基于GF-3和Landsat8遙感數(shù)據(jù)的土壤水分反演研究
發(fā)布時(shí)間:2021-08-11 20:37
基于我國(guó)首顆全極化雷達(dá)衛(wèi)星高分三號(hào)(GF-3)和Landsat8數(shù)據(jù),研究濃密植被覆蓋地表土壤水分反演方法。為了提高濃密植被覆蓋地表土壤水分反演精度,首先利用PROSAIL模型、實(shí)測(cè)植被參數(shù)及Landsat8光學(xué)數(shù)據(jù)分析了8種植被指數(shù)與植被冠層含水量的相關(guān)性,從中優(yōu)選出歸一化差異水指數(shù)(NDWI5)用于反演植被冠層含水量,并通過分析植被含水量和植被冠層含水量的關(guān)系,構(gòu)建植被含水量模型;然后結(jié)合植被含水量反演模型和簡(jiǎn)化MIMICS模型校正了植被對(duì)雷達(dá)后向散射系數(shù)的影響,最后基于AIEM建立裸土后向散射系數(shù)模擬數(shù)據(jù)集,發(fā)展一種主動(dòng)微波和光學(xué)數(shù)據(jù)協(xié)同反演濃密植被覆蓋地表土壤水分模型,并以山東省禹城市為研究區(qū),實(shí)現(xiàn)了玉米覆蓋下HH、VV和HH+VV 3種模式土壤水分反演。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:①NDWI5為最佳植被指數(shù),對(duì)于去除植被影響有較好效果;②基于此方法,利用GF-3和Landsat8衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演得到的土壤水分具有較高的精度;③相比HH和VV兩種極化模式,HH+VV雙通道模式對(duì)土壤水分反演結(jié)果更好,決定系數(shù)(R2)為0.4037,均方根誤差(RMSE)為0.0667 m
【文章來(lái)源】:地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2019,21(12)北大核心CSCD
【文章頁(yè)數(shù)】:12 頁(yè)
【部分圖文】:
山東禹城市位置及樣點(diǎn)分布
植被水分在970、1200、1500、2201 nm處于吸收峰和吸收谷,通過該波段計(jì)算得到植被指數(shù)與單葉片含水量存在相關(guān)性,而在像元尺度上,水分敏感波段還與單位體積內(nèi)的葉片數(shù)量有關(guān)[15],因此,基于水分敏感波段計(jì)算的植被指數(shù)可以反映植被冠層含水量[16]。在本研究中,選擇與水分敏感波段相關(guān)的8種植被指數(shù),并建立了它們與植被冠層含水量關(guān)系。植被指數(shù)計(jì)算公式如表2所示。PROSAIL模型是由PROSPECT模型和SAIL模型耦合而成,迄今為止它是模擬植被冠層光譜反射率最真實(shí)的模型[24]。通過PROSAIL模型既能初步優(yōu)選出幾種植被指數(shù),也能對(duì)比實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和PROSAIL模型優(yōu)選的最佳植被指數(shù)是否一致,從而保證最佳植被指數(shù)可靠性。因此本文以實(shí)測(cè)植被參數(shù)為主,設(shè)置PROSAIL模型參數(shù)(表3),通過Landsat8數(shù)據(jù)光譜響應(yīng)函數(shù),計(jì)算多光譜波段反射率(式(2))。
由于光學(xué)遙感只能獲取植被冠層信息,不能直接獲取植被含水量,所以需進(jìn)一步考慮植被含水量的獲取方法。部分學(xué)者通過分析植被莖稈含水量與冠層含水量相關(guān)性,并根據(jù)植被含水量等于二者之和,建立了植被含水量與植被冠層含水量的關(guān)系[30]。鑒于此,本文通過分析實(shí)測(cè)植被莖稈含水量(VWCstem)和冠層含水量(VCWC)的關(guān)系發(fā)現(xiàn)(圖5):莖稈水分約為冠層水分3.6倍(式(8)),R2為0.6503,這說(shuō)明二者間具有很強(qiáng)相關(guān)性。因此,基于植被含水量、莖稈含水量及冠層含水量關(guān)系,本文構(gòu)建了植被含水量(VWC)與植被冠層含水量(VC-WC)關(guān)系式(式(9))。本文利用Landsat8近紅外和短波紅外波段得到NDWI5,根據(jù)擬合公式(表6)計(jì)算植被冠層含水量,最后利用式(9)反演植被含水量(圖6)。由圖6可見,圖像整體呈現(xiàn)3種顏色:紅色、綠色及藍(lán)色,通過與RGB原始圖像對(duì)比可知,紅色區(qū)域?yàn)榇迩f和道路設(shè)施,容易識(shí)別,村莊周圍淺紅色為裸地;黃色為植被稀疏區(qū)域,植被含水量值約為1~4 kg/m2,綠色和藍(lán)色為濃密植被區(qū)域,植被含水量主要集中于4~7 kg/m2之間,與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)吻合。分析可知,除去村莊及裸地后,濃密植被區(qū)域約占整個(gè)區(qū)域90%,符合野外觀測(cè)到的實(shí)際情況。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]地表組合粗糙度不確定性引起的SAR反演土壤水分的不確定性分析[J]. 陳魯皖,韓玲,王文娟,秦小寶. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2018(01)
[2]全球36 km格網(wǎng)土壤水分逐日估算[J]. 賈艷昌,謝謨文,姜紅濤. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2017(06)
[3]微波與光學(xué)遙感協(xié)同反演旱區(qū)地表土壤水分研究[J]. 孔金玲,李菁菁,甄珮珮,楊笑天,楊晶,吳哲超. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2016(06)
[4]基于全極化雷達(dá)數(shù)據(jù)反演夏玉米覆蓋農(nóng)田表層土壤含水量[J]. 王春梅,余濤,孟慶巖,占玉林,楊健,李娟,魏香琴. 水資源與水工程學(xué)報(bào). 2014(02)
[5]植被覆蓋區(qū)土壤水分反演研究——以北京市為例[J]. 蔣金豹,張玲,崔希民,蔡慶空,孫灝. 國(guó)土資源遙感. 2014(02)
[6]光學(xué)信息分解被動(dòng)微波土壤濕度方法[J]. 王安琪,施建成,阿多,宮輝力. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2012(05)
[7]ASAR和TM數(shù)據(jù)協(xié)同反演植被覆蓋地表土壤水分的新方法[J]. 余凡,趙英時(shí). 中國(guó)科學(xué):地球科學(xué). 2011(04)
[8]植被含水量光學(xué)遙感估算方法研究進(jìn)展[J]. 張佳華,許云,姚鳳梅,王培娟,郭文娟,李莉,YANG LiMin. 中國(guó)科學(xué):技術(shù)科學(xué). 2010(10)
[9]植被覆蓋地表土壤水分遙感反演[J]. 周鵬,丁建麗,王飛,古麗加瑪麗·吾不力,張治廣. 遙感學(xué)報(bào). 2010(05)
本文編號(hào):3336853
【文章來(lái)源】:地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2019,21(12)北大核心CSCD
【文章頁(yè)數(shù)】:12 頁(yè)
【部分圖文】:
山東禹城市位置及樣點(diǎn)分布
植被水分在970、1200、1500、2201 nm處于吸收峰和吸收谷,通過該波段計(jì)算得到植被指數(shù)與單葉片含水量存在相關(guān)性,而在像元尺度上,水分敏感波段還與單位體積內(nèi)的葉片數(shù)量有關(guān)[15],因此,基于水分敏感波段計(jì)算的植被指數(shù)可以反映植被冠層含水量[16]。在本研究中,選擇與水分敏感波段相關(guān)的8種植被指數(shù),并建立了它們與植被冠層含水量關(guān)系。植被指數(shù)計(jì)算公式如表2所示。PROSAIL模型是由PROSPECT模型和SAIL模型耦合而成,迄今為止它是模擬植被冠層光譜反射率最真實(shí)的模型[24]。通過PROSAIL模型既能初步優(yōu)選出幾種植被指數(shù),也能對(duì)比實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和PROSAIL模型優(yōu)選的最佳植被指數(shù)是否一致,從而保證最佳植被指數(shù)可靠性。因此本文以實(shí)測(cè)植被參數(shù)為主,設(shè)置PROSAIL模型參數(shù)(表3),通過Landsat8數(shù)據(jù)光譜響應(yīng)函數(shù),計(jì)算多光譜波段反射率(式(2))。
由于光學(xué)遙感只能獲取植被冠層信息,不能直接獲取植被含水量,所以需進(jìn)一步考慮植被含水量的獲取方法。部分學(xué)者通過分析植被莖稈含水量與冠層含水量相關(guān)性,并根據(jù)植被含水量等于二者之和,建立了植被含水量與植被冠層含水量的關(guān)系[30]。鑒于此,本文通過分析實(shí)測(cè)植被莖稈含水量(VWCstem)和冠層含水量(VCWC)的關(guān)系發(fā)現(xiàn)(圖5):莖稈水分約為冠層水分3.6倍(式(8)),R2為0.6503,這說(shuō)明二者間具有很強(qiáng)相關(guān)性。因此,基于植被含水量、莖稈含水量及冠層含水量關(guān)系,本文構(gòu)建了植被含水量(VWC)與植被冠層含水量(VC-WC)關(guān)系式(式(9))。本文利用Landsat8近紅外和短波紅外波段得到NDWI5,根據(jù)擬合公式(表6)計(jì)算植被冠層含水量,最后利用式(9)反演植被含水量(圖6)。由圖6可見,圖像整體呈現(xiàn)3種顏色:紅色、綠色及藍(lán)色,通過與RGB原始圖像對(duì)比可知,紅色區(qū)域?yàn)榇迩f和道路設(shè)施,容易識(shí)別,村莊周圍淺紅色為裸地;黃色為植被稀疏區(qū)域,植被含水量值約為1~4 kg/m2,綠色和藍(lán)色為濃密植被區(qū)域,植被含水量主要集中于4~7 kg/m2之間,與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)吻合。分析可知,除去村莊及裸地后,濃密植被區(qū)域約占整個(gè)區(qū)域90%,符合野外觀測(cè)到的實(shí)際情況。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]地表組合粗糙度不確定性引起的SAR反演土壤水分的不確定性分析[J]. 陳魯皖,韓玲,王文娟,秦小寶. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2018(01)
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[3]微波與光學(xué)遙感協(xié)同反演旱區(qū)地表土壤水分研究[J]. 孔金玲,李菁菁,甄珮珮,楊笑天,楊晶,吳哲超. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2016(06)
[4]基于全極化雷達(dá)數(shù)據(jù)反演夏玉米覆蓋農(nóng)田表層土壤含水量[J]. 王春梅,余濤,孟慶巖,占玉林,楊健,李娟,魏香琴. 水資源與水工程學(xué)報(bào). 2014(02)
[5]植被覆蓋區(qū)土壤水分反演研究——以北京市為例[J]. 蔣金豹,張玲,崔希民,蔡慶空,孫灝. 國(guó)土資源遙感. 2014(02)
[6]光學(xué)信息分解被動(dòng)微波土壤濕度方法[J]. 王安琪,施建成,阿多,宮輝力. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2012(05)
[7]ASAR和TM數(shù)據(jù)協(xié)同反演植被覆蓋地表土壤水分的新方法[J]. 余凡,趙英時(shí). 中國(guó)科學(xué):地球科學(xué). 2011(04)
[8]植被含水量光學(xué)遙感估算方法研究進(jìn)展[J]. 張佳華,許云,姚鳳梅,王培娟,郭文娟,李莉,YANG LiMin. 中國(guó)科學(xué):技術(shù)科學(xué). 2010(10)
[9]植被覆蓋地表土壤水分遙感反演[J]. 周鵬,丁建麗,王飛,古麗加瑪麗·吾不力,張治廣. 遙感學(xué)報(bào). 2010(05)
本文編號(hào):3336853
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