基于高光譜信息的楊樹人工林生產(chǎn)力遙感估算模型的研究.pdf

1、森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，對(duì)維持全球碳平衡、調(diào)節(jié)氣候變化起著至關(guān)重要的作用。隨著森林面積的減少，大力發(fā)展人工林是當(dāng)今世界各國(guó)緩解森林資源短缺、增強(qiáng)固碳潛力、促進(jìn)人類可持續(xù)發(fā)展的重要手段。楊樹是我國(guó)主要的人工林樹種之一，對(duì)提高我國(guó)固碳增匯水平以及增加經(jīng)濟(jì)用材等方面具有巨大潛力。植被生產(chǎn)力是衡量碳匯能力的一個(gè)重要指標(biāo)。因此，對(duì)楊樹生產(chǎn)力準(zhǔn)確、快速估算具有重大意義。
　　目前，生產(chǎn)力的估算方法主要有生物量法、微氣象法和遙感測(cè)算法，由于遙

2、感測(cè)算法具有快速、高效等優(yōu)勢(shì)，已成為生產(chǎn)力估算的熱門研究手段。光能利用率模型由于機(jī)理明確、計(jì)算簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，在遙感估算生產(chǎn)力的應(yīng)用中最為廣泛。該模型中存在兩個(gè)受生理生態(tài)以及環(huán)境影響的重要參數(shù)，分別為光能利用率(LUE)和光合有效輻射吸收比例(FAPAR)。其中，LUE的估算需要確定最大光能利用率(LUEmax)，F(xiàn)APAR主要基于比爾定律利用葉面積對(duì)其進(jìn)行估算。目前在遙感法測(cè)算植被生產(chǎn)力模型中，LUEmx在同種類型植被中被視為一個(gè)定值，但

3、LUEmax在不同植被環(huán)境及其不同生長(zhǎng)期都具有一定差異，會(huì)隨植物自身生理生態(tài)狀態(tài)的變化而變化;冠層FAPAR估算模型中較少涉及機(jī)理影響因素。從而導(dǎo)致傳統(tǒng)遙感法估算LUE、FAPAR存在不確定性，影響生產(chǎn)力估算精度。
　　高光譜技術(shù)通過(guò)輻射傳輸模型和數(shù)學(xué)方法，可從波譜信息中提取不同植被及其不同環(huán)境參數(shù)的有用信息，有助于LUEmax和FAPAR的精確反演，對(duì)提高遙感估算植被生產(chǎn)力的精度具有一定可行性。但針對(duì)具體植被，其特征波段的選擇具

4、有一定差異性。只有實(shí)現(xiàn)最佳波段的精確選取，才能提高模型的估算精度。
　　本文將以位于河北省衡水市的黃淮海平原楊樹（片）林作為研究對(duì)象，在改進(jìn)高光譜最佳波段提取算法的基礎(chǔ)上，并研究構(gòu)建基于光譜指數(shù)的生理生態(tài)參數(shù)反演模型;研究確定LUE和FAPAR與生理生態(tài)參數(shù)之間的定量關(guān)系;再利用LUE、FAPAR與總初級(jí)生產(chǎn)力(GPP)的關(guān)系，研究構(gòu)建了楊樹GPP光譜反演模型（LUEmax+FAPARchl模型）;采用渦度相關(guān)法實(shí)測(cè)得到的GPP數(shù)

5、據(jù)，對(duì)所構(gòu)建的GPP模型進(jìn)行驗(yàn)證。并與傳統(tǒng)的遙感GPP模型相比較，進(jìn)一步分析其精度。最后對(duì)驗(yàn)證的模型進(jìn)行初步應(yīng)用。本研究旨在為遙感估算楊樹人工林GPP提供理論依據(jù)與技術(shù)支撐，對(duì)進(jìn)一步提高GPP估算精度具有重要的作用和意義。主要結(jié)論如下:
　　(1)本研究通過(guò)分析最佳指數(shù)法與相關(guān)系數(shù)法的優(yōu)缺點(diǎn)，利用熵權(quán)法有機(jī)的將這兩種方法相結(jié)合，構(gòu)建了一種新高光譜特征波段的提取方法:最佳指數(shù)—相關(guān)系數(shù)法(OIFC)，并成功應(yīng)用于楊樹與小麥葉片葉綠素

6、特征波段的提取。可見，利用該方法提取植被特征波段具有一定可行性。
　　(2)本研究中利用代價(jià)函數(shù)結(jié)合PROSPECT模型與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)楊樹的葉片葉肉結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析，獲得楊樹葉片的葉肉結(jié)構(gòu)參數(shù)平均值為1.65。
　　研究中利用OIFC法對(duì)楊樹葉綠素含量特征波段進(jìn)行提取，提取葉綠素特征波段為570nm、630nm、865nm。利用所提取的波段構(gòu)建了修正比值植被指數(shù)(mRVI)，并與常用的植被指數(shù)進(jìn)行比較分析，結(jié)果顯示:mRVI在

7、葉片尺度與冠層尺度葉片葉綠素含量估算都具有很高的精度。并且分別獲得葉片尺度與冠層尺度的具有較高精度的葉片葉綠素含量估算模型:LCC=0.08×(13.6×mRVI-1.50)1.62和CCC=0.28×mRVI-0.19。
　　(3)通過(guò)對(duì)實(shí)測(cè)楊樹高光譜數(shù)據(jù)和利用PROSPECT與PROSAIL模型輸出的反射率數(shù)據(jù)分別進(jìn)行了葉片尺度和冠層尺度的干物質(zhì)含量分析。研究發(fā)現(xiàn):干物質(zhì)含量與葉片中的水分具有較好的線性相關(guān)性，同時(shí)，利用歸一化

8、指數(shù)的計(jì)算方法篩選出楊樹葉片尺度與冠層尺度的最佳的歸一化干物質(zhì)指數(shù)(NDMI)波段組合，其分別為1685nm、1704nm和1551nm、2143nm。分析提取波段，獲得葉片尺度干物質(zhì)含量(LM)的估算模型為:LM=1.022× NDMI(1685,1704)-0.0007。通過(guò)對(duì)模型中加入葉面積指數(shù)進(jìn)行校正，構(gòu)建的模型為CM=131.65-165.83×LAI+(-64.5+55.18× LAI)×e7.704×NDMI(1551,2

9、143)，該模型提高了冠層尺度干物質(zhì)含量的估算精度。
　　(4)通過(guò)對(duì)常用水分植被指數(shù)的敏感性分析以及受葉片干物質(zhì)與葉綠素含量的影響分析，提出利用全球植被水分指數(shù)(GMVI)與水分脅迫指數(shù)(MSI)進(jìn)行比值計(jì)算，構(gòu)建了新的水分植被指數(shù)GMVI/MSI，并在葉片尺度與冠層尺度的分別對(duì)GMVI/MSI指數(shù)估算等效水厚度(EWT)精度進(jìn)行分析。結(jié)果顯示，在楊樹葉片等效水厚度的估算中，由GMVI/MSI指數(shù)對(duì)楊樹等效水厚度估算具有較高精度

10、，其葉片等效水厚度(EWTleaf)和冠層尺度等效水厚度(EWTcanopy)的估算模型分別為:EWTleaf=0.244-0.247×e-0.159×GVMI/MSI和EWTcanopy=0.052×GVMI/MSI+0.008。
　　(5)通過(guò)分析葉片尺度的生理參數(shù)與LUEmax以及葉綠素吸收的光和有效輻射比例(FAPARchl)的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)葉綠素含量與干物質(zhì)含量構(gòu)建的比值指數(shù)與LUEmax具有較高的相關(guān)性。利用該比值指數(shù)

11、構(gòu)建的LUEmax估算模型，在葉片尺度的LUEmax反演中具有較高精度，并通過(guò)尺度擴(kuò)展構(gòu)建了冠層尺度的LUEmax估算模型:LUEmax=a×CCDM+b。同時(shí)，分析了傳統(tǒng)光合有效輻射吸收比例主要貢獻(xiàn)來(lái)源，考慮到光合作用中主要是由于葉綠素吸收的光合有效輻射，則FAPAR主要為葉綠素吸收的光合有效輻射比例（FAPARchl）。并利用冠層尺度葉綠素含量構(gòu)建了冠層FAPARchl的估算模型。
　　(6)以LUEmax、FAPARchl參

12、數(shù)修正光能利用率為基礎(chǔ)，構(gòu)建了楊樹GPP光譜反演模型（LUEmax+FAPARchl模型），采用與渦度相關(guān)法得到的GPP實(shí)測(cè)值(GPP_ EC)，對(duì)該模型進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明:GPP估算值與實(shí)測(cè)值的線性相關(guān)性達(dá)0.87（P＜0.01）。而基于VPM模型、MODIS產(chǎn)品(MOD17)所計(jì)算得到楊樹GPP值與GPP EC的相關(guān)系數(shù)分別為0.80和0.72。可見，所構(gòu)建的LUEmax+FAPARchl模型具有相對(duì)較高測(cè)算精度。
　　(7)