基于SEVI的復(fù)雜地形山區(qū)植被FPAR遙感反演與地形效應(yīng)評估
發(fā)布時間:2022-02-04 21:26
植物吸收性光合有效輻射分量(FPAR)的遙感反演是生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的核心研究內(nèi)容之一,但在復(fù)雜地形山區(qū),其估算精度嚴(yán)重受到地形效應(yīng)的影響(包括本影與落影)。本文利用能夠消除地形陰影影響的陰影消除植被指數(shù)(SEVI)對山區(qū)遙感影像進(jìn)行FPAR反演,并分別與基于不同影像預(yù)處理程度計(jì)算的歸一化植被指數(shù)(NDVI)、比值型植被指數(shù)(RVI)反演的FPAR做對比分析,以評估復(fù)雜山區(qū)反演FPAR存在的地形效應(yīng)。結(jié)果表明:在不做地形校正的情況下,基于NDVI與RVI反演FPAR會使得本影及落影區(qū)域的值遠(yuǎn)小于非陰影區(qū)域的值,它們的相對誤差均大于70%;基于C校正后的NDVI與RVI反演FPAR可以較好地校正本影區(qū)域,相對誤差降至約6.974%,但落影處的校正效果不明顯,相對誤差約為48.133%;而基于SEVI反演FPAR無需DEM數(shù)據(jù)的支持,可以達(dá)到經(jīng)FLAASH+C組合校正后NDVI與RVI反演FPAR相似的結(jié)果,且能改善落影區(qū)域的地形校正效果,相對誤差降至約2.730%。
【文章來源】:地球信息科學(xué)學(xué)報. 2020,22(08)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:10 頁
【部分圖文】:
福建省武夷山國家自然保護(hù)區(qū)實(shí)驗(yàn)區(qū)及驗(yàn)證樣本
地形陰影按照構(gòu)成原理可以分為本影與落影,本影是某一時間點(diǎn)地物未被太陽光直接照射的陰暗區(qū)域(圖2藍(lán)色截平面),落影是地物投射在某些區(qū)域的影子(圖2紅色截平面)。為了驗(yàn)證不同預(yù)處理程度的數(shù)據(jù)以及不同植被指數(shù)估算FPAR的抗地形效果,本文在整個研究區(qū)內(nèi)選擇了104組本影、落影以及相鄰陽坡的3種地物樣本(圖2),并采用了3種不同的方法,包括樣本數(shù)據(jù)的相對誤差分析,F(xiàn)PAR與cosi的相關(guān)性分析,以及不同F(xiàn)PAR結(jié)果的統(tǒng)計(jì)對比分析。樣本數(shù)據(jù)選擇的方法如下:(1)本影區(qū)域。首先利用常規(guī)監(jiān)督分類方法將研究區(qū)遙感影像分為山體陰影區(qū)域和非陰影區(qū)域。如果一個陰影像元在太陽入射方向的坡度角大于或等于太陽高度角,那么這個陰影像元就是本影。因此,可以利用以下三角公式模型來提取本影。
陰影消除植被指數(shù)(SEVI)是一種特殊的植被指數(shù),公式如下:式中:Bnir為近紅外波段反射率;Bred為紅色波段反射率;f(?)為地形調(diào)節(jié)因子,可以控制它來調(diào)節(jié)陰陽坡的植被指數(shù)數(shù)值。f(?)的算法公式如下:
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于GF-1/WFV數(shù)據(jù)的三江源草地月度NPP反演研究[J]. 袁燁城,李寶林,王雙,孫慶齡,張濤,張志軍. 地球信息科學(xué)學(xué)報. 2018(12)
[2]Estimation of net primary productivity and its driving factors in the Ili River Valley,China[J]. JIAO Wei,CHEN Yaning,LI Weihong,ZHU Chenggang,LI Zhi. Journal of Arid Land. 2018(05)
[3]陡峭山區(qū)影像的半經(jīng)驗(yàn)地形校正[J]. 林起楠,黃華國,陳玲,陳爾學(xué). 遙感學(xué)報. 2017(05)
[4]TM遙感圖像FLAASH大氣校正異常值的改正[J]. 溫素馨,韋玉春,汪美會. 測繪科學(xué). 2017(07)
[5]基于波段比模型的地形調(diào)節(jié)植被指數(shù)組合算法構(gòu)建與驗(yàn)證[J]. 江洪,何國金,黃海明,曹小杰,汪小欽,張兆明. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2017(05)
[6]植被二向性反射統(tǒng)一模型[J]. 徐希孺,范聞捷,李舉材,趙鵬,陳高星. 中國科學(xué):地球科學(xué). 2017(02)
[7]南方丘陵區(qū)植被覆蓋度遙感估算的地形效應(yīng)評估[J]. 吳志杰,何國金,黃紹霖,王猛猛,林金堂. 遙感學(xué)報. 2017(01)
[8]南方丘陵區(qū)植被覆蓋度遙感估算與時空變化研究——以福建省永定縣為例[J]. 吳志杰,何國金,王猛猛,傅嬌鳳,鄒丹. 遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2016(06)
[9]高山峽谷地區(qū)遙感圖像地形校正[J]. 陳建珍,何超,寇衛(wèi)利. 山地學(xué)報. 2016(05)
[10]基于輻射傳輸模型的FPARgreen與幾種植被指數(shù)的關(guān)系研究[J]. 董恒,何枋鍵,張城芳. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2016(04)
本文編號:3613970
【文章來源】:地球信息科學(xué)學(xué)報. 2020,22(08)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:10 頁
【部分圖文】:
福建省武夷山國家自然保護(hù)區(qū)實(shí)驗(yàn)區(qū)及驗(yàn)證樣本
地形陰影按照構(gòu)成原理可以分為本影與落影,本影是某一時間點(diǎn)地物未被太陽光直接照射的陰暗區(qū)域(圖2藍(lán)色截平面),落影是地物投射在某些區(qū)域的影子(圖2紅色截平面)。為了驗(yàn)證不同預(yù)處理程度的數(shù)據(jù)以及不同植被指數(shù)估算FPAR的抗地形效果,本文在整個研究區(qū)內(nèi)選擇了104組本影、落影以及相鄰陽坡的3種地物樣本(圖2),并采用了3種不同的方法,包括樣本數(shù)據(jù)的相對誤差分析,F(xiàn)PAR與cosi的相關(guān)性分析,以及不同F(xiàn)PAR結(jié)果的統(tǒng)計(jì)對比分析。樣本數(shù)據(jù)選擇的方法如下:(1)本影區(qū)域。首先利用常規(guī)監(jiān)督分類方法將研究區(qū)遙感影像分為山體陰影區(qū)域和非陰影區(qū)域。如果一個陰影像元在太陽入射方向的坡度角大于或等于太陽高度角,那么這個陰影像元就是本影。因此,可以利用以下三角公式模型來提取本影。
陰影消除植被指數(shù)(SEVI)是一種特殊的植被指數(shù),公式如下:式中:Bnir為近紅外波段反射率;Bred為紅色波段反射率;f(?)為地形調(diào)節(jié)因子,可以控制它來調(diào)節(jié)陰陽坡的植被指數(shù)數(shù)值。f(?)的算法公式如下:
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于GF-1/WFV數(shù)據(jù)的三江源草地月度NPP反演研究[J]. 袁燁城,李寶林,王雙,孫慶齡,張濤,張志軍. 地球信息科學(xué)學(xué)報. 2018(12)
[2]Estimation of net primary productivity and its driving factors in the Ili River Valley,China[J]. JIAO Wei,CHEN Yaning,LI Weihong,ZHU Chenggang,LI Zhi. Journal of Arid Land. 2018(05)
[3]陡峭山區(qū)影像的半經(jīng)驗(yàn)地形校正[J]. 林起楠,黃華國,陳玲,陳爾學(xué). 遙感學(xué)報. 2017(05)
[4]TM遙感圖像FLAASH大氣校正異常值的改正[J]. 溫素馨,韋玉春,汪美會. 測繪科學(xué). 2017(07)
[5]基于波段比模型的地形調(diào)節(jié)植被指數(shù)組合算法構(gòu)建與驗(yàn)證[J]. 江洪,何國金,黃海明,曹小杰,汪小欽,張兆明. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2017(05)
[6]植被二向性反射統(tǒng)一模型[J]. 徐希孺,范聞捷,李舉材,趙鵬,陳高星. 中國科學(xué):地球科學(xué). 2017(02)
[7]南方丘陵區(qū)植被覆蓋度遙感估算的地形效應(yīng)評估[J]. 吳志杰,何國金,黃紹霖,王猛猛,林金堂. 遙感學(xué)報. 2017(01)
[8]南方丘陵區(qū)植被覆蓋度遙感估算與時空變化研究——以福建省永定縣為例[J]. 吳志杰,何國金,王猛猛,傅嬌鳳,鄒丹. 遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2016(06)
[9]高山峽谷地區(qū)遙感圖像地形校正[J]. 陳建珍,何超,寇衛(wèi)利. 山地學(xué)報. 2016(05)
[10]基于輻射傳輸模型的FPARgreen與幾種植被指數(shù)的關(guān)系研究[J]. 董恒,何枋鍵,張城芳. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2016(04)
本文編號:3613970
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