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黄淮海平原典型区夏玉米叶面积指数遥感估算研究

周洪奎  
【摘要】:本文研究利用遥感手段估算夏玉米的叶面积指数(LAI),是中国科学院战略性先导科技专项“应对气候变化的碳收支认证及相关问题”,子课题“华东地区固碳参量遥感监测”(XDA05050106)和环境保护部“全国生态环境十年变化土地覆盖与地表参量遥感提取”,子课题“华东地区土地覆盖与地表参量遥感提取”(STSN-01-05)的重要研究内容和组成部分。 叶面积指数作为重要的植被生物物理参数,是多种地表模型的输入参数之一,与植被的光合作用、蒸散发、降水以及碳通量等交换过程有着非常密切的联系。农作物的叶面积指数是反映作物生长状况和作物产量预测的重要农学参数,准确地获取作物叶面积指数对作物识别、生长监测、粮食产量估算具有重要作用。本文以黄淮海平原典型区—山东禹城样区为研究区,选用国产HJ-1CCD影像为研究数据,利用PROSAIL辐射传输模型对夏玉米叶面积指数进行遥感估算研究。论文主要研究内容和结论如下: 1) PROSAIL模型参数与波长的敏感性分析。利用PROSAIL模型正向模拟各个参数在取值范围内的冠层反射率,通过冠层反射率分析模型参数在不同波长处的敏感性以及影响冠层反射率的参数。叶片参数叶肉结构参数N、叶绿素Cab、干物质含量Cm、等效水厚度Cw及叶面积指数LAI、“热点效应因子”SL在蓝光波段均表现不敏感;Cab主要影响植被绿波段反射率;LAI在近红外、红光波段均表现敏感;Cw主要影响短波红外波段,在可见光区表现不敏感;Cm、N、SL在近红外波段表现敏感。 2)模型参数、植被指数与叶面积指数的敏感性分析。随着叶面积指数的增加,冠层反射率在近红外波段呈现升高趋势,在红、绿波段呈现下降趋势。在近红外波段,平均叶倾角ALA、Cm、N、SL随叶面积指数的增加,敏感性增加;土壤因子随叶面积指数的增加,敏感性降低。当叶面积指数较大时(LAI6),土壤背景对红、绿波段反射率基本无影响。植被指数随着叶面积指数的增加而增加,存在不同程度的饱和现象。植被指数中,NDVI在LAI大于3时会表现出饱和现象,SAVI在LAI大于5左右时出现饱和现象。EVI和RVI在LAI大于6时容易表现出饱和现象。因此当叶面积指数较大时,往往不能利用NDVI进行叶面积指数估算。 3)代价函数和先验知识对估算结果的影响。不同代价函数的模型估算结果不同,带权重的平方差和形式的代价函数估算结果精度高于平方差和形式。先验知识作为模型估算的“硬边界”条件,对估算精度的提高具有改善作用,利用先验知识使得估算结果的R2增加16.6%,RMSE减小12.5%。 4)利用查找表法估算夏玉米叶面积指数。查找表法估算叶面积指数可以简化物理模型估算的过程,形成叶面积指数与冠层反射率之间的对应关系,利用代价函数确定叶面积指数。利用先验知识、不同代价函数进行多次估算实验,对估算结果取均值能够有效提高叶面积指数估算精度,估算结果R2=0.54, RMSE=0.32。结果表明:利用PROSAIL模型从辐射传输角度能够较好地估算叶面积指数。 本文基于HJ-1CCD数据和PROSAIL模型对夏玉米叶面积指数进行估算。采用模拟数据从机理上定量分析了叶片和冠层参数在不同波段对冠层反射率的影响。按照“参数敏感性分析一模型构建一估算结果与验证”的流程,可实现夏玉米叶面积指数的估算,对研究区夏玉米的生长监测具有一定的应用价值,可为黄淮海平原产量预测提供参考。


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