本文關(guān)鍵詞：基于PROSPECT-PLUS模型植物葉片多種色素高光譜定量遙感反演模型與機(jī)理研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：植物葉片色素信息特征是植物生理生態(tài)狀況的重要表征之一,而葉片色素的光譜特征正好處于太陽(yáng)光到達(dá)近地面的高能光譜區(qū)域。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,高光譜遙感技術(shù)為植被色素信息特征檢測(cè)或監(jiān)測(cè)提供了一種有效的途徑,因此,使用高光譜遙感技術(shù)在色素信息特征波段400-800 nm的高能光譜區(qū)間檢測(cè)或監(jiān)測(cè)葉片色素變化,可間接地提供植被生理生態(tài)的信息特征。植物葉片光譜特征是影響葉片光學(xué)屬性因子的綜合表征,基于光學(xué)輻射傳輸模型在葉片色素的波段特征區(qū)域定量描述影響葉片光學(xué)屬性因子是準(zhǔn)確獲取植物葉片色素信息特征的有效手段。為此,本文基于廣泛使用于定量描述植被的葉片光學(xué)輻射傳輸PROSPECT模型,通過對(duì)葉片光學(xué)屬性因子中葉片生理生態(tài)光學(xué)響應(yīng)因子、葉片表面幾何特征因子的進(jìn)一步定量研究,構(gòu)建相對(duì)原有PROSPECT模型對(duì)葉片光譜特征模擬和色素含量反演具有提高和拓展功能的PROSPECT-SPPP、PROSPECT-SGED和PROSEPCT-PLUS葉片色素光學(xué)輻射傳輸模型。葉片PROSPECT模型能夠反映葉片生理生態(tài)特征的色素特定吸收系數(shù)的波段重疊特征和各種色素含量的高線性相關(guān)關(guān)系,限制了多色素信息特征的葉片光譜特征模擬和相應(yīng)色素含量反演,本文通過使用吸收光譜分峰技術(shù)中的G-L函數(shù)擬合方法對(duì)色素特定吸收系數(shù)進(jìn)行函數(shù)化,并修改和增加反映色素信息特征函數(shù)項(xiàng)(葉綠素a、葉綠素b、類胡蘿卜素和花青素),使k(λ)函數(shù)中各種色素特定吸收系數(shù)的線性關(guān)系轉(zhuǎn)化為相應(yīng)色素特定吸收系數(shù)G-L函數(shù)的非線性函數(shù)關(guān)系；并利用各種色素標(biāo)準(zhǔn)樣品在有機(jī)溶液中的吸收特征與葉片中吸收特征的關(guān)系,獲取在估算葉片中各種色素特定吸收系數(shù)時(shí)G-L函數(shù)所需的必要的色素吸收峰個(gè)數(shù)和吸收峰峰位及引入色素特性吸收系數(shù)吸收紅移位移定量參數(shù),達(dá)到葉綠素a、葉綠素b、類胡蘿卜素和花青素特定吸收系數(shù)波段重疊的分離。建立一個(gè)在400-800nm區(qū)間含有可細(xì)分光合色素(葉綠素a、葉綠素b和類胡蘿卜素)和非光合色素(花青素)信息特征的PROSPECT-SPPP葉片色素光學(xué)輻射傳輸模型。葉片PROSPECT模型,使用一個(gè)入射光最大角的理想值來定量描述單位立體角的葉片表面幾何特征,限制了對(duì)不同植物葉片表面幾何特征的色素含量反演精度和對(duì)非天底方向光源葉片色素含量的反演,本文通過使用DHRFspec模型對(duì)PROSPECT模型光學(xué)輻射傳輸中葉片表面界面反射輻射特征的定量表達(dá)；同時(shí),引入了能夠定量描述葉片表面幾何特征因子的參數(shù)(葉片表面粗糙度)和一個(gè)可以定量光源入射方向的輸入變量,能夠解決光源來源非天底方向在葉片表面的“V”結(jié)構(gòu)中形成的界面反射中陰影和遮擋現(xiàn)象定量描述,構(gòu)建了一個(gè)在500-800 nm光譜區(qū)間能夠定量描述葉片表面幾何特征和提供一個(gè)可拓展葉片色素PROSPECT模型光源入射角到非天底方向的PROSPECT-SGED葉片色素光學(xué)輻射傳輸模型。同時(shí),也使PROSPECT模型光源輻射傳輸理論與BRDF幾何光學(xué)模型完全耦合。在PROSPECT模型光學(xué)輻射傳輸框架下的500-800 nm光譜區(qū)間通過使用光譜分峰技術(shù)中的G-L函數(shù)對(duì)該波段區(qū)間特征色素的特定吸收系數(shù)進(jìn)行函數(shù)化和使用DHRFspec模型對(duì)葉片表面界面反射輻射特征定量表達(dá),同時(shí)進(jìn)行對(duì)葉片光學(xué)屬性影響因子(葉片生理生態(tài)光學(xué)響應(yīng)因子和葉片表面幾何特征因子)的進(jìn)一步定量描述,提供了一個(gè)既可以反映可細(xì)分光合色素(葉綠素a和葉綠素b)信息特征,也可以用于非天底方向光源的可細(xì)分光合色素反演功能的PROSPECT-PLUS葉片色素光學(xué)輻射傳輸模型,同時(shí),也是PROSPECT模型與BRDF幾何光學(xué)模型耦合的補(bǔ)充。最后,利用構(gòu)建的ZHELOP數(shù)據(jù)集、LOPEX93篩選數(shù)據(jù)集和NNDHRF數(shù)據(jù)集,分別進(jìn)行了PROSPECT-SPPP、PROSPECT-SGED和PROSPECT-PLUS葉片色素光學(xué)輻射傳輸模參數(shù)的獲取、模型模擬和反演功能的驗(yàn)證,并與以前的PROSPECST模型版本比較,結(jié)果是(1) PROSPECT-SPPP模型能夠分離具有波段重疊特征多種色素特定吸收系數(shù),如在ZHELOP數(shù)據(jù)集中,成功分離了葉綠素a、葉綠素b、類胡蘿卜素和花青素特定吸收系數(shù)。在模型功能方面,能夠模擬具有波段重疊特征多種色素信息特征葉片的光譜特征和反演葉片中相應(yīng)的色素含量,與PROSPECT-5相比,PROSPECT-SPPP模型能夠提高葉片模擬精度和拓寬葉片色素種類及含量的反演；(2) PROSPECT-SGED模型能夠使用任意光源入射角葉片500-800nm光譜定量反演的葉片葉綠素含量。與PROSPECT-4相比,PROSPECT-SGED模型能夠提高光源在天底方向葉綠素含量反演精度；(3)PROSPECT-PLUS模型不僅能夠模擬光源在天底方向含量葉綠素a、葉綠素b信息特征葉片在500-800 nm區(qū)間的光譜特征和能夠反演這些色素的含量,也能夠使用光源在非天底方向上葉片反射光譜反演葉綠素a和葉綠素b的含量。與PROSPECT-SPPP相比,PROSPECT-PLUS模型提高了對(duì)葉綠素a和葉綠素b的含量的反演精度�？傊�,通過使用光譜分峰技術(shù)中的G-L函數(shù)和DHRFspec模型在PROSPECT模型光學(xué)輻射傳輸框架下對(duì)葉片生理生態(tài)光學(xué)響應(yīng)因子及葉片表面幾何特征因子的進(jìn)一步定量,解決了葉片光學(xué)輻射傳輸模型中各種色素特性吸收系數(shù)重疊波段特征的分離和光源來源非天底方向在葉片表面的“V”結(jié)構(gòu)中形成的界面反射中陰影和遮擋現(xiàn)象定量描述的科學(xué)問題,構(gòu)建了新的PROSPECT模型(PROSPECT-SPPP、PROSPECT-SGED和 PROSPECT-PLUS葉片色素光學(xué)輻射傳輸模型),提高和拓寬了PROSPECT模型對(duì)含有色素信息特征葉片的光譜模型和色素反演功能,為PROSPECT模型的發(fā)展提供了補(bǔ)充,同時(shí)也使PROSPECT模型與BRDF模型進(jìn)行完全耦合。
【關(guān)鍵詞】：植物葉片色素信息特征 高光譜遙感 葉片光學(xué)屬性影響因子 PROSPECT模型 PROSPECT-SPPP模型 PROSPECT-SGED模型 PROSPECT-PLUS模型
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：Q946;TP79
【目錄】：

• 致謝8-9
• 索引9-12
• 摘要12-14
• Abstract14-30
• 第一章 緒論30-58
• 1.1 研究背景及意義30-32
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展32-56
• 1.2.1 影響葉片光學(xué)屬性的主要因子32-34
• 1.2.2 葉片光學(xué)輻射傳輸模型對(duì)葉片光學(xué)屬性影響因子的定量研究34-40
• 1.2.3 葉片各種色素信息特征因子40-52
• 1.2.3.1 葉片光學(xué)屬性對(duì)葉片各種色素信息特征因子的響應(yīng)40-48
• 1.2.3.2 葉片色素信息特征因子在PROSPECT模型中定量機(jī)制及存在問題48-50
• 1.2.3.3 葉片多種色素信息特征因子在光學(xué)輻射傳輸模型定量理論依據(jù)50-52
• 1.2.4 葉片表面幾何特征因子52-56
• 1.2.4.1 葉片光學(xué)屬性對(duì)葉片表面幾何特征因子的響應(yīng)52
• 1.2.4.2 葉片表面幾何特征因子在PROSPECT模型中作用機(jī)制及存在問題52-54
• 1.2.4.3 葉片表面幾何特征在PROSPECT光學(xué)輻射傳輸模型中定量理論依據(jù)54-56
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容56-58
• 第二章 基于PROSPECT模型植物葉片色素高光譜遙感模型構(gòu)建與機(jī)理58-78
• 2.1 已建PROSPECT模型光學(xué)輻射傳輸機(jī)理58-63
• 2.1.1 PROSPECT模型葉片內(nèi)部單元層的光學(xué)輻射傳輸理論58-60
• 2.1.2 PROSPECT模型第一層葉片單元層光學(xué)輻射傳輸理論60-61
• 2.1.3 PROSPECT模型N層單元層葉片光學(xué)輻射傳輸?shù)鷻C(jī)理61-63
• 2.1.3.1 PROSPECT模型N層單元層葉片中同質(zhì)光學(xué)輻射傳輸?shù)?/span>62
• 2.1.3.2 PROSPECT模型N層單元層葉片中異質(zhì)光學(xué)輻射傳輸?shù)?/span>62-63
• 2.2 構(gòu)建PROSPECT-SPPP光學(xué)輻射傳輸模型的機(jī)理63-69
• 2.2.1 PROSPECT-SPPP模型色素信息特征函數(shù)項(xiàng)的確定64-66
• 2.2.2 PROSPECT-SPPP模型中色素特定吸收系數(shù)G-L函數(shù)化66-68
• 2.2.2.1 PROSPECT-SPPP模型中色素特定吸收系數(shù)吸收峰個(gè)數(shù)的確定66-67
• 2.2.2.2 PROSPECT-SPPP模型中使用G-L定量色素特定吸收系數(shù)67
• 2.2.2.3 PROSPECT-SPPP模型中可細(xì)分色素在活體葉片吸收峰紅移位移定量67-68
• 2.2.3 使用G-L函數(shù)化的色素特定吸收系數(shù)構(gòu)建PROSPECT-SPPP光學(xué)輻射傳輸模型68-69
• 2.3 構(gòu)建PROSPECT-SGED光學(xué)輻射傳輸模型機(jī)理69-74
• 2.3.1 使用葉片幾何特征重建葉片近軸面界面平均透射69-72
• 2.3.2 通過定量葉片表面幾何特征參數(shù)構(gòu)建PROSPECT-SGED模型72-74
• 2.4 構(gòu)建PROSPECT-PLUS模型光學(xué)輻射傳輸機(jī)理74-75
• 2.5 植物葉片色素光學(xué)輻射傳輸模型構(gòu)建機(jī)理技術(shù)路線圖75-78
• 第三章 植物葉片色素光學(xué)輻射傳輸模型研究所需實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取與方法78-104
• 3.1 構(gòu)建植物葉片色素光學(xué)輻射傳輸模型所需的支撐數(shù)據(jù)78-81
• 3.1.1 PROSPECT葉片色素光學(xué)輻射傳輸模型運(yùn)行所需基本數(shù)據(jù)特征78-79
• 3.1.2 新構(gòu)建的植物葉片色素光學(xué)輻射傳輸模型所需實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)79-81
• 3.1.2.1 PROSPECT-SPPP模型所需的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)79-80
• 3.1.2.2 PROSPECT-SGED模型所需的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)80-81
• 3.1.2.3 PROSPECT-PLUS模型所需的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)81
• 3.2 ZHELOP數(shù)據(jù)集81-91
• 3.2.1 ZHELOP數(shù)據(jù)集獲取材料與準(zhǔn)備82-83
• 3.2.2 ZHELOP數(shù)據(jù)集獲取儀器介紹83-85
• 3.2.2.1 葉片光學(xué)屬性特征數(shù)據(jù)獲取儀器選擇83-84
• 3.2.2.2 葉片色素?cái)?shù)據(jù)獲取儀器選擇84-85
• 3.2.3 ZHELOP數(shù)據(jù)集獲取方法85-88
• 3.2.3.1 葉片光學(xué)屬性特征數(shù)據(jù)獲取方法85-86
• 3.2.3.2 葉片色素信息特征數(shù)據(jù)獲取方法86-88
• 3.2.4 ZHELOP數(shù)據(jù)集生物理化參數(shù)與光譜信息特征分析88-91
• 3.2.4.1 ZHELOP數(shù)據(jù)集葉片生物理化參數(shù)信息特征88
• 3.2.4.2 ZHELOP數(shù)據(jù)集色素含量分布特征88-89
• 3.2.4.3 ZHELOP數(shù)據(jù)集色素含量之間的線性相關(guān)性特征89-90
• 3.2.4.4 ZHELOP數(shù)據(jù)集葉片典型色素光譜信息特征90-91
• 3.3 LOPEX93篩選數(shù)據(jù)集91-94
• 3.3.1 LOPEX93數(shù)據(jù)庫(kù)介紹與數(shù)據(jù)篩選91-93
• 3.3.2 LOPEX93篩選數(shù)據(jù)集色素信息特征分析93-94
• 3.3.2.1 LOPEX93篩選數(shù)據(jù)集葉片生物理化參數(shù)信息特征93
• 3.3.2.2 LOPEX93篩選數(shù)據(jù)集色素含量分布特征93-94
• 3.3.2.3 LOPEX93篩選數(shù)據(jù)集色素含量之間的線性相關(guān)性特征94
• 3.4 NNDHRF數(shù)據(jù)集94-104
• 3.4.1 NNDHRF數(shù)據(jù)集對(duì)象選擇與介紹95
• 3.4.2 NNDHRF數(shù)據(jù)集獲取實(shí)驗(yàn)儀器與介紹95-98
• 3.4.2.1 ASD FieldSpec R~③便攜式地物光譜測(cè)量?jī)x96
• 3.4.2.2 光學(xué)測(cè)角儀96-98
• 3.4.3 NNDHRF數(shù)據(jù)集獲取方法98-99
• 3.4.3.1 半球方向上BRDF光譜數(shù)據(jù)獲取98-99
• 3.4.3.2 葉片色素含量的獲取99
• 3.4.4 NNDHRF數(shù)據(jù)集獲取獲取實(shí)驗(yàn)控制99-100
• 3.4.5 NNDHRF數(shù)據(jù)集的特征分析100-104
• 3.4.5.1 NNDHRF數(shù)據(jù)集葉片色素含量特征分析100
• 3.4.5.2 NNDHRF數(shù)據(jù)集葉片光譜特征分析100-104
• 第四章 植物葉片色素光學(xué)輻射傳輸模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析104-158
• 4.1 新建植物葉片色素光學(xué)輻射傳輸模型運(yùn)行技術(shù)路線圖104-105
• 4.2 PROSPECT-SPPP模型運(yùn)行結(jié)果與分析105-125
• 4.2.1 PROSPECT-SPPP模型參數(shù)獲取106-113
• 4.2.1.1 PROSPECT-SPPP模型中與葉片樣本有關(guān)的模型參數(shù)獲取107-108
• 4.2.1.2 PROSPECT-SPPP模型中與葉片固有屬性相關(guān)的參數(shù)獲取108-113
• 4.2.2 PROSPECT-SPPP模型光譜模擬與反演113-123
• 4.2.2.1 PROSPECT-SPPP模型光譜模擬與驗(yàn)證113-119
• 4.2.2.2 PROSPECT-SPPP模型色素含量反演與驗(yàn)證119-123
• 4.2.3 小結(jié)123-125
• 4.3 PROSPECT-SGED模型運(yùn)行結(jié)果與分析125-141
• 4.3.1 PROSPECT-SGED模型參數(shù)獲取125-130
• 4.3.1.1 PROSPECT-SGED模型中與葉片樣本有關(guān)的參數(shù)獲取126-128
• 4.3.1.2 PROSPECT-SGED模型中與固有屬性相關(guān)的參數(shù)獲取128-130
• 4.3.2 PROSPECT-SGED模型在光源天底方向模擬與反演130-137
• 4.3.2.1 PROSPECT-SGED模型在光源天底方向上的光譜模擬與驗(yàn)證131-135
• 4.3.2.2 PROSPECT-SGED模型在光源天底方向上的色素含量反演與驗(yàn)證135-137
• 4.3.3 PROSPECT-SGED模型非天底光源色素含量反演137-139
• 4.3.4 小結(jié)139-141
• 4.4 PROSPECT-PLUS模型運(yùn)行結(jié)果與分析141-158
• 4.4.1 PROSPECT-PLUS模型參數(shù)獲取141-145
• 4.4.1.1 PROSPECT-PLUS模型中與葉片樣本有關(guān)參數(shù)141-142
• 4.4.1.2 PROSPECT-PLUS模型中與葉片固有屬性相關(guān)參數(shù)獲取結(jié)果142-145
• 4.4.2 PROSPECT-PLUS天底方向光源光譜模擬與反演145-151
• 4.4.2.1 天底方向上光源的光譜模擬與驗(yàn)證145-149
• 4.4.2.2 PROSPECT-PLUS模型光源天底方向上的色素含量反演與驗(yàn)證149-151
• 4.4.3 PROSPECT-PLUS模型非天底光源色素含量反演151-155
• 4.4.4 小結(jié)155-158
• 第五章 結(jié)論、創(chuàng)新點(diǎn)與展望158-172
• 5.1 結(jié)論158-166
• 5.1.1 PROSPECT-SPPP模型159-162
• 5.1.1.1 PROSPECT-SPPP模型構(gòu)建機(jī)理159-160
• 5.1.1.2 PROSPECT-SPPP模型參數(shù)獲取160-161
• 5.1.1.3 PROSPECT-SPPP模型功能驗(yàn)證161-162
• 5.1.2 PROSPECT-SGED模型162-164
• 5.1.2.1 PROSPECT-SGED模型構(gòu)建機(jī)理162-163
• 5.1.2.2 PROSPECT-SGED模型參數(shù)獲取163-164
• 5.1.2.3 PROSPECT-SGED模型功能驗(yàn)證164
• 5.1.3 PROSPECT-PLUS模型164-166
• 5.1.3.1 PROSPECT-PLUS模型參數(shù)獲取165
• 5.1.3.2 PROSPECT-PLUS模型功能驗(yàn)證165-166
• 5.3 創(chuàng)新點(diǎn)166-168
• 5.3.1 新數(shù)據(jù)167
• 5.3.2 數(shù)據(jù)獲取167
• 5.3.3 模型構(gòu)建方法167-168
• 5.4 研究不足與后續(xù)研究168-170
• 5.4.1 數(shù)據(jù)缺陷168-169
• 5.4.2 對(duì)影響葉片光學(xué)屬性因子的定量169-170
• 5.5 展望170-172
• 5.5.1 PROSPECT-SPPP模型170
• 5.5.2 PROSPECT-SGED模型170-171
• 5.5.3 PROSPECT-PLUS模型171-172
• 主要參數(shù)文獻(xiàn)172-180
• 攻讀博士期間的科研成果180-181
• 附件18

  本文關(guān)鍵詞：基于PROSPECT-PLUS模型植物葉片多種色素高光譜定量遙感反演模型與機(jī)理研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：379122