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基于风云卫星中分辨率数据的光合有效辐射吸收比率反演研究

李心怡  
【摘要】:光合有效辐射吸收比率(FPAR)是指植物叶片及冠层吸取的能够进行生物量累加和转化的光合有效辐射(PAR)在总PAR中所占的比重,是描写植物内部结构、冠层、大气间的能量转换流程中的基础变量参数,那么准确的获取FPAR十分重要。本文以FPAR反演的模型与算法为研究课题,重点研究适合于风云三号卫星数据的FPAR反演策略,并为风云三号卫星数据生成大面积尺度和长时间序列的FPAR产品提供参考和依据。本论文的核心工作以及获得的成果如下:(1)FPAR反演模型和算法的选取。分析几种较为常见的物理反演模型,包括辐射传输的PROSAIL模型及ACRM模型、几何光学模型以及计算机模拟模型等;同时对比分析几种典型的反演算法,如最优化算法、较为前沿的神经网络算法、较为广泛应用的查找表算法,选取适合于风云卫星数据获取FPAR的相对可实行性较强的方法。根据模型和算法的适用性以及优缺点,同时参考反演方法的普遍性,本文选用PROSAIL模型及LUT查找表算法。(2)风云数据的FPAR反演策略。利用黑河试验区将PROSAIL模型和LUT查找表算法进行FPAR反演的适用性分析,反演前需要对PROSAIL模型输入参数进行敏感性程度分析。随后,采用FY-3C MERSI数据与MOD09地表反射率数据基于相同的方法反演FPAR,并结合MODIS FPAR产品这3种FPAR结果与寒区旱区科学数据中心公布的黑河FPAR产品进行同时间同空间范围的对比分析(R=0.5746,0.8922,0.7991;RMSE=0.2029,0.0848,0.0929),表明MOD09数据基于本文的研究方法与实际公布的FPAR值的相关性高于MODIS FPAR产品,以此证明了这种技术方法的可行性。同时FY-3C MERSI数据反演FPAR的R值偏低,需要针对风云卫星的特点优化FPAR的反演策略:包括引入风云数据的波谱响应函数进行波谱卷积、引入地物分类植被分区等技术、优化查找表的解即以代价函数中RMSE前10%的均值取代最小RMSE值当作最终的FPAR反演值。(3)基于FY-3C MERSI数据FPAR反演策略的应用与精度分析。针对草原、农田、灌木、阔叶林和针叶林的5种植被类型的典型研究区利用FPAR反演策略进行批量化反演,分析不同植被类型FPAR的季节变化特点。利用交叉验证的方法,选取MODIS、GEOV1、GLASS的FPAR产品数据进行精度验证,结果表明5种植被类型基于FY-3C MERSI数据反演的FPAR在空间、时间及相关性程度上都与FPAR产品保持较高的一致性:空间分布上与FPAR产品的差值频率集中分布在0附近(+0.4区间);在时间分布上4条时间序列曲线较为接近并且符合植被季节性的生长规律;相关性程度对比发现FY-FPAR相对更适合植被茂盛期的农田、草地植被类型的反演。以此进一步说明FPAR反演策略对于风云三号卫星数据在植被参数定量反演中的应用价值。


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