基于波谱数据库先验信息的地表参数同化反演方法

我国典型地物波谱数据库的构建为地表参数反演提供了先验信息,而时间序列遥感观测数据则能够提供反演目标参数的动态变化信息．文中将描述植被冠层反射的遥感辐射传输模型与描述作物生长变化的过程模型结合,提出了综合利用时间序列遥感观测数据和波谱库所提供的参数先验信息对农作物生长过程中的关键结构参数叶面积指数（LAI）进行反演的方法．时间序列遥感观测数据能为目标参数LAI的反演提供更多信息,而作物生长模型的引入则能够对反演过程中LAI的变化趋势进行约束．实验结果表明,利用地物波谱库中提供的参数先验信息结合时间序列遥感观测数据,采用变分数据同化算法可以明显提高具有时间变化特征的地表目标参数反演精度．     

由冠层孔隙度反演植被叶面积指数的算法比较

植被的叶面积指数（LAI）是植被最重要的生态参数之一，也是估算多种植被冠层功能过程的关键参数迄今已提出的LAI的获取方法可归纳为直接测定和间接估算两大类．本文以河北省黄骅市为研究区，从遥感光学模型建立机理及数量分析的角度，对由植被冠层孔隙度反演植被LAI的4种间接估算方法进行了试验和比较．研究结果表明，LAI与植被盖度之间呈明显的正相关关系，即随着LAI的增大，植被盖度也在增大．在这4种估算方法中，LAI-2000算法最适用于研究区植被LAI的估算．     

植被水分遥感监测模型的研究

植被水分含量的遥感测定对农、林业和水文研究具有重要的意义，对于植被干旱评估也十分重要．研究表明，在叶片尺度上建立400-2500nm的反射率数据与表征叶水分含量的参数，如EWT（等价水厚度）与FMC（叶片相对水分含量）之间存在紧密的相关关系；在冠层水平上，植被水分与光谱指数存在很好的相关关系．归一化水分指数（NDWI）（R860-R1240）／（R860＋R1240）等能较好地反演植被冠层的水分含量．同时，本文对辐射传输模型及其与植被水分指数结合对植被水分反演的应用也进行了讨论；从利用高光谱站台辐射传输模型（如PROSPECT等）进行植被水分反演的角度，对植被水分监测进行评述．最后对利用多角度和偏振光技术定量反演植被水分和临测旱情的研究提出展望。     

基于PROSPECT+SAIL模型反演叶面积指数的较强适用性植被指数的筛选

基于PROSPECT+SAIL植被辐射传输模型,通过控制不同的植被生化变量、地表参数和土壤光谱参数建立光谱数据集,定量地分析了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(SR)、土壤调节植被指数(SAVI)等10种常用的植被指数(VIs)对叶面积指数(LAI)的响应.利用敏感性函数定量地筛选出具有较强适用性的转换型土壤调节植被指数(TSAVI).在此基础上,分别建立了TSAVI及常用植被指数NDVI反演LAI的模型.以张掖市南部地区的TM影像为数据源,进行了LAI的反演,并利用黑河生态水文遥感试验获得的中游LAI数据集对模型进行精度评价.结果表明:TSAVI–LAI模型最佳拟合关系为指数形式,其反演结果与LAI实测值的偏差最小(0.200),R2最大(0.686),RMSE最小(0.397).TSAVI可以作为较强适用性植被指数来进行LAI的反演.     

应用北京一号卫星数据监测高分辨率叶面积指数的空间分布

利用“北京一号”卫星（高性能对地观测小卫星，DMC+4）可同步提供中分辨率多波段信息和高分辨率全色波段信息的优势，选择冬小麦为研究对象，在考虑太阳—冬小麦冠层—传感器三者的几何关系和作物群聚效应的基础上，建立易于反演的植被冠层辐射模型，实现了对冬小麦长势空间分布的监测，并通过数值模拟和野外实验对模型进行了验证．研究表明所采用的模型和反演方法是有效的，为进一步研究LAI尺度效应打下了基础．     

扬花期冬小麦叶面积指数高光谱遥感反演研究

利用扬花期冬小麦实测冠层高光谱数据与同步叶面积指数(LAI)数据,分析350～1 000 nm波段范围内冠层反射率与LAI之间的相关性,分别在蓝波段、红波段、绿波段及近红外波段选取光谱特征波段,并用其计算6种被广泛应用于植被LAI反演的植被指数.通过相关分析、回归分析等统计方法,构建扬花期冬小麦LAI反演模型并进行真实性检验.研究结果表明,6种植被指数与冬小麦LAI均具有显著相关性,其中NDGI和EVI反演模型效果较好,拟合方程决定系数R~2均高于0. 6,分别为0. 634和0. 623.最后通过精度验证,得出结论:EVI反演模型R~2最高,为0. 779,故选取EVI为自变量的二次模型为扬花期冬小麦LAI最佳反演模型.研究可为作物长势监测及产量估算等提供一定的理论依据.     

CoLM改进与多源遥感陆面数据同化系统研发

该报告以发展气候系统模式为核心,研发相关的模拟技术,确定关键物理和模发展的冠层辐射模型为三维辐射传输模型(简称3-D模型)以替换陆面模型CoLM中基于二流近似的辐射传输模块,将动力植被模块(DGVM)引入了陆面模型CoLM,实现了模型的改进;制备了2005—2010年比湿、气压、气温、风速(U,V)、降雨、入射短波辐射、入射长波辐射大气驱动数据集和土壤及植被功能型参数数据集;实现了一个高分辨率多源遥感陆面数据同化系统HDAS,包含了多种数据同化算法,并针对高分辨率陆面数据同化需要重点解决了高性能计算问题;能够在陆面过程模型的动力学框架内同化多源遥感观测以及其他观测资料,生产中国陆地区域内2005—2010年空间分辨率为5 km、时间分辨率为1 h的同化数据集。     

应用辐射传输理论对农作物电磁散射的研究

应用辐射传输理论对农作物的后向电磁散射特性进行了分析研究．农作物的散射模型用植被层和地面层组成的双层介质模型描述，散射模型的输入参数直接以农作物及地面的物理参数来表示．模拟结果与文献中的实验结果吻合得较好     

结合冠层密度的森林净初级生产力遥感估测

【目的】 森林冠层密度与林分年龄、植被生长状况有关,在区域森林净初级生产力遥感估测中,结合森林冠层密度以期提高估测精度。【方法】 以广东省韶关市为研究对象,选用2017年Landsat-8 OLI影像、2017年357块森林资源连续清查固定样地数据为主要信息源,分别采用随机森林、多元线性回归、人工神经网络和K最近邻分类法等4种模型,结合森林冠层密度制图器(FCD)进行区域森林净初级生产力特征变量的选取、参数建模、模型精度评价和森林净初级生产力空间制图。【结果】 特征变量中,红光波段(B4)、归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、叶面积指数(LAI)、缨帽变换土壤植被因子、纹理特征和地形特征在森林净初级生产力反演中有重要作用。将森林冠层密度因子加入反演模型后,4种遥感估测模型精度均有大幅度提高。对4种遥感估测模型进行性能比较,随机森林模型精度最高,其次是多元线性回归模型、人工神经网络模型,K-最近邻分类模型精度最低。研究区内森林净初级生产力平均值为10.689 t/(hm²·a),高森林净初级生产力 [≥18 t/(hm²·a)]林分面积仅占研究区的19.61%,主要分布在海拔较高的西北部。【结论】 结合冠层密度进行森林净初级生产力的建模,可有效提高模型估测精度。     

基于脉冲波Mueller矩阵解的系统响应函数对植被层地表面多参数的反演

由脉冲波入射一层非球形粒子植被层和下垫粗糙面的矢量辐射传输（VRT）方程，得到时间相关的Mueller矩阵解M；由脉冲波回波波形构造系统响应函数模型，建立散射系统参数组：植被散射强度矩阵Q、衰减系数矩阵a和地表面散射强度矩阵B以及下垫面散射时延τ.可以证明M与系统参数组是一致的.用自适应LM方法从M产生的脉冲回波波形估计系统参数组，然后从系统参数组解析地和数值地反演植被层和地表面物理参数.由Q，a及τ反演：粒子层厚度、粒子尺寸、取向、密度、介电常数，由B反演地面粗糙度和介电常数.数值结果显示，由回波波形估计系统参数组，再由系统参数组反演物理参数，是一种可行的反演方法.