植被遥感上机课程-植被辐射传输模型
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第二章 植被遥感应用模型
37
内部的多次反射与折射，向上反射穿出上表皮层便构成反射光，向下折射穿出下表皮层便 形成透射光，这一过程具有明显的随机性质，因此反射率与透射率是相近的。这一波段范 围内具有很宽很强的反射峰是植被所独有的波谱特征，当叶子发生枯萎或因缺水而凋谢， 这意味着细胞的萎缩，折射率差异的减少，其宏观表现为这一波段的反射率值明显下降。 (3)1.1μm-2.5μm 这一波段范围的波谱特征基本上被液态水的吸收特性所控制，图 2-1-5 展示了液态水 的吸收特征。对可见光而言，液态水是相当透明的，但在近红外波段它存在两个强烈的吸 收峰，中心分别在 1.42μm 与 1.96μm，这就造成了叶子在这两个中心带上存在两个强烈的 吸收谷，其谷深与液态水含量有关。 基于能量守恒原理，反射率(ρλ)，透射率(τλ)与吸收率(αλ)，三者之和等于“1” 。 ρλ + τλ + αλ = 1 它们三者之间相互关系示意图 2-1-6 (4)单片叶子的波谱从以 0.68μm 为中心的反射率极小值过渡到从 0.8μm 开始的反射 峰， 其间必存在一个拐点，也就是∂(∂ρλ) / ∂(∂λ)= 0 的点，我们称拐点所对应的波长为“红 边” ，显然“红边”的变动与叶子内部的物理状态密切相关，例如任何原因引起近红外反射 峰的降低，均为引起“红边”位置的迁移，所以“红边”概念对排除外来干扰，特别是对 来自土壤背景的干扰，提取植被状态信息是十分有用的，有关问题我们将在成象光谱仪的 遥感信息提取方法一节中详述。 通过以上分析，单叶面的波谱特征基本上被叶子内部所含物质种类、数量以及叶子内 部结构，叶子物理状态所控制，因此可以判断不同生育期的叶子亦可能展示出波谱特征上 的差别 ，图 2-1-7 展示了白色橡树叶的反射率，波谱随季节的变化规律。 应该注意到 4 月 17 日嫩叶的反射率光谱特征是以 0.68μm 为中心的强吸收谷还没有形 成，这表明嫩叶内的叶绿素，含量还较低，同时 0.74μm-1.1μm 波段的反射峰值却很高， 接近 50%，这表明嫩叶内的细胞是充分膨胀的，叶子表面的蜡层还没有充分形成，随着时间 推移吸 收谷和反射峰逐步形成，叶子成熟后其波谱特征少变，当叶子接近枯萎，首先以 0.68μm 为中心的吸收谷被填塞，随之红外反射峰值逐步减小。 多层叶子重迭时叶子反射率波谱特征由图 2-1-8 所示，所展示的为棉花叶子重迭时的 波谱。 当层数增加时， 0.7μm-1.1μm 波段的反射峰值亦随之增加， 并逐步趋近于一个极值， 而吸收谷基本不变，这是因为单叶片在 0.68μm 附近的吸收率往往高达 90%以上，而反射峰 值一般低于 50%，换言之反射与透射具有相近的数值。 1.3 单片叶子波谱特征的理论解释 1977 年 C.J.Tucker 对单片叶子的波谱特征进行了数值模拟， 他把光子与叶子的相互作 用分解为十个相互独立，而又有联系的子过程，由图 2-1-9 展示对该图作如下说明： (1)代表太阳辐射 (2)代表由表面蜡层直接反射的太阳辐射 (3)栅网薄壁组织 (4)薄壁组织内的吸收过程 (5)薄壁组织内的散射过程 (6)由薄壁组织向上的漫辐射 (7)海绵状叶肉层
植被遥感上机课程HYPERION大气校正PPT课件
大气校正 的常用方法
（1）暗目标法 （2）不变地物法
—经验线性法等。 （3）直方图匹配法 （4）基于大气传输模型法:
— 6S、MORDTRAN、LOWTRAN、 ATREM 、 FLAASH（耦合MODTRAN ）等。
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本次上机内容
一、计算表观反射率 二、ENVI的FLAASH大气校正 三、ENVI的经验线性法大气校正
第26页/共32页
打开Empirical line 模块
第27页/共32页
选择BIL或者BIP格式辐亮度文件
第28页/共32页
图像roi
第29页/共32页
地面测量数据 （sandandwater.txt）
暗目标：水体 亮目标：湖边沙土地
ROI选择
第30页/共32页
处理结果
第31页/共32页
BIP； （2）数据带有wavelenth值，如果是高光谱数据要求带有
FWHM值，这些值可以在头文件里或者单独的ASCII 文件里编写好。 （3）根据输入数据单位，计算缩放因子。
第17页/共32页
第18页/共32页
1 打开FLAASH模块，输入数据 2 输入Radiance Scale Factors
这是一个单位转换因子 ， FLAASH要求输入的是 uw/cm2*sr*nm，而计算的Lλ的单位是w/m2 *str*um，因 此转换因子为10。FLAASH的转换因子是除法。 3设置输出参数，包括：Output Reflectance File、Output Directory for FLAASH Files、和Output Directory for FLAASH Files 4输入中心经纬度 5设置传感器参数、成像参数 6设置大气模型及气溶胶模型 7设置气溶胶反演波段
遥感物理讲座 第十章 遥感辐射传输及模型发展
0.08
HOT SPOT
HOTSPOT-DARKSPOT DARKSPOT
NADIR
in the red band Reflectance Reflectance in the Red band
0.07
0.06
0.05
DARK SPOT
0.04
0.03
0.02 -nc et al., 1999
View Factors from foliage
Sky Sunlit Foliage Shaded Foliage
Shaded Background
Sunlit Background
Multiple Scattering
Sky diffused light
《遥感物理》课程讲座-10 ----植被遥感辐射传输模型
目 录
大气辐射传输模型（6S、MODTR4） 水体辐射传输模型（GODEN） 植被辐射传输模型（RT） 植被几何光学模型（GO）
一、植被遥感模型概述
Three examples of different canopy architecture
-60 -30 0 30 60 90
View Zenith Angle View zenith angle
图 在不同观察角度上模拟的树冠反射率，相当于由传感器－地物－太阳所形成的观察平面与太阳主 平面平行。
CONIFER FOREST JUNE 6-10, 1997
Airborne POLDER Measurements and simulations of an old black spruce stand
（3）背景阴影面积（斜阴影条）： 三块面积之和为：
三、垂直视条件下的几何光学模型
定量遥感-第四章植被定量遥感模型-3
22
§4.3.2 叶片反射率模型
2.平板模型
R R12 T12T21 2 R23 (1 2 R23 R21 ...) R12 T12T21 2 R23 /(1 2 R23 R21 ) T T21T23 (1 2 R23 R21 ...) T21T23 /(1 R23 R21 )
23
§4.3.2 叶片反射率模型
2.平板模型 n为两种介质的相对折射指数，τ为平板的透射系数；Tij为介 质i和j的界面的透射比。两个介质界面对入射角为α 立体角范围 内辐射的平均透射比，由下式给出：
Tav ( , n)
sin 2 ( )
0
[1/ 2Ts ( , n) 1/ 2Tp ( , n)]2 cos sin d
1.随机模型（stochastic model）
随机模型通过马尔可夫链来模拟辐射传输
它将叶片分割为两个独立的组织： 栅栏组织和海棉组织。定义了四种辐 射状态：太阳光、反射、吸收、透过 以及在不同的间隔间从一种辐射状态 到另一种辐射状态的转换概率。这些 概率是以叶片物质的光学特性为基础 确定的。 给定一个表述入射辐射的初始失量，通过迭代方式直到平稳 状态，就可以获得叶片的反射率和透过率。
1.随机模型
例： 假设在下列假设条件下进行数值模拟。
（1）光线垂直直射叶子表面
（2）上表面蜡层的反射率为1% （3）上、下表皮层为透明层 （4）叶绿素a 与b 之间的比例为3 : 1，总浓度为0.024mg/cm2 （5）胡罗卜素的含量比例为25%，总浓度为0.008mg/ cm2 （6）水分含量为总重的70%，总等值水厚度为0.014cm （7） R 10, 9 =0.12, R3,9 =0.08
§4.3.2 叶片反射率模型
2.平板模型
R R12 T12T21 2 R23 (1 2 R23 R21 ...) R12 T12T21 2 R23 /(1 2 R23 R21 ) T T21T23 (1 2 R23 R21 ...) T21T23 /(1 R23 R21 )
23
§4.3.2 叶片反射率模型
2.平板模型 n为两种介质的相对折射指数，τ为平板的透射系数；Tij为介 质i和j的界面的透射比。两个介质界面对入射角为α 立体角范围 内辐射的平均透射比，由下式给出：
Tav ( , n)
sin 2 ( )
0
[1/ 2Ts ( , n) 1/ 2Tp ( , n)]2 cos sin d
1.随机模型（stochastic model）
随机模型通过马尔可夫链来模拟辐射传输
它将叶片分割为两个独立的组织： 栅栏组织和海棉组织。定义了四种辐 射状态：太阳光、反射、吸收、透过 以及在不同的间隔间从一种辐射状态 到另一种辐射状态的转换概率。这些 概率是以叶片物质的光学特性为基础 确定的。 给定一个表述入射辐射的初始失量，通过迭代方式直到平稳 状态，就可以获得叶片的反射率和透过率。
1.随机模型
例： 假设在下列假设条件下进行数值模拟。
（1）光线垂直直射叶子表面
（2）上表面蜡层的反射率为1% （3）上、下表皮层为透明层 （4）叶绿素a 与b 之间的比例为3 : 1，总浓度为0.024mg/cm2 （5）胡罗卜素的含量比例为25%，总浓度为0.008mg/ cm2 （6）水分含量为总重的70%，总等值水厚度为0.014cm （7） R 10, 9 =0.12, R3,9 =0.08
第3章 植被冠层反射模型
随机模型
单片叶子的非朗伯体特性 单叶片光谱模型
平板模型 Perspect模型
叶子的剖面结构
正常生长的植被在多数情 况，其波谱特征基本上被 叶簇所控制，因此讨论植 被的波谱特征，首先应当 了解单片叶子的光谱特征， 光辐射与单叶子的相互作 用基本上包括两种物理过 程，散射(反射)与吸收。
单叶波谱特征的理论模型
随机模型
1977 年C.J.Tucker 对单片叶子的波谱特征进行了数值模拟， 他把光子与叶子的相互作用分解为十个相互独立，而又有 联系的子过程。
1
太阳 辐射
2
蜡质层 反射
6
漫反射 能量
3 栅栏组织 5
栅栏组 织散射
4
栅栏组 织吸收
9 海绵组织
海绵组 织散射
8
海绵组 织吸收
组织中有四种吸收物质，它们是液态水，叶绿素a 与b 以及胡萝卜 素，因此： 4
R4,3
(1 exp(k (i) Xpp(i)))
1
如果假定光子进入栅栏组织后被吸收的概率有一半是经多次散射得到， 则R4,5＝1／2R4,3。同理可得R8,7，其中XSM 代表第i 种物质在海绵状 叶肉层的总含量
单叶波谱特征的理论模型
随机模型模拟的黑枫树叶片反射率与实测值比较
叶子的剖面结构 单片叶子的波谱特征 单片叶子波谱特征的理论模型
随机模型
单片叶子的非朗伯体特性 单叶片光谱模型
平板模型 Perspect模型
单片叶子的非朗伯体特性
意义
是建立正确植被冠层双向反射率模型的基础 建立单片叶子的非朗伯体模型将为人们利用偏振 度测量获取更多有用的植被信息铺平道路。
第三类复杂型。如处于返青期的冬小麦 地，又如荒漠或半荒漠地区的灌从。
单片叶子的非朗伯体特性 单叶片光谱模型
平板模型 Perspect模型
叶子的剖面结构
正常生长的植被在多数情 况，其波谱特征基本上被 叶簇所控制，因此讨论植 被的波谱特征，首先应当 了解单片叶子的光谱特征， 光辐射与单叶子的相互作 用基本上包括两种物理过 程，散射(反射)与吸收。
单叶波谱特征的理论模型
随机模型
1977 年C.J.Tucker 对单片叶子的波谱特征进行了数值模拟， 他把光子与叶子的相互作用分解为十个相互独立，而又有 联系的子过程。
1
太阳 辐射
2
蜡质层 反射
6
漫反射 能量
3 栅栏组织 5
栅栏组 织散射
4
栅栏组 织吸收
9 海绵组织
海绵组 织散射
8
海绵组 织吸收
组织中有四种吸收物质，它们是液态水，叶绿素a 与b 以及胡萝卜 素，因此： 4
R4,3
(1 exp(k (i) Xpp(i)))
1
如果假定光子进入栅栏组织后被吸收的概率有一半是经多次散射得到， 则R4,5＝1／2R4,3。同理可得R8,7，其中XSM 代表第i 种物质在海绵状 叶肉层的总含量
单叶波谱特征的理论模型
随机模型模拟的黑枫树叶片反射率与实测值比较
叶子的剖面结构 单片叶子的波谱特征 单片叶子波谱特征的理论模型
随机模型
单片叶子的非朗伯体特性 单叶片光谱模型
平板模型 Perspect模型
单片叶子的非朗伯体特性
意义
是建立正确植被冠层双向反射率模型的基础 建立单片叶子的非朗伯体模型将为人们利用偏振 度测量获取更多有用的植被信息铺平道路。
第三类复杂型。如处于返青期的冬小麦 地，又如荒漠或半荒漠地区的灌从。
遥感应用模型5-植被(2)-叶面积指数估算模型
由于缺乏卫星过境时详细的大气剖面资料（如气 溶胶和水汽含量等），因此6S模型等大气校正模 型的应用将会受到限制。
利用暗目标法对遥感影像进行大气校正，以获得 地面反射率数据。
地面叶面积指数测量方法
考察路线与采样点的选取应遵循如下原则：一是 植物分布的代表性、均匀性；二是遥感图像可读 性；三是交通可行性。
因此，探讨利用遥感影像估算植被的叶面积指数的 方法已成为当前建立全球及区域气候、生态模型的 基础工作之一。
通常检验遥感反演叶面积指数的精度常常通过地 面实地测量的方式。
地面测量叶面积指数的方法有很多种，大致分为 两类—直接测量法和间接测量法。
➢直接测量法包括系数法和比叶重法等。在叶子 的采集和叶面积的测量过程中，具有一定的破 坏性。
➢光学模型法，基于植被的双向反射率分布函数 ，是一种建立在辐射传输模型基础上的模型， 它把LAI作为输入变量，采用迭代的方法来推算 LAI。
统计模型法输入参数单一，不需要复杂的计算， 因此成为遥感估算LAI的常用方法。但不同植被类 型的LAI与植被指数的函数关系会有所差异，在使 用时需要重新调整、拟合。
第二章 植被遥感本章主来自内容 叶面积指数估算模型
叶面积指数估算模型
叶面积指数（LAI）是指单位地表面积上方植物叶 单面面积的总和，它是叶覆盖的无量纲度量。
叶面积指数作为进行植物群体和群落生长分析的重 要参数和评价指标，在农业、林业及生态学等领域 得到了广泛的应用。
依靠传统的地面样方实测的方法来估算叶面积指数 又是一项花费巨大人力、财力且精度不高的工作。
光学模型法的优点是有物理模型基础，不受植被 类型的影响，然而由于模型过于复杂，反演非常 耗时，且反演估算LAI过程中有些函数并不总是收 敛的。
国科大 植被遥感 期末复习总结
植被遥感期末复习总结垂直结构：激光雷达植被水平：高分辨率光学遥感物候特征：时序卫星遥感一、植被生理生态基础1.能量平衡各环节中，植被生态系统的作用：①冠层反射率是地球系统辐射强迫的直接驱动要素；植被覆盖变化改变能量平衡②蒸散（ET）以潜热方式降低地表温度2.植被覆盖与气候变化：①仅考虑短波辐射形式地表反照率（albedo）：∵植被反照率＜裸地albedo∴植被减少，地表反射能量↑，地表温度↓②考虑albedo与ET综合贡献：a.低纬度地区：ET潜热贡献大（甚至大于显热H），ET减少，植被减少，地表温度↑b.高纬度地区：albedo增加导致的辐射强迫变化大于ET减小的增温作用，植被减少，地表温度↓*潜热：地球储存热量ET：影响地表能量辐射3.GPP：总初级生产力NPP：净初级生产力NPP=GPP-Ra（植物自养呼吸）NEP：净生态系统生产力NEP=NPP-Rh（异样呼吸）or NEP=GPP-（Ra+Rh）NEE：净生态系统碳交换量NEE=-NEPNBP：净生物群系生产力NBP=NEP-非呼吸消耗的扰动量CO2通量往往与NEP相等，当植被繁茂时也可近似看做NPP4.物质循环：H2O、C、N（光合、呼吸）*C循环带动其他物质循环。
RS在C循环中的作用：提取与陆地生态系统C循环有关参数驱动模型；生成植被指数直接/间接估算C通量（尚无这样的指数，但SIF可推GPP有这样的迹象）NDVI→NPP、LUE、RE*H2O循环既是物质循环又是能量循环*温室气体（H2O/CO2/CH4）影响大气5.PFT：环境条件响应+对生态系统过程影响相似（外貌、叶型、叶属性、光合途径）二、植被反射率光谱原理与特征1.反射率（地物反射率reflectance）：用于衡量物质反射本领。
定义为物体表面反射能量与到达物体表面入射能量的比值。
ρ=πL/E反照率（albedo）：用于反映地表对太阳辐射的吸收能力。
地表在太阳辐射的影响下，反射辐射通量与入射辐射通量的比值。
第六章 冠层反射率模型-辐射传输
8/11 植被遥感传输理论的三个里程碑成果：
• 1950年，Chandrasekhar给出辐射传输方程的具体表达式， 并在大气和核物理等研究领域迅速得到应用和发展。 • 1953年，门司正三和佐伯敏郎（Monsi and Saeki）从实 测测定和理论推导两方面建立了光强对叶面积的依赖关系。 其中所采用的理论就是辐射传输的基本定律—BeerLambert消光定律，从而开始了用辐射传输理论对植被冠 层的研究。 • 1975年，在总结前人多年工作的基础上，Ross出版了他 的论著（俄文版），正式确定了植被内部的辐射传输方程， 进而建立植被光学特性和结构特性与辐射场之间的关系。
下标 L 表示 leaf。 uL(z)对dz在 0-H 区域积分，等于？
3/12 对于叶面积密度分布，存在：
H
0
uL (z )dz L0
式中积分上限H为植被冠层深度，z的取向向下（即z=0为 植被上界，z=H为植被下界），L0为叶面积指数（无单位
量纲），是农学、植被生态学中最重要、最常用的参数。
a(θv,υv)
a(θi,υi)
O(θi,θv,υ)
7/11
辐射传输模型
植被遥感接收的信息是植被上界的出射辐射（不考 虑大气影响），它是辐射在植被—土壤耦合体系中 多次散射和吸收的结果，而辐射传输理论可以比较 系统、较完整地描述该过程。通过辐射传输理论， 我们可以准确地计算植被上界的出射辐射量，或根 据这一信息反演植被的光学特性和结构特性，因而 从理论的高度解决了植被遥感的定量化问题。同时 在解决问题的过程中，还可以借鉴许多辐射传输理 论的最新进展和突破，从而将使这一领域充满活力。 , L )d L 1
式中积分区域 2π+ 为上半球空间，这是因为叶片只 能计算单面。对于平面平行假设，存在 gL(r, ΩL) = gL(z, ΩL) 。 叶片在2π+空间均匀分布时， g (z, Ω ) = ?
遥感辐射传输模型
遥感辐射传输模型*名：**学院：地球科学与环境工程学院专业：遥感科学与技术班级：遥感一班提交时间：2015年5月10日大气订正是遥感技术的重要组成部分，主要包括大气参数估计和地表反射率反演两个方面。
如果获得了大气特性参数，进行大气订正就变得相对容易，但是获得准确的大气特性参数通常比较困难。
通常有两类方法用辐射传输方程计算大气订正函数：一种是直接的方法，对于大气透过率函数和反射率函数，通过对模型的积分来得到；另一种是间接的方法，他不是直接计算所需要的大气订正函数，而是通过辐射传输模型输出的表观反射率，结合模型输入的参数来求解。
大气订正方法有很多，比如：基于图像特征的相对订正法、基于地面线形回归模型法、大气辐射传输模型法和复合模型法等。
它是利用电磁波在大气中的辐射传输原理建立起来的模型对遥感图像进行大气订正的方法。
其中，大气辐射传输模型(Atmospheric Radiative Transfer Model)法是较常用的大气订正方法，它用于模拟大气与地表信息之间耦合作用的结果，其过程可以描述为地表光谱信息与大气耦合以后，在遥感器上所获得的信息，其中考虑了光子与大气相互作用机理，物理意义明确，具有很高的反演精度。
大气辐射传输原理电磁辐射在介质中传输时，通常因其与物质的相互作用而减弱。
辐射强度的减弱主要是由物质对辐射的吸收和物质散射所造成的，有时也会因相同波长上物质的发射以及多次散射而增强，多次散射使所有其它方向的一部分辐射进入所研究的辐射方向。
当电磁辐射为太阳辐射，而且忽略多次散射产生的漫射辐射时，光谱辐射强度的变化规律可以表述为[1]（1）式中，IΛ是辐射强度， s是辐射通过物质的厚度，ρ是物质密度,KΛ表示对波长λ辐射的质量消光截面。
令在s=0 处的入射强度为Iλ（0），则在经过一定距离s1后，其出射强度可由式(1)积分得到（2）假定介质是均匀的，则kλ与距离s无关，因此定义路径长度（3）则式(2)可表示为（4）上式就是比尔定律，也称朗伯定律。
定量遥感-第四章植被定量遥感模型-2
常要引入一个中间变量，这个变量就是Ross and Nilson提 出的 G 函数，它的定义为：
1
GL (z, ) 2 2 gL (z, L ) L dL
Ω 为辐射传输方向，方向夹角的余弦：
L cos cos cos L sin sinL cos( L )
、L分别为传输方向和叶片法向的天顶角，、 L分别为两个方向的方位角。
1/27
《定量遥感》
第四章 植被定量遥感模型
武汉大学遥感信息工程学院 龚龑
第四章 植被定量遥感模型
§4.1 冠层反射率模型概述 §4.2 冠层反射率几何光学模型 §4.3 植被辐射传输模型
§4.3.1 植被辐射传输中常用参数 §4.3.2 植被辐射传输方程及解 §4.3.3 辐射传输模型改进
2
§4.3.1 植被辐射传输中常用参数
(2) G 函数
如果叶片垂直取向且方位独立，即gL(z, ΩL) = δ(μL-0)时， G 函数：
GL
(z, )
1
2
2 0
2 0
gL
(z,
L
)
L
dLdL
GL
(
z,
)
2
sin
注意绝对值 |cosυ| 在2π空间积分为4
12
§4.3.1 植被辐射传输中常用参数
(2) G 函数
当叶片均匀（或球型）取向，gL(z, ΩL) = 1
H
0 uL(z)dz L0
式中积分上限H为植被冠层深度，z的取向向下（即 z=0为植被上界，z=H为植被下界），L0为叶面积指数（无 单位量纲），是农学、植被生态学中最重要的常用参数。
叶面积指数的含义
7
§4.3.1 植被辐射传输中常用参数
1
GL (z, ) 2 2 gL (z, L ) L dL
Ω 为辐射传输方向，方向夹角的余弦：
L cos cos cos L sin sinL cos( L )
、L分别为传输方向和叶片法向的天顶角，、 L分别为两个方向的方位角。
1/27
《定量遥感》
第四章 植被定量遥感模型
武汉大学遥感信息工程学院 龚龑
第四章 植被定量遥感模型
§4.1 冠层反射率模型概述 §4.2 冠层反射率几何光学模型 §4.3 植被辐射传输模型
§4.3.1 植被辐射传输中常用参数 §4.3.2 植被辐射传输方程及解 §4.3.3 辐射传输模型改进
2
§4.3.1 植被辐射传输中常用参数
(2) G 函数
如果叶片垂直取向且方位独立，即gL(z, ΩL) = δ(μL-0)时， G 函数：
GL
(z, )
1
2
2 0
2 0
gL
(z,
L
)
L
dLdL
GL
(
z,
)
2
sin
注意绝对值 |cosυ| 在2π空间积分为4
12
§4.3.1 植被辐射传输中常用参数
(2) G 函数
当叶片均匀（或球型）取向，gL(z, ΩL) = 1
H
0 uL(z)dz L0
式中积分上限H为植被冠层深度，z的取向向下（即 z=0为植被上界，z=H为植被下界），L0为叶面积指数（无 单位量纲），是农学、植被生态学中最重要的常用参数。
叶面积指数的含义
7
§4.3.1 植被辐射传输中常用参数
基于辐射传输模型的高光谱植被指数与叶绿素浓度及叶面积指数的线性关系改进
浓度 明显 。
关 键词 叶绿 素浓 度， 高光谱 ， 叶面 积指数 ， 感性 分析 ， 被指数 敏 植 吴朝 阳， 牛铮 （０ ８ ． ２ ０ ） 基于辐 射传输 模． 植物学 通报 ２ ， １ — ２ ． ５ ７ ７ １ ４
高光谱 以其特有 的精细光谱特征正受到人们 的广泛关 注 并加 以应用 。最 为突出 的是使 用高光谱 特定 波段 的光 谱数据构成植被指数来探测植被的生理和环境胁迫状况， 因为外界环境的变化会对植物 的生理特性产生相应的影
１ ９ ； ｅｌｒ ｅ １ １ ９ ； ｕ ｔ ｅｅ １ １ ９ ） ５ Ｓ ｌ ｓ ｔ ． ５ Ｊ ｓｉ ｔ ． ８ 。尽 ９ ｅ ａ ，９ ｃ ａ，９
来反 演 Ｌ ， ＡＩ但是 随着Ｌ Ｉ Ａ的增加 ， Ｖ 会 出现一个 明 ＮＤ Ｉ
显 的饱 和区域， 这一 区域 的存 在说 明 Ｎ ＶＩ Ｄ 自身 的一个
这３ 类植被指数而言， ５ ｍ 和７ ５ｎ 的叶片反射率更适合实际的叶绿素浓度反演。以７ ０ｎ 和７ ５ｎ ７ ０ｎ ０ ｍ ５ ｍ ０ ｍ代替 ８ ０ｎ ／ ０ ｍ ７ ０ｎ ０ ｍ和６ ０ｎ 成功地提高了３ ７ ｍ 类植被指数与叶绿素浓度的线性相关程度， 中ＭＣ Ｒ７ 和叶绿素浓度基本呈线性关系。 其 Ａ Ｉ５ ０ 叶面积指数变化敏感性分析同样显示， ５ ｍ和７ ５ｎ 以７ ０ ｎ ０ ｍ组成的植被指数能够获取更可靠的叶面积指数信息， 尤其对于高
植被的各种生化组分（ 如色素浓度） 和水体环境监测等中
（ ｒ ｒ ｔ １ １ ９ ； ｌｃ ｂ ｒ ， ９ ； ｅ ｕ ｌｓ ｎ Ｃａｔ ． ６ Ｂａ ｋ ｕ ｎ １ ８ Ｐ Ｓ ｅａ ｄ ｅ ｅａ ，９ ９ ａ
定结构参数信息的变化 ，ＨＡＩ ￣Ｌ 和叶倾角分布（ ａ ｎ ｌ １ ｆ ｇｅ ｅ ａ
关 键词 叶绿 素浓 度， 高光谱 ， 叶面 积指数 ， 感性 分析 ， 被指数 敏 植 吴朝 阳， 牛铮 （０ ８ ． ２ ０ ） 基于辐 射传输 模． 植物学 通报 ２ ， １ — ２ ． ５ ７ ７ １ ４
高光谱 以其特有 的精细光谱特征正受到人们 的广泛关 注 并加 以应用 。最 为突出 的是使 用高光谱 特定 波段 的光 谱数据构成植被指数来探测植被的生理和环境胁迫状况， 因为外界环境的变化会对植物 的生理特性产生相应的影
１ ９ ； ｅｌｒ ｅ １ １ ９ ； ｕ ｔ ｅｅ １ １ ９ ） ５ Ｓ ｌ ｓ ｔ ． ５ Ｊ ｓｉ ｔ ． ８ 。尽 ９ ｅ ａ ，９ ｃ ａ，９
来反 演 Ｌ ， ＡＩ但是 随着Ｌ Ｉ Ａ的增加 ， Ｖ 会 出现一个 明 ＮＤ Ｉ
显 的饱 和区域， 这一 区域 的存 在说 明 Ｎ ＶＩ Ｄ 自身 的一个
这３ 类植被指数而言， ５ ｍ 和７ ５ｎ 的叶片反射率更适合实际的叶绿素浓度反演。以７ ０ｎ 和７ ５ｎ ７ ０ｎ ０ ｍ ５ ｍ ０ ｍ代替 ８ ０ｎ ／ ０ ｍ ７ ０ｎ ０ ｍ和６ ０ｎ 成功地提高了３ ７ ｍ 类植被指数与叶绿素浓度的线性相关程度， 中ＭＣ Ｒ７ 和叶绿素浓度基本呈线性关系。 其 Ａ Ｉ５ ０ 叶面积指数变化敏感性分析同样显示， ５ ｍ和７ ５ｎ 以７ ０ ｎ ０ ｍ组成的植被指数能够获取更可靠的叶面积指数信息， 尤其对于高
植被的各种生化组分（ 如色素浓度） 和水体环境监测等中
（ ｒ ｒ ｔ １ １ ９ ； ｌｃ ｂ ｒ ， ９ ； ｅ ｕ ｌｓ ｎ Ｃａｔ ． ６ Ｂａ ｋ ｕ ｎ １ ８ Ｐ Ｓ ｅａ ｄ ｅ ｅａ ，９ ９ ａ
定结构参数信息的变化 ，ＨＡＩ ￣Ｌ 和叶倾角分布（ ａ ｎ ｌ １ ｆ ｇｅ ｅ ａ
遥感物理 大气辐射传输模型
can be somewhat variable in concentration on a
localised basis at low levels. Water vapour 水汽content may vary from about 0 to
4% ozone臭氧 concentrations also vary markedly.
其中
；
理论上，n≥3即可求解，但为避免方程的相关性，一般要 寻找地表反射率分别为高、中、差的地物作为参考物。
该方法对于时间序列的多幅影像的归一化校正适用。
（3）暗目标方法（Dark-Object Methods）
如果图像中包含有浓密的植被，因Fra bibliotek浓密植被在可见光反 射率很低，被称为暗目标，因此传感器所接收的辐射主要来自 于大气的程辐射，可以用于大气光学厚度的估算，其算法的基 本思路如下：
a.确定暗目标的存在：利用植被指数高和红外波段反射率低的特 性；或利用中红外通道（2.1 和3.8 ）的反射率低的特性； b.利用中红外通道的观测估计暗像元在红和蓝通道的反射率； c. 给定气溶胶模式（气溶胶谱分布，折射指数，单次散射反照率 等）； d.利用气溶胶模型计算的辐射传输查找表，将遥感观测的辐射亮 度反演为气溶胶光学厚度； e. 利用得到的气溶胶光学厚度对整幅遥感影像进行内插，得到 整幅图像的光学厚度； f. 对整幅影像进行大气校正。
2.5 辐射传输方程求解
辐射场分解 连续方法（Method of Successive Orders of Scattering） 离散法（Method of Discrete Ordinates）
2.6 大气效应纠正
回顾平面平行大气的辐射传输方程：
dI ( ,)
localised basis at low levels. Water vapour 水汽content may vary from about 0 to
4% ozone臭氧 concentrations also vary markedly.
其中
；
理论上，n≥3即可求解，但为避免方程的相关性，一般要 寻找地表反射率分别为高、中、差的地物作为参考物。
该方法对于时间序列的多幅影像的归一化校正适用。
（3）暗目标方法（Dark-Object Methods）
如果图像中包含有浓密的植被，因Fra bibliotek浓密植被在可见光反 射率很低，被称为暗目标，因此传感器所接收的辐射主要来自 于大气的程辐射，可以用于大气光学厚度的估算，其算法的基 本思路如下：
a.确定暗目标的存在：利用植被指数高和红外波段反射率低的特 性；或利用中红外通道（2.1 和3.8 ）的反射率低的特性； b.利用中红外通道的观测估计暗像元在红和蓝通道的反射率； c. 给定气溶胶模式（气溶胶谱分布，折射指数，单次散射反照率 等）； d.利用气溶胶模型计算的辐射传输查找表，将遥感观测的辐射亮 度反演为气溶胶光学厚度； e. 利用得到的气溶胶光学厚度对整幅遥感影像进行内插，得到 整幅图像的光学厚度； f. 对整幅影像进行大气校正。
2.5 辐射传输方程求解
辐射场分解 连续方法（Method of Successive Orders of Scattering） 离散法（Method of Discrete Ordinates）
2.6 大气效应纠正
回顾平面平行大气的辐射传输方程：
dI ( ,)
遥感物理-辐射传输模型
叶片的物理特性包括叶片尺度、叶片取向、叶表 面粗糙度以及叶片光学性质（如反射率、透过率 和吸收率）等。
考虑由叶片所组成的整体性质，需要定义一些植 被群体特性参数，它们是对植被冠层结构和光学 特征的一种提炼化描述，是对全体叶片分布统计 平均的结果。这些统计量包括叶面积密度分布、 G函数和函数。
叶面积密度分布
2）植被累积面积增大
“丘形”分布
在背景土壤反射率较高（如红 光波段）而且植被较为稀疏的 情况下，反射率会出现“丘形” 分布。 原因：1）星下点背景反射率 影响较大
叶面积指数
单位面积内所有叶子单面面积之总和。也可表示为叶 面面积之总和与所占面积之比。 无单位量纲，是农学、植被生态学中最重要、最常用 的参数。
植被辐射传输过程的特殊性
• 大气中散射和吸收粒子的分布可以看成是平面平行 分布，即粒子特性仅随高度发生变化，同一高度上的 分布可以看成均一分布；而植被则在三维空间上Байду номын сангаас有 变化，植被个体间往往存在一不定期的间隙，造成其 在水平面上的不连续性，因而使问题复杂化。
植被辐射传输过程的特殊性
• 大气中散射体为粒状分布，而植被中散射体—叶片 则有一定的取向和大小。前者造成植被中的辐射不仅 与传输路径长度和路径上叶片密度有关，而且与路径 上叶片的取向有关；后者则造成明显的“热点”现象， 即当观测方向与辐射方向正好相反时，出现较强的反 射亮度。
植被辐射传输模型的假设
• 在本节中，我们考虑连续植被分布，或者植被 个体间虽有间断，但却均匀分布（其体现的效 果相当于个体密度之和在整个平面上的平均）， 这时植被叶片密度呈平面平行分布。这种假设 符合农作物、自然草场以及一些较密的森林的 状况。
植被辐射传输模型中的三个参数
考虑由叶片所组成的整体性质，需要定义一些植 被群体特性参数，它们是对植被冠层结构和光学 特征的一种提炼化描述，是对全体叶片分布统计 平均的结果。这些统计量包括叶面积密度分布、 G函数和函数。
叶面积密度分布
2）植被累积面积增大
“丘形”分布
在背景土壤反射率较高（如红 光波段）而且植被较为稀疏的 情况下，反射率会出现“丘形” 分布。 原因：1）星下点背景反射率 影响较大
叶面积指数
单位面积内所有叶子单面面积之总和。也可表示为叶 面面积之总和与所占面积之比。 无单位量纲，是农学、植被生态学中最重要、最常用 的参数。
植被辐射传输过程的特殊性
• 大气中散射和吸收粒子的分布可以看成是平面平行 分布，即粒子特性仅随高度发生变化，同一高度上的 分布可以看成均一分布；而植被则在三维空间上Байду номын сангаас有 变化，植被个体间往往存在一不定期的间隙，造成其 在水平面上的不连续性，因而使问题复杂化。
植被辐射传输过程的特殊性
• 大气中散射体为粒状分布，而植被中散射体—叶片 则有一定的取向和大小。前者造成植被中的辐射不仅 与传输路径长度和路径上叶片密度有关，而且与路径 上叶片的取向有关；后者则造成明显的“热点”现象， 即当观测方向与辐射方向正好相反时，出现较强的反 射亮度。
植被辐射传输模型的假设
• 在本节中，我们考虑连续植被分布，或者植被 个体间虽有间断，但却均匀分布（其体现的效 果相当于个体密度之和在整个平面上的平均）， 这时植被叶片密度呈平面平行分布。这种假设 符合农作物、自然草场以及一些较密的森林的 状况。
植被辐射传输模型中的三个参数
植被遥感上机课程-植被辐射传输模型
03
植被辐射传输模型的参数
叶片结构参数
叶片厚度
叶片的厚度影响对光的吸收和反射，是决定植被辐射传输的重要因素。
叶片排列
叶片在树冠中的排列方式影响光在植被中的散射和穿透，进而影响辐射传输。
叶片表面结构
叶片表面的粗糙度和气孔分布等结构特征影响光与叶片的相互作用。
叶片色素参数
叶绿素含量
叶绿素是植物进行光合作用的主 要色素，对光的吸收和利用有重 要作用。
05
植被辐射传输模型的应用案 例
植被覆盖度估算
总结词
通过遥感数据和辐射传输模型的结合，可以估算植被覆盖度，了解地表植被的空间分布和覆盖程度。
详细描述
利用遥感数据中的光谱信息，结合植被辐射传输模型，可以反演地表植被的叶面积指数（LAI），进而估 算植被覆盖度。这种方法能够快速获取大范围的地表植被覆盖信息，对于生态保护、土地利用和气候变化 研究等领域具有重要意义。
根据实际需求和数据情况，确定模型所需 的参数，如地表反射率、大气透过率等。
模型建立与训练
数据集划分
01
将数据分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、验证
和测试。
模型训练
02
利用训练集对模型进行训练，调整模型参数，优化模型性能。
模型验证
03
使用验证集对训练后的模型进行验证，评估模型的性能和泛化
能力。
植被生长状况监测
总结词
通过分析遥感数据和辐射传输模型的输出结果，可以监测植被的生长状况，了解植物的生长趋势和健康状况。
详细描述
利用遥感数据中的光谱信息，结合植被辐射传输模型，可以反演植物的生物量、叶绿素含量等信息，进而监测植 被的生长状况。这种方法能够及时发现植物生长异常，为植物保护和农业生产提供科学依据。
遥感物理-辐射传输模型课件
其中，f均为与入射方向Ωi 、出射方向Ωv无关的项， 而k为只与方向有关的项。k称为核。由于模型的方 向特征只与k，即核的形式有关，因此称为核驱 6
7
植被辐射传输过程的特殊性
• 大气中散射和吸收粒子的分布可以看成是平面平行 分布，即粒子特性仅随高度发生变化，同一高度上的 分布可以看成均一分布；而植被则在三维空间上均有 变化，植被个体间往往存在一不定期的间隙，造成其 在水平面上的不连续性，因而使问题复杂化。
8
植被辐射传输过程的特殊性
• 大气中散射体为粒状分布，而植被中散射体—叶片 则有一定的取向和大小。前者造成植被中的辐射不仅 与传输路径长度和路径上叶片密度有关，而且与路径 上叶片的取向有关；后者则造成明显的“热点”现象， 即当观测方向与辐射方向正好相反时，出现较强的反 射亮度。
当然，由于相互融合，两类模型现在已经区分不明显了， 即以几何光学为基础的模型加入了对多次散射的考虑，而 以辐射传输为基础的模型加入了对热点现象的考虑。
2
热点(hot spot)现象
所谓热点(hot spot)现象，即当传感器与太阳位于同 一方向时，传感器所接收的地面辐射最强 (地面反 射率最大、地面光强最强、最热) 。 几何光学模型可以较好地解释热点现象。 光照背景的比例
16
散射相 函数 -- 函数
同其它辐射传输理论一样，植被中也定义了散射相 函数，记为 函数。 函数同样与散射点处的叶片取 向有关，并且不是归一化的。
首先引入叶片散射相函数γL(ΩL, Ω’ Ω)，表示当 方向为Ω’的辐射入射到法向取向为ΩL的叶片时， 被散射到Ω方向的比例。
若叶片的散射特征可以看成是两个半径不同的反射 和透射半球，即：
为：
式中 Ω 为辐射传输方向，Ω ·ΩL为两个方向矢量的点积， 即方向夹角a的余弦：
7
植被辐射传输过程的特殊性
• 大气中散射和吸收粒子的分布可以看成是平面平行 分布，即粒子特性仅随高度发生变化，同一高度上的 分布可以看成均一分布；而植被则在三维空间上均有 变化，植被个体间往往存在一不定期的间隙，造成其 在水平面上的不连续性，因而使问题复杂化。
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植被辐射传输过程的特殊性
• 大气中散射体为粒状分布，而植被中散射体—叶片 则有一定的取向和大小。前者造成植被中的辐射不仅 与传输路径长度和路径上叶片密度有关，而且与路径 上叶片的取向有关；后者则造成明显的“热点”现象， 即当观测方向与辐射方向正好相反时，出现较强的反 射亮度。
当然，由于相互融合，两类模型现在已经区分不明显了， 即以几何光学为基础的模型加入了对多次散射的考虑，而 以辐射传输为基础的模型加入了对热点现象的考虑。
2
热点(hot spot)现象
所谓热点(hot spot)现象，即当传感器与太阳位于同 一方向时，传感器所接收的地面辐射最强 (地面反 射率最大、地面光强最强、最热) 。 几何光学模型可以较好地解释热点现象。 光照背景的比例
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散射相 函数 -- 函数
同其它辐射传输理论一样，植被中也定义了散射相 函数，记为 函数。 函数同样与散射点处的叶片取 向有关，并且不是归一化的。
首先引入叶片散射相函数γL(ΩL, Ω’ Ω)，表示当 方向为Ω’的辐射入射到法向取向为ΩL的叶片时， 被散射到Ω方向的比例。
若叶片的散射特征可以看成是两个半径不同的反射 和透射半球，即：
为：
式中 Ω 为辐射传输方向，Ω ·ΩL为两个方向矢量的点积， 即方向夹角a的余弦：
第五章 植被遥感模型
10/15 如果背景被阳光照射的概率事件与背景被传感器看到的概率 事件不相关（相互独立），则联合事件的概率就等于两个独
立事件概率的乘机，光照背景的比例为 e [a( i , i ) a( v , v )] 。
但是事实上，上述两个概率事件不是相互独立的，同一树冠 在照射和视角两个方向上的投影可能有相互重叠。见下图。
有物体沿方向Ω(θ, φ)水平投影面积比例的总和。
6/15
布尔模型 在浓密分布林冠中的应用 当我们从（传感器）方向Ω(θv, φv)看浓密森林 时，若每棵树木在水平背景的平均投影面积为 v , v ) a(θv, φv)，则看到背景的概率为 e a(，看 v ) 到林冠的概率为 1 e a( v ,。
KZ R 2 se ci
KG 1 R 2 (1 seci )
某些文献中，除以A-AG，造成面积比例的表达式不同。
12/15
任意视角方向下 象元中四分量的面积比例 将前面推出的垂直条件下的四分量面积比例 公式推广到任意视角，使其具有更加普遍的 意义。
如左图，假设太阳入射方向为
我们前面对布尔模型推导过程中例举的是照射，但间隙对视角方向同样存在。
7/15 将树冠分为光照树冠、阴影树冠，将背景分为光照背景、 阴影背景，由此可得四分量面积比例间的关系：
KC KT 1 e a( v , v ) KG KZ e a( v , v )
KC、KT 、 KG 、 KZ分别为几何光学模型中的四个分量，即 光照树冠、阴影树冠、光照背景、阴影背景在象元中所占面
a(θv,φv)
a(θi,φi)
O(θi,θv,φ)
11/15 设O(θi,θv,φ)为相互重叠的面积，则光照背景的比例为：
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直接照射冠层
直接照射冠层与非直接照射冠层
非直接照射的冠层
5-SCALE建模
叶片 独立个体的冠层 空间分布
5-SCALE软件的特色
突出植被冠层的二向性
植被光谱的二向性？
不同观测角度，观测到 不同强度的遥感反射率
5-SCALE软件的功能
使用5-SCALE的三种模式
（1）太阳平面上的反射率二向性模式 （2）单波段反射率的二向性模式 （3）太阳平面上的反射率高光谱模式
使用5-SCALE模型，可关注针叶林的 BRDF响应。
5-SCALE模型输入参数
• • • • • • • • • • • • • 观测天顶角度 太阳天顶角 相对方位角 叶面积指数 LAI 丛生指数 树木密度 树冠垂直高度 杆高 冠层半径 冠层形状（1 圆锥加圆柱；2 椭圆） 枝叶几何参数 叶片光谱 下界面（背景）光谱
植被辐射模型上机课程
焦全军 jiaoqj@
1
植被辐射传输过程
400-2500nm： 地表反射率
植被患病变色
叶绿素 chlorophylls
叶片光谱受到叶片色素的影响
花青素anthocyanins 类胡萝卜素carotenoids 叶黄素 brown pigments
输出：
叶片反射率和透过率（400-2500nm，5nm间隔）
PROSPECT模型(WINSail软件中) 实习
从WINSail软件中 打开PROSPECT
PROSPECT 界面
叶肉结构参数N 叶绿素含量 叶片含水量 干物质含量 叶黄素含量
PROSPECT 模型的参数输入表
输入参数 描述 取值范围 默认值
第二种方式：COPY文本进入EXCEL，利用分列工具，对数据进行分列
植被遥感模型
叶片光学模型 扁平叶模型——学习PROSPECT（Jacquemoud,1990） 针叶模型——学习LIBERTY（Dawson et al, 1998） 植被冠层模型 连续型冠层模型——学习SAIL（Verhoef, 1984） 几何光学模型——学习5-SCALE(Chen J M,1997 ）
学习SAIL（Verhoef, 1984）
非连续型冠层
学习5-SCALE(Chen J M, 1997）
实习顺序
扁平叶模型——学习PROSPECT（重点）
连续型冠层模型——学习SAIL （重点）
针叶模型——学习LIBERTY 几何光学模型——学习5-SCALE
叶片模型
一般认为，叶片的反射和透射率光谱，是由叶片组分的吸收 和散射功能决定的。 叶片主要组分：叶绿素，类胡萝卜素，水，纤维素，木质素， 淀粉，蛋白质等。
• 单独使用WINSail模拟
– 分析冠层结构参数和反射率光谱的关系
冠层反射率随：叶面积指数LAI、平均叶倾角LAD 的变化
32
• WINSail结合PROSPECT
– 分析叶片参数对冠层反射率的影响
冠层反射率随：a) 叶肉结构参数N; b) 叶绿素 Cab; c) 水含量Cw; d) 干物质Cm
1）调参数：固定其他参数不变，改变一个参数的设 置；（模型软件输入） 2）转模型：获得不同参数对应的光谱数据集；（模
型软件输出文本文件）
3）敏感性分析：分析参数变化带来的光谱变化。
（文本文件导入EXCEL ，在EXCEL表里面展示、分析）
文本文件导入excel
第一种方式：使用EXCEL直接打开文本文件，输入分列符号设置，进行分列
冠层
叶片
太阳与观测环境
PROSAIL模型的参数输入表
输入参数 Cab 描述 叶绿素含量 取值范围及默认值 (5～80μg/cm2) 40μg/cm2
N
Cm Cw LAI LAD Sl Theta_s,Phi_s Theta_v,Phi_v
叶片结构参数
干物质含量 水分含量 叶面积指数 平均叶倾角 热点大小 太阳方位角和天顶角 遥感器方位角和天顶角
新鲜叶片 T A R 干枯叶片
鲜叶片和干叶片的反射率光谱（R）和透过率光谱（T）
叶片模型
实习内容：
平板模型，以PROSPECT为例
PROSPECT 模型 早期的PROSPECT模型
针对紧密叶片的，对于双子叶和衰 老叶片是不合适的，也即还没有考虑叶 片内空气间隔等的影响。
PROSPECT的改进之一
Zarco-Tejada, P. J., J. R. Miller, et al. (2004). "Hyperspectral indices and model simulation for chlorophyll estimation in open-canopy tree crops." Remote Sensing of Environment 90(4): 463-476.
存为一个文件， PROPECT的叶片反射率和 透过率光谱，可为WINSail 使用。
结果范例
0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 400 900 1400 1900 2400
波长（nm）
w05 w10 w15 w20
0.5
w05 w10 w15 w20
0.4 0.3 0.2 0.1
w05 w10 w15 w20
太阳入射平面的二向性
植被分布参数
叶片与下界面属性
冠层形状
太阳与观测参数
四种工作模式
枝干属性
使用5-SCALE的三种模式
（1）太阳平面上的反射率二向性模式
太阳入射平面的二向性
使用5-SCALE的三种模式
（2）单波段反射率的二向性模式
二向性
太阳平面
使用5-SCALE的三种模式
（3）太阳平面上的反射率高光谱模式
w05 w10 w15 w20
0 400 900 1400 1900 2400
不同的叶片水分含量模拟的叶片反射率（左）和透过率（右）
冠层模型
实习内容：
连续型冠层模型(SAIL为例)
连续型冠层模型——SAIL模型为例
SAIL模型假设冠层具有如下性质： 冠层水平且无限延伸； 冠层组分只考虑叶片； 冠层分布是各向同性的。
LIBERTY模型输入参数
LIBERTY模型输入参数的英文对照
LIBERTY
LIBERTY模型（5-SCALE软件中） 实习
RUN LIBERTY
5-SCALE
输出文件的设置
冠层模型
实习内容：
几何光学模型(5-SCALE为例)
几何光学模型——5-SCALE模型为例
独立几何冠层形状的植被
Meroni, M., R. Colombo, et al. (2004). "Inversion of a radiative transfer model with hyperspectral observations for LAI mapping in poplar plantations." Remote Sensing of Environment 92: 195-206.
假设叶片是由N层同性层叠起来的， 被N-1层空气间隔分割开来。 N不一定是整数。
N被称为是叶肉结构指数。
PROSPECT模型含有以下参数：
N－叶肉结构参数（叶肉层数）
Cab－叶绿素含量（叶肉透过系数θ有关 ）
Cw－叶片含水量（叶肉透过系数θ有关 ） Cm－干物质含量（叶肉透过系数θ有关 ） n － 叶肉界面折射指数n；（叶肉界面的折射属性） α－ 最大入射角α（叶表面粗糙度）
地物辐射模型
描述辐射传播，与地物发生相互作用（吸收、散射、发
射等）的过程。
正演
植被参数
模型
反演
遥感光谱构建了地物理化源自结构的特性与地物辐射特性的关系。植被辐射模型可以做什么？
（1）反演植被参数
Meroni, et al. (2004)基于DAIS航空 高光谱影像，利用PROSAIL模型， 反演了植被LAI参数。
尝试回答的问题
• • • • 叶绿素 可见光-近红外吸收？特征？ 叶片水分 近红外-短波红外吸收？特征？ 叶片干物质 短波红外吸收？特征？ ……
• 叶面积指数对植被光谱的影响 ? 波段范围？强度 如何？
本次上机目的
• 掌握几种流行的植被冠层光谱模型，分析 不同参数对应的光谱特征。 • 简单来说：
耦合模型： （1）PROSPECT + SAIL （2）LIBERTY + 5-SCALE
植被的叶片类型
叶片的类型差异
扁平叶（阔叶）
学习PROSPECT（Jacquemoud,1990）
针叶
学习LIBERTY（Dawson et al, 1998）
植被的冠层类型
冠层的类型差异
连续型冠层（均一、混沌）
植被辐射模型可以做什么？
（2） 模型正演的应用 植被参数
1）调整某一个参数
植被遥感 模型
遥感光谱 模拟结果
2）查看参数调整带来的模拟结 果变化； 3）进而发现敏感参数、及对应 的敏感波段； 4）优选植被指数等
Zarco-Tejada, et al. (2004)利用植被 遥感模型模拟光谱，比较不同植被 指数的性能。
(1-4) 1.3
(0.001-0.005g/cm2) 0.003 g/cm2 (0.003-0.03g/cm2) 0.012 g/cm2 (0.5、1 ～8) 3 （0-90 度）57 度 0.25 0 0 30 0
SAIL模型的WIN版本
LAI
光源与观测参数
叶片倾角分布函数
叶片与土壤参数
冠层的多层结构
Cab
N
叶绿素含量
叶片结构参数
5～80μg/cm2
1-4
30μg/cm2