二者的混合模型，它们都是物理光学 模型
与单变量方法基本类似，不同之处在于前者是用多个遥 感信息变量与LAI建立经验统计关系模型。
多变量统计模型也可用RMSE来评价拟和精度。
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第二部分
植被指数VIs（vegetation indices） 植被指数种类繁多，它们有一个共同特点是很难消除
土壤背景影响和忽略地物二向性反射的基本特征。
土壤参数 客观参数
参数
叶绿素a+b浓度 Cab ( g cm2 )
水厚度
C (cm)
干物质含量
Cm
叶肉结构
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几何光学模型与辐射传输模型特点对照表
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第二部分
几何光学模型 （Geometric-Optical，GO）
主要考虑地表的宏观几何结构，把地表假设为具有已知 几何形状和光学性质，按一定方式排列的几何体，通过 分析几何体对光线的截获和遮阴及地表面的反射来确定 植被冠层的方向反射（赵英时，2003）。
几何光学模型较好的解释了热点现象
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第二部分
二向性反射
由于大气或地表都不是理想的均匀层或朗伯体，即其表面 的反射辐射强度与入射辐射方向有关，而且在各反射方向 上不均匀分布。地表的反射特性通常既不是漫反射也不是 镜面反射，甚至不是二者的加权和。二向性反射是自然界 中物体对电磁波反射的基本宏观现象。
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第二部分
PROSPECT模型 –叶片水平
叶片散射率模型，此模型模拟叶片从可见光到中红外波段 （400nm~2500nm）的反射和透射率，并将它们作为叶 片结构参数和生物化学参数的函数。
基于Allen（1969）提出的“平板模型”，即把叶片看做为 一个表面粗糙的均匀平板，把非致密型叶片当做由N层平板 夹和N-1层空气组成。现在N已经被扩展到实数范围内，N 实际描述的是叶片内部的结构。
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第二部分
太阳 观测
方位角 天顶角 高度角
“二向反射率” 指反射率是由太阳光的入射方向和观测者的
观测方向共同决定。
多角度遥感
我们通常用的反射率是指星下点观测（垂直观测）的反射率。
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BRDF模型
二向性反射的研究主要是对二向性反射分布函数模型的研究。 二向性反射分布函数
及PROSAIL模型
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第二部分
什么是几何光学模型和辐射传输模型？
在冠层反射率模型中，之所以分为这两类，主要是由于 地面植被（森林、草地、农作物）主要有两种外在形态
一种是几何特征明显（如树木、灌丛、成垄分布的农作 物等离散植被，GO）
另一种则无明显几何特征（如大面积草地、已封垄的农 作物等连续植被，RT）。
SAIL模型通过输入叶面积指数、叶倾角、太阳角度、观测 角度、叶片反射率、叶片透过率、土壤反射率等参数来模拟 一定观测条件下的植被冠层方向反射率。
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第二部分
植被叶片生 化水平
叶片结构参数N，叶 绿素，含水量，蛋 白质和纤维素含量
PROSPECT
叶片光谱反射和透射率
观测条件
率高、花费相对较少等优点。
可以用定量遥感方法反演区域LAI 作物生长模型模拟LAI
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第一部分
遥感反演
遥感的本质是反演，遥感模型是遥感反演研究的对象
从携带了地物信息的电磁信号中提取地物的特征。 遥感的反演问题，是根据观测信息(遥感数据)和前向模型(遥感 模型)，求解或推算描述地物特征的应用参数(或目标参数)。
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第二部分
利用定量遥感反演植被LAI的方法
经验 模型
通过建立植被指数（VIs）与叶面积指数的 统计关系来反演叶面积指数LAI。
物理 模型
基于植被-土壤波谱特性及非各向同性辐射 传输模型基础上的LAI反演。
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第二部分
方法一 经验反演
通过建立LAI与光谱数据和表征光谱数据的光谱指数之间 的统计关系求算LAI
与经验统计反演LAI方法相比较，物理模型反演是 更为可靠的方法 ??
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物理模型反演方法
几何光学模型、辐射传输模型 BRDF模型 PROSPECT模型、SAIL模型 PROSAIL模型
几何光学模型和辐射传输模型 二向性反射及BRDF模型 PROSPECT模型、SAIL模型
(Bi-directional Reflectance Distribution Function，简称BRDF)
BRDF模型
其研究的两个主要方向即正向问题和反演问题。
BRDF模型适用于所有植被类型
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第二部分
总反射率
反向模型 正向模型
代表光源、植被冠 层、探测器、大气、 土壤等影响植被冠
层反射率的因素
最初，经验反演方法是以LAI为因变量，以光谱数据为自 变量建立估算模型；
后来发现，对于复杂的植被遥感，仅用个别波段或多个 单波段数据分析对比来提取植被信息是相当局限的，因 此往往选用多光谱遥感数据经分析运算（加、减、乘、 除等线性或非线性组合方式），得出某些对植被长势、 生物量等有一定指示意义的数值——即“植被指数” 。
那么，什么是先验知识 ??
在对地遥感反演中，先验知识分为两类： 1）有关地物类型的先验知识
表现在物理模型的选择和模型偏差的统计规律等方面。
2）具体地表目标的先验知识
表现为模型参数的物理边界、不确定性和相关性，以及季相变化等。
随着模型的选择，模型参数的物理限制，如叶片大小非负， 反射率非负且小于1，等等先验知识很自然地引入到反演之中， 作为参数的“硬边界”，对此人们很少异议。（李小文）
叶面积指数，叶倾角， 太阳角度，观测角度，
土壤反射率
PROSAIL模型将叶片模型耦合到冠层 模型中反演整个冠层的生化组分含量
SAIL
植被冠层反射率
PROSAIL模型可用于模拟不同生化水平及不同观测条件下 的不同植被冠层反射率。
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第二部分
PROSAIL模型输入参数
类别
冠层生理生化参数
反演模型的理论基础来自于正向模型。 而正向模型对植被冠层辐射传输的理解直接关系到反演的可 靠性，因此这两个方向都是十分重要的。
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第二部分
PROSAIL模型
PROSPECT模型和SAIL模型都属于BRDF模型 PROSAIL=PROSPECT+SAIL
即建立包含化学组分含量的叶片散射和吸收模型，将叶 片模型耦合到冠层模型中反演整个冠层的生化组分含量。
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第一部分
叶面积指数获取方法
实测方法
长宽法、称重法 这些方法均需要消耗一定的人力进行实物测量。 借助有关测量工具 例如LAI-2000、LAI-2200、LI-3100C、
LI-3000、AccuPAR等，此方法仍需实地进行测量。
仅能获得地面有限点的LAI值，对于推广获取大范围LAI存在 很大局限性，不能满足植被生态和作物长势监测需求 遥感反演方法 由于遥感数据具有覆盖范围广、时间与空间分辨
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第一部分
有了遥感反演的方法，地面实测方法是否还需要呢？
1) 由于地表异质性，由低、中分辨率遥感图像模拟出的叶 面积指数有很大不确定性，需要对模拟数据的质量和精度 进行评估和验证； 2) 有些反演算法还只是处于理论研究阶段，需要利用实测 值进行验证。
因此，利用模型反演地表参数，需要积累大量的背景 测量数据的支持。
第三部分.研究实例
硕士论文——“基于MODIS/ASTER的区域冬小麦叶面
积指数PROSAIL模型反演研究”
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第一部分
叶面积指数 leaf area index
定义：单位土地面积上植被叶片总面积。 叶片总面积/占地面积
陆地生态系统的一个十分重要的参数： 农作物产量预估和病虫害评价； 反映作物生长发育的动态特征和健康状况。
PROSPECT模型需要以下5个参数：结构参数N，叶绿素， 含水量，蛋白质和纤维素含量就可以模拟出叶片的光谱反射 和透射率。
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第二部分
SAIL模型 –冠层水平
用来计算植被冠层方向反射率的辐射模型，此模型把植被当 作一个混合介质，假设叶片方位角分布均匀，冠层是同质植 被冠层。
使用植被指数反演精度不高的主要原因。
其中，归一化差植被指数NDVI (Normalized
Difference Vegetation Index)是最常使用的一种光谱 植被指数。
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第二部分
经验反演的特点
优点： 简单易行 缺点：
1）由于函数和函数中的系数是经验型的，这些系数随着植 被类型及地点的不同而改变，并且植被指数受到诸如地形、 土壤条件和大气状况等非植被因素和林冠层的几何结构等植 被因素的影响，也存在很多缺点；
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第一部分
利用遥感反演叶面积指数的依据
植被的光谱特征-红光波段和近红外波段
红 -光合作用吸收谷 –低反射率 近红 -高反射峰 –高反射率
“一峰一谷”是植被的光谱特征，与地表其它地物的光谱特 征存在很大差别，所以这一特征成为遥感识别植被并判断 植被状态的主要依据。
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LAI消长动态分为四个时期
1. 低速增长期，叶片总数较多，但叶面积较小，总叶面积增速较低；
2. 缓慢增长期，单叶面积渐次增加，但低温条件，出叶周期延长；
3. 快速增长期，气温回升，植株生长快速，至孕穗期LAI达峰值； 4. 衰减期， 植株生殖生长，叶片消亡叶面积衰减，至成熟期LAI为0。
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病态反演
陆地遥感反演的根本问题，在于定量遥感往往需要用少量观测数 据估计非常复杂的地表系统的当前状态。
已知远少于未知。
先验知识
反演不会创造信息，不妥善利用先验知识，就不能很好地分配新 观测到的信息到感兴趣的时空多变参数中去。
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第一部分
先验知识越完善，反演结果越可靠。
叶面积指数越大，表明单位土地面积上的叶面积越大。
那么，叶面积指数越大越好吗??
以冬小麦为例了解叶面积指数变化情况
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第一部分
一个生长期内冬小麦叶面积指数变化
缓
增
低
衰
增
减
快 增
图为不同群体叶面积指数消 长模型（彭永欣等，1992）
1—过大群体; 2—高产群体; 3—过小群体.
冬小麦叶面积指数(LAI)的遥感反演
——经验模型和物理模型方法
李淑敏 2010/12/13
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本次课程主要内容
第一部分.基础知识
叶面积指数LAI、遥感反演
第二部分.遥感反演LAI的法
经验模型反演方法、物理模型反演方法
几何光学模型、辐射传输模型 PROSPECT模型、SAIL模型
BRDF模型 PROSAIL模型
优点：考虑了植被冠层的二向性反射；
缺点：没有考虑冠层内的多次散射。
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第二部分
辐射传输模型 （Radiative-Transfer，RT）
其理论基础是辐射传输理论，描述光辐射和粒子在介质 中传播的规律。 优点：考虑了植被冠层内的多次散射； 缺点：无法模拟植被冠层的二向性反射，近年来虽加入 了热点效应模型，但无法直接得到LAI解析解。
“热点现象”
“二向性反射” 遥感从定性走向定量的必然发展过程
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第二部分
热点（hot spot）现象
由于太阳方向与观测方向不同，在一个像元内存在光照植 被、光照土壤、阴影植被和阴影土壤四个分量。 当观测方向与太阳方向完全重合时，像元内只能观测到光 照植被和光照土壤，此时像元最亮，传感器所接收的地面 辐射最强，这称为热点。 （苏理宏，李小文）