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基于PROSAIL模型与光谱指数的紫花苜蓿冠层含水量估算

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兰州大学学报（自然科学版） 2023年第1期59卷 55-62页

作者：唐源王小平鲁聪聪赵传燕兰州大学草地农业生态系统国家重点实验室草地农业科技学院兰州730020 中国气象局兰州干旱气象研究所兰州730020 甘肃农业大学资源与环境学院兰州730070

依据光谱和植物生理参数再联合PROSAIL模型模拟光谱曲线对应的冠层含水量(E)敏感指数,与实际光谱曲线的E敏感光谱指数对比,PROSAIL模型模拟光谱曲线精度较高,相关系数R2>0.8.对光谱的E敏感波段进行单因素和整体敏感性分析,E敏感波段分别... 详细信息

依据光谱和植物生理参数再联合PROSAIL模型模拟光谱曲线对应的冠层含水量(E)敏感指数,与实际光谱曲线的E敏感光谱指数对比,PROSAIL模型模拟光谱曲线精度较高,相关系数R2>0.8.对光谱的E敏感波段进行单因素和整体敏感性分析,E敏感波段分别为1240、1450、1650 nm.通过水分指数、水分压力指数(MSI)、归一化差异红外指数(NDII)和结合E敏感波段构建的4个广义归一化差异水指数(NDWI)对紫花苜蓿E进行反演,7个指数均具有较好的反演效果,R2>0.8,均方根误差为0.0010~0.0019 g/cm2,其中传统水分敏感光谱指数的E-MSI、E-NDII、E-NDWI((860,1240))和基于广义光谱指数的E-NDWI((1240,1650))的反演效果最佳.

关键词： PROSAIL模型冠层含水量敏感性分析紫花苜蓿

基于PROSAIL模型的毛竹林冠层含水量反演研究

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西北林学院学报 2023年第4期38卷 224-232,249页

作者：张仓皓刘小杰王瑞璠魏倪彬刘健余坤勇郭孝玉王帆福建农林大学林学院福建福州350002 福建省资源环境监测与可持续经营利用重点实验室(三明学院) 福建三明365004 3S技术与资源优化利用福建省高校重点实验室福建福州350002

冠层含水量(canopy water content, CWC)的定量反演有助于毛竹林干旱胁迫状况的监测,对其生产管理具有重要意义。以永安天宝岩的毛竹林为研究对象,采用PROSAIL模型,通过全局敏感性分析结合实地调查和相关文献确定模型的参数设置,然后建... 详细信息

冠层含水量(canopy water content, CWC)的定量反演有助于毛竹林干旱胁迫状况的监测,对其生产管理具有重要意义。以永安天宝岩的毛竹林为研究对象,采用PROSAIL模型,通过全局敏感性分析结合实地调查和相关文献确定模型的参数设置,然后建立含水量与冠层反射率的查找表(LUT),进而利用查找表联合反演等效水厚度(EWT)与叶面积指数(LAI)得到冠层含水量(CWC),最后基于Sentinel-2B影像实现区域冠层含水量的空间量化。结果表明,1)EWT主要影响1 100 nm以后的冠层反射率,对可见光区域冠层反射率几乎无影响;2)基于PROSAIL模型可有效反演毛竹林冠层含水量,其R^(2)=0.536,RMSE为0.059 kg/m^(2);3)研究区域毛竹林7月的冠层含水量主要分布于0.12~0.41 kg/m^(2)。研究为冠层含水量反演提供一种有效的反演方法,有助于毛竹林的野火预防和病虫害防治。

关键词：冠层含水量 PROSAIL 毛竹 Sentinel-2B 定量反演

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基于优化指数的玉米冠层含水量遥感估测

湖南农业大学学报（自然科学版） 2015年第6期41卷 685-690页

作者：吴见谭靖邓凯徐建辉滁州学院地理信息与旅游学院安徽滁州239000 安徽省地理信息集成应用协同创新中心安徽滁州239000 北京航天泰坦科技股份有限公司北京100083

对北京怀柔县EO–1 Hyperion高光谱数据进行波段筛选和植被含水量指数计算,采用耦合叶片与冠层辐射传输模型对水分指数(WI)、归一化差值水分指数(NDWI)、归一化植被指数(NDVI)、水应力指数(MSI)、归一化差值近红外指数(NDII)和冠层结构(... 详细信息

对北京怀柔县EO–1 Hyperion高光谱数据进行波段筛选和植被含水量指数计算,采用耦合叶片与冠层辐射传输模型对水分指数(WI)、归一化差值水分指数(NDWI)、归一化植被指数(NDVI)、水应力指数(MSI)、归一化差值近红外指数(NDII)和冠层结构(CSI)的玉米冠层含水量估测能力进行分析,在不同理化参数的敏感性分析的基础上,将MCARII和NDWI进行整合,以完成玉米冠层含水量估测。结果表明,NDVI和CSI不能对玉米冠层含水量进行估测,NDII、WI、NDWI、MSI对玉米冠层含水量估测的R2值均大于0.78,但估测的RMSE值均在0.015附近,造成估测结果具有很强的不确定性;优化后的归一化水分指数(M–NDWI)能够有效地排除叶面积指数的干扰,显著改善玉米冠层含水量的估测效果。

关键词：玉米冠层含水量高光谱遥感植被指数北京怀柔

基于Prosail模型和Landsat 8数据的小麦冠层含水量反演比较

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麦类作物学报 2018年第4期38卷 493-497页

作者：侯学会王猛刘思含高帅隋学艳梁守真万华伟山东省农业可持续发展研究所山东济南250100 农业部华东都市农业重点实验室山东济南250100 环境保护部卫星环境应用中心北京100094 中国科学院遥感与数学地球研究所遥感科学国家重点实验室北京100101

为对比分析Prosail模型和Landsat 8数据在植被含水量反演中的效果,以冠层等效水厚度为植被含水量指标,首先基于地面实测植被参数和Landsat 8波谱响应函数,得到基于Prosail模型的宽波段反射率,并基于模拟宽波段数据和TM8卫星数据构建归... 详细信息

为对比分析Prosail模型和Landsat 8数据在植被含水量反演中的效果,以冠层等效水厚度为植被含水量指标,首先基于地面实测植被参数和Landsat 8波谱响应函数,得到基于Prosail模型的宽波段反射率,并基于模拟宽波段数据和TM8卫星数据构建归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)及两种归一化差值水分指数(NDWI),评价每种指数与小麦冠层含水量的相关性,再基于模拟植被数据、TM8植被数据和小麦冠层含水量,开展植被水分含量的建模和验证分析。结果表明,基于Prosail模型模拟得到的NDWI5和基于Landsat 8构建的NDWI5在小麦冠层含水量反演中的精度均优于NDVI、EVI和NDWI7,且二者的反演精度较为一致,可为地面实测数据过少的区域植被冠层含水量遥感反演提供一种新的思路。

关键词：小麦冠层含水量 NDWI Prosail Landsat 8

基于INFORM模型与GEE的根河火烧迹地冠层含水量反演研究

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中南林业科技大学学报 2021年第1期41卷 80-91页

作者：饶月明刘凯军黄华国林起楠王川北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室北京100083 内蒙古自治区巴彦淖尔市乌拉特后旗林草局内蒙古乌拉特后旗015543

【目的】提出一种结合辐射传输模型与遥感云平台反演火烧迹地冠层含水量(Canopy water content,CWC)的新方法,弥补目前对火烧迹地恢复阶段植被含水量的监测,为定量监测植被水分与火灾预警提供理论参考。【方法】以内蒙古自治区根河市火... 详细信息

【目的】提出一种结合辐射传输模型与遥感云平台反演火烧迹地冠层含水量(Canopy water content,CWC)的新方法,弥补目前对火烧迹地恢复阶段植被含水量的监测,为定量监测植被水分与火灾预警提供理论参考。【方法】以内蒙古自治区根河市火烧迹地为研究对象,基于INFORM辐射传输模型,使用查找表的方法反演森林冠层含水量,并结合Google Earth Engine(GEE)大数据遥感平台与Mann-kendall模型分析了火烧迹地的冠层含水量时序性变化,最后绘制根河2018年8月森林冠层含水量分布图。【结果】1)基于样地的CWC反演精度较高(R2为0.79);2)大范围的归一化水分指数(Normalized difference water index, NDWI)和CWC呈指数关系(R2为0.77),但CWC比NDWI的饱和点更高;3)CWC可作为火烧迹地恢复的生态指标,获得了34 a的CWC时序性反演结果,表明火灾后CWC明显降低,并基于Mann-kendall模型得到各样地CWC和LAI的恢复速率。【结论】联合INFORM模型与GEE反演并监测火烧迹地冠层含水量,方法通用且高效。火烧迹地在恢复过程中面临再次发生火烧和虫害病害的风险,研究结果可为森林防火和森林病虫害监测提供技术支持,对该区域森林火灾与森林虫害的预警有一定意义。

关键词： INFORM模型冠层含水量反演火烧迹地

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冬小麦多时期冠层含水量遗传优化遥感反演

华东师范大学学报（自然科学版） 2023年第3期 71-81页

作者：聂素云杨彬夏微张远华东师范大学地理科学学院地理信息科学教育部重点实验室上海200241 中共辽宁省委党校现代科技教研部沈阳110004

开展作物冠层含水量的遥感反演有利于评估麦田干旱胁迫、实施精准灌溉.为快速获取华北地区冬小麦生长期冠层含水量,本文利用在2017年1—5月冬小麦生长期获取的Landsat-8 OLI和Sentinel-2 MSI多时相遥感影像,基于混合像元分解模型,建立... 详细信息

开展作物冠层含水量的遥感反演有利于评估麦田干旱胁迫、实施精准灌溉.为快速获取华北地区冬小麦生长期冠层含水量,本文利用在2017年1—5月冬小麦生长期获取的Landsat-8 OLI和Sentinel-2 MSI多时相遥感影像,基于混合像元分解模型,建立了归一化水指数与麦田实测含水量之间的定量关系.通过构建反演方程并结合遗传优化算法,求解冬小麦冠层含水量.对比地面实测数据,研究结果显示,本文方法能取得较优的反演结果,决定系数(R2)与均方根误差(root mean squared error,RMSE)分别为0.567和5.6%.与直接利用归一化水指数的反演方法相比,误差降低20%以上.研究表明,量化小麦冠层和土壤背景的不同线性混合比,可以有效消除土壤对小麦冠层含水量反演的影响,对小麦等作物生长的遥感监测具有重要的应用价值.

关键词：冠层含水量多时相遥感影像像元二分模型遗传算法冬小麦

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基于Sentinel-1和Sentinel-2影像的小麦冠层含水量估算研究

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基于Sentinel-1和Sentinel-2影像的小麦冠层含水量估算研究

作者：王颖南京农业大学

学位级别：硕士

水是植物的主要组成成分,水分直接影响植物的生理生化过程和形态结构,从而影响植物产量和品质。实时准确的监测作物的水分状态,可以有效指导作物肥水管理,对农业生产活动具有重大意义。目前,区域尺度上基于光学影像估算植被冠层含水量（... 详细信息

水是植物的主要组成成分,水分直接影响植物的生理生化过程和形态结构,从而影响植物产量和品质。实时准确的监测作物的水分状态,可以有效指导作物肥水管理,对农业生产活动具有重大意义。目前,区域尺度上基于光学影像估算植被冠层含水量（canopy water content,CWC）主要有基于经验模型和基于物理模型的方法,其中物理模型法通过最优化、查找表（Look-up Table,LUT）和机器学习等方法实现物理模型参数的快速反演。但经验模型法的外推性和稳定性较差,查找表方法计算效率低,不利于区域尺度的植被水分估算。相对于查找表,机器学习方法更加高效快捷。另一方面,合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）可以获取多极化、多入射角、多频率、多时相等多维数据,为监测作物生长状态提供了丰富的信息,成为光学遥感的有力补充。因此,本研究于2019年在兴化试验区开展野外调查试验,使用带有红边波段的Sentinel-2多光谱卫星影像以及Sentinel-1合成孔径雷达卫星影像的哨兵数据,并同步获取小麦冠层含水量数据。基于光学影像构建基于混合方法的小麦冠层水分估算模型,进一步通过协同光学影像和雷达影像,以提高小麦冠层含水量的估算精度,进行区域尺度的小麦冠层含水量估算研究。针对缺少充足的样本数据问题,本研究利用PROSAIL-5B物理模型模拟数据集,并分别基于神经网络（Neural network,NN）,高斯过程回归（Gauss Process Regression,GPR）和核岭回归（Kernel Ridge Regression,KRR）等机器学习方法构建小麦冠层含水量估算模型。为减少物理模型生成的模拟光谱反射率和卫星光谱反射率的差异,在模拟的光谱反射率数据集中加入一定大小的高斯噪声。结果表明,向模拟的光谱反射率数据集中加入标准差为0.06、均值为0的高斯噪声η（0,0.06～2）时,三个小麦CWC估算模型有较佳的效果。在三个模型中,基于PROSAIL模型和GPR的小麦冠层含水量估算模型估算精度最高（NN:Rv=0.52,RMSE=0.0105 g/cm,RRMSE=26.9%;KRR:Rv=0.47,RMSE=0.099 g/cm,RRMSE=24.3%;GPR:Rv=0.50,RMSE=0.096 g/cm,RRMSE=22.2%）。另外,本研究还将本方法与哨兵工具箱（SNAP Toolbox）生成的冠层含水量（CWC）二级产品进行对比（R、RMSE、RRMSE分别为0.5,0.027 g/cm,44.1%）,结果表明,本研究提出的针对单一小麦作物的混合模型方法对小麦冠层含水量估算有更佳的估算精度。针对光学影像在监测作物生长时光谱易饱和,以及对植被信息获取的局限性等问题,本文协同Sentinel-1卫星和Sentienl-2卫星,通过结合雷达指数和光学指数构建组合指数（SAR-Optical）的方式,以提高小麦冠层含水量的估算精度。结果表明,使用简单线性回归方法,有四个组合指数（SAR-Optical）表现良好,其中基于VH*NDWI、VH*GVMI、VV*NDWI、VV*GVMI四个组合指数构建的小麦CWC估算模型,其Rc、Rv、RMSE和RRMSE分别是0.58、0.55、0.0097 g/cm、22.81%;0.57、0.55、0.0097g/cm、22.93%;0.57、0.55、0.0097 g/cm、22.99%;0.56、0.54、0.0098 g/cm、23.18%。使用非线性回归方法（GPR）,有两个组合指数（SAR-Optical）表现良好,其中基于VH*NDWI、VH*SRWI组合指数构建的小麦CWC估算模型,其Rc、Rv、RMSE和RRMSE分别是0.58、0.57、0.0087 g/cm、20.82%;0.56、0.57、0.0090 g/cm、21.24%。结果表明,协同Sentinel-1和Sentinel-2数据在一定程度上可以综合光学卫星和雷达卫星的优势,为作物的生长监测提供更丰富更精准的信息。

关键词：小麦冠层含水量 PROSAIL-5B Sentienl-1影像 Sentienl-2影像

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路域植被冠层含水量遥感定量反演及动态监测

路域植被冠层含水量遥感定量反演及动态监测

作者：冯超长沙理工大学

学位级别：硕士

高等级公路的建设不仅促进了我国交通运输业的发展,同时也拉动了沿线地区的经济发展,方便了人们的出行。然而,公路在建设和运营期间不可避免地会对周边环境造成一定程度上的破坏,如植被破坏、土地资源破坏、水土流失等。其中路域植被环... 详细信息

高等级公路的建设不仅促进了我国交通运输业的发展,同时也拉动了沿线地区的经济发展,方便了人们的出行。然而,公路在建设和运营期间不可避免地会对周边环境造成一定程度上的破坏,如植被破坏、土地资源破坏、水土流失等。其中路域植被环境能够较直接地反映路域生态环境在公路修建、运营期间受到的影响情况。为了对路域植被环境进行监测,本文选取能够表征植被生长状况和生理生化过程的植被含水量作为研究目标因子,其能够在一定程度上衡量植被的生理状态、形态结构和健康程度。本文以湖南省内的醴潭高速公路路域为研究区,选取Landsat7 ETM+遥感影像为数据源,结合定量遥感理论,利用物理模型结合统计模型因子法,分别反演了2003年、2007年、2010年、2015年在公路修建前、后及运营期四个年份的路域植被叶片等效水厚度和叶面积指数,并实现了植被含水量从叶片—冠层的尺度转换,对植被冠层含水量进行时空动态监测分析。主要研究内容及结论如下:(1)基于ETM+传感器的光谱响应函数,通过建立实测光谱与遥感影像像元光谱之间的转换模型,实现了光谱反射率由实测端元尺度向多光谱像元尺度的转换;(2)通过分析植被光谱特性曲线,选取六个植被水分指数分别与叶片等效水厚度建立统计模型,选择相关系数最高的归一化差值红外指数作为路域植被叶片等效水厚度的反演参数,参与物理模型的反演;(3)通过构建查找表,实现了PRO4SAIL物理模型结合统计模型因子(归一化差值红外指数)对叶片等效水厚度的反演,同时用物理模型反演路域植被叶面积指数,经波段运算得到醴潭高速公路四个年份的路域植被冠层含水量成果;(4)从时间格局、空间格局角度,利用定量和定性的分析方法评价路域植被冠层含水量的变化,进而评价路域植被环境变化。本研究以醴潭高速公路为代表,通过对路域植被含水量的研究分析,反映了高速公路的建设运营对路域植被环境带来的影响,为路域植被环境的评价提供基础支持。其研究可促进遥感定量反演理论在生态环境评价中的应用,为南方丘陵地区高速公路路域植被含水量的快速、定量化监测评价奠定基础。

关键词：路域植被冠层含水量叶片等效水厚度叶面积指数模型反演动态监测

基于多源遥感数据的森林火灾监测及火烧迹地冠层含水量反演方法研究

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基于多源遥感数据的森林火灾监测及火烧迹地冠层含水量反演方法研...

作者：饶月明北京林业大学

学位级别：硕士

森林火灾严重影响了生态系统稳定,火灾的实时监测及灾后恢复监测均十分重要。相较于传统方法,遥感能大范围精确监测火点,提高了监测效率,但单一遥感数据源容易受到云雨环境影响,降低监测的时效性。灾后的植被恢复同样需要长期监测,冠层... 详细信息

森林火灾严重影响了生态系统稳定,火灾的实时监测及灾后恢复监测均十分重要。相较于传统方法,遥感能大范围精确监测火点,提高了监测效率,但单一遥感数据源容易受到云雨环境影响,降低监测的时效性。灾后的植被恢复同样需要长期监测,冠层含水量(Canopy Water Content,CWC)是监测森林健康的重要参数,可作为灾后植被恢复的监测指标。相较于经验模型,物理模型反演CWC通用性更好,然而当前应用物理模型反演CWC的研究多集中于作物,反演森林的较少且精度偏低。因此,针对火灾的实时监测,本文以木里“330森林火灾”为对象,联合多源遥感数据监测森林火灾。分别使用高分四号IRS(Infra Red Scanner)和PMS(Panchromatic Multispectral Sensor)传感器确定火灾区域;使用Sentinel-2数据获取火灾区域光谱信息,基于OTSU算法根据差分归一化燃烧率(differenced Normalized Burn Ratio,d NBR)区分不同程度火烧迹地并提取面积;建立Sentinel-1A极化比值PR(VV/VH)和归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)之间关系,利用微波雷达突破云雨限制。针对火后植被CWC的反演监测,以根河市火烧迹地为对象,基于INFORM辐射传输模型,使用查找表的方法反演CWC,并结合Google Earth Engine(GEE)遥感大数据平台分析了火烧迹地CWC时序性变化,绘制CWC的分布图。多源遥感数据联合监测结果:(1)GF-4的IRS和PMS能够近实时监测小范围火灾,确定火灾时间(3月30日)与地点;(2)不同火烧区域间光谱存在差异;(3)提取重度火烧面积41.56公顷(d NBR=0.35,精度94.67%),轻度火烧面积66.56公顷(d NBR=0.10,精度90.94%);(4)Sentinel-1A作为SAR数据适用于恶劣天气的火灾监测,火灾前后PR由6.6d B升高至10.8d B,NDVI与PR经线性回归,R=0.58,验证R=0.50。CWC反演结果:(1)CWC反演精度较高(R为0.79,n RMSE为0.52);(2)大范围的归一化水分指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)和CWC呈显著指数关系(R为0.77);(3)获得了34年CWC时序性反演的结果,表明火灾后CWC明显降低,并得到CWC与LAI的恢复速率;(4)绘制得到了根河地区CWC分布图;(5)反演得到2015年火烧迹地火灾前后CWC的时空变化图。本研究结果表明:联合多源遥感数据监测森林火灾,突破云雨限制,提高了森林火灾监测时效性。冠层含水量反演的研究,提供了灾后植被水分恢复的监测方法,可为森林防火和森林病虫害监测提供技术支持。研究监测了“火前——火中——火后”的植被变化,探索了系统化实时监测火灾及灾后恢复的方法。

关键词：森林火灾监测多源遥感数据 INFORM模型冠层含水量反演