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多角度遙感數(shù)據(jù)的林下植被NDVI時(shí)間變化特征研究

2018-05-14 11:32陳平平沈橙橙吳卓琳鄭夢(mèng)翔
南方農(nóng)業(yè)·上旬 2018年7期

陳平平 沈橙橙 吳卓琳 鄭夢(mèng)翔

摘 要 林下植被是森林生態(tài)系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分,傳統(tǒng)上的單角度遙感數(shù)據(jù)包含了森林冠層和林下背景兩部分的信息,難以定量評(píng)價(jià)林下植被。本研究利用MODIS反射率數(shù)據(jù)、角度數(shù)據(jù)和雙向反射分布函數(shù)(BRDF),采用RTLSR核驅(qū)動(dòng)模型、4尺度幾何光學(xué)模型反演森林背景反射率,分析NDVI的時(shí)間變化特征,為定量分析浙江省臨安市森林林下植被生長(zhǎng)狀況提供依據(jù)。結(jié)果表明:1)森林植被NDVI具有明顯的時(shí)間變化特征,林下植被NDVI和垂直觀測(cè)角度植被NDVI都具有相似的季節(jié)性,生長(zhǎng)季的NDVI相對(duì)其他時(shí)間段較高,秋冬季節(jié)降低,并在2月基本達(dá)到最低。2)山核桃林下植被NDVI在第一年的8月到第二年的3月比其他林地的低,在2月的差距最大。垂直觀測(cè)角度NDVI,山核桃林的數(shù)據(jù)全年低于其他林地。

關(guān)鍵詞 NDVI;背景反射率;MODIS;山核桃林

中圖分類號(hào):S718.55 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A DOI:10.19415/j.cnki.1673-890x.2018.19.004

森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體,在調(diào)節(jié)全球碳平衡、減緩溫室氣體濃度上升等方面發(fā)揮著不可替代的作用。而林下植被作為森林生態(tài)系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分,發(fā)揮著維護(hù)森林的多樣性、生態(tài)功能穩(wěn)定性和持續(xù)立地生產(chǎn)力方面的作用。由于對(duì)林下植被的研究在森林群落分類、立地指示及長(zhǎng)期生產(chǎn)力維護(hù)等方面發(fā)揮著重要作用,因此日益受到國(guó)內(nèi)外科研人員的關(guān)注。多角度遙感觀測(cè)包含有大量的植被結(jié)構(gòu)信息,為植被結(jié)構(gòu)參數(shù)制圖提供了非常有效的手段,同時(shí)也可應(yīng)用于背景反射率的反演,現(xiàn)有的MODIS傳感器每天對(duì)同一地表目標(biāo)從不同的角度進(jìn)行觀測(cè),形成了“多角度”觀測(cè)數(shù)據(jù),為森林背景反射率反演提供了一個(gè)可能的途徑。

本文以浙江省臨安市作為研究區(qū)域,利用MODIS 500反射率數(shù)據(jù)反演不同林種的背景反射率,分析林下植被覆蓋指數(shù)的時(shí)間變化特征,為定量分析浙江省臨安市森林林下植被生長(zhǎng)狀況提供依據(jù)。

1 研究進(jìn)展和研究目標(biāo)

1.1 研究進(jìn)展

傳統(tǒng)的單角度數(shù)據(jù)無法提取植被結(jié)構(gòu)參數(shù),而通過對(duì)地面物體進(jìn)行多個(gè)方向觀測(cè)的多角度遙感數(shù)據(jù)能夠反映植被結(jié)構(gòu)信息和地物多維空間結(jié)構(gòu)特征,為定量反演地表參數(shù)提供了新途徑。2007年,Canisius and Chen利用多角度成像光譜輻射計(jì)(MISR)的多角度數(shù)據(jù)估算了加拿大曼尼托巴地區(qū)和薩斯徹溫省的森林背景反射率,并分析了其季節(jié)變化。2009年,Pisek and Chen利用MISR星下點(diǎn)和前向45°的反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行了北美地區(qū)背景反射率的提取[1];之后,Pisek又利用CASI數(shù)據(jù)對(duì)加拿大安大略省的一片針葉林區(qū)域提取了森林背景反射率,并使用研究區(qū)臨近區(qū)域相似森林類型的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)反演結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證[2]。但MISR數(shù)據(jù)的質(zhì)量不高,難以滿足區(qū)域尺度上對(duì)背景反射率較高時(shí)間分辨率的需求。為了提高背景反射率提取結(jié)果的時(shí)間分辨率和空間分辨率,2011年,Pisek等以芬蘭赫爾辛基地區(qū)為研究區(qū),基于MODIS BRDF參數(shù)模擬星下點(diǎn)和45°觀測(cè)天頂角方向的反射率,提取了500 m分辨率的背景反射率,并使用背景反射率實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)結(jié)果進(jìn)行了直接驗(yàn)證[3],證明MODIS數(shù)據(jù)在林地背景反射率反演研究中具有很大的潛力。

目前,利用MODIS BRDF模型參數(shù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行背景反射率反演取得了一定的成果,但應(yīng)用于森林林下植被生長(zhǎng)狀況的評(píng)估并不多。

1.2 研究目標(biāo)

本文以浙江省臨安市作為研究區(qū)域,擬利用MODIS反射率數(shù)據(jù)、角度數(shù)據(jù)和雙向反射分布函數(shù)(BRDF),采用RTLSR核驅(qū)動(dòng)模型、4尺度幾何光學(xué)模型(4-scale)反演該區(qū)域森林背景反射率,分析NDVI(歸一化差分植被指數(shù))的時(shí)間變化特征,為定量分析該區(qū)域森林林下植被生長(zhǎng)狀況提供依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 研究區(qū)概況

臨安市位于東經(jīng)118°51′~119°52′,北緯29°56′~30°23′,地處浙江省西北部天目山區(qū),中亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)南緣,該地植物資源豐富,森林覆蓋率達(dá)到71.3%,包括了大面積不同種類的針葉林、闊葉林、竹林等。作為臨安市主要經(jīng)濟(jì)林之一,山核桃林具有較高的生長(zhǎng)要求,其林下植被受人為干擾明顯,對(duì)其背景反射率影響較大。

2.2 數(shù)據(jù)采用

研究所用遙感數(shù)據(jù)包括了MODIS反射率數(shù)據(jù)(紅光、近紅外光)和角度數(shù)據(jù)(太陽天頂角、觀測(cè)天頂角和相對(duì)方位角,MOD09A1),BRDF產(chǎn)品數(shù)據(jù)(MCD43A1),葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)(MCD15A2H),垂直反射率數(shù)據(jù)(MCD43A4)和土地覆蓋類型數(shù)據(jù)(MCD12Q1),空間分辨率為463.3 m,時(shí)間分辨率為8天1景。

2.3 研究過程

第一步,利用MODIS產(chǎn)品數(shù)據(jù)預(yù)處理軟件MRT將3種MODIS產(chǎn)品數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換為TIF格式圖像,然后,采用IDL進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換,提取覆蓋研究區(qū)的數(shù)據(jù)。

第二步,根據(jù)Pisek的研究,將總反射率分為光照冠層、光照背景、陰影冠層和陰影背景4部分[4],構(gòu)成線性關(guān)系:

R=RTKT+RGKG+RZTKZT+RZGKZG (1)

(1)式中,R為反射率,K為組成百分比,T為樹冠,G為背景,Z為陰影,ZT為陰影樹冠、ZG為陰影背景。

隨著太陽和觀測(cè)角度的變化,傳感器所能觀測(cè)到的各組分的比例發(fā)生變化,這種比例的變化會(huì)帶來觀測(cè)的目標(biāo)反射率的差異。對(duì)于同一象元來說,天頂方向和另一個(gè)觀測(cè)方向的反射率可以表示為:

Rn=RTKTn+RGKGn+RZTKZTn+RZGKZGn (2)

Ra=RTKTa+RGKGa+RZTKZTa+RZGKZGa (3)

(2)(3)式中,n為天頂方向,a為前向45°方向;陰影樹冠、陰影背景的反射率RZT、RZG可以表示為相對(duì)應(yīng)的光照組分與多次散射因子的函數(shù),RZT=M×RT,RZG=M×RG,M為多次散射因子,由4尺度幾何光學(xué)模型反演確定,這里取相同值M=0.2。

假設(shè)背景為朗伯體,聯(lián)立公式(2)和(3),可計(jì)算背景反射率:

(4)式中,RG為背景反射率,Rn和Ra為利用BRDF數(shù)據(jù)通過RTSLR核驅(qū)動(dòng)模型計(jì)算得到的天頂方向和前向45°方向的二向反射率[5];四組分比例(KT、KG、KZT、KZG)通過4尺度幾何光學(xué)模型建立的查找表獲取,以提高效率。模型主要輸入?yún)?shù)包括LAI、森林類型、觀測(cè)角度、太陽角度和相對(duì)方位角等,樹的形狀采用4尺度模型對(duì)樹形的假設(shè);在建立查找表時(shí),LAI變化范圍為0.1~10.0,太陽天頂角SZA和觀測(cè)天頂角VZA的變化范圍為0°~70°,相對(duì)方位角(PHI)的變化范圍為100°~170°,以0.1°為間隔;樹木密度設(shè)為500, 1 000, 2 000, 3 000和4 000 五個(gè)等級(jí);森林類型分為針葉林、闊葉林和混交林三種。

第三步,通過IDL程序在查找表中找到與角度數(shù)據(jù)、LAI及土地覆蓋分類數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的光照樹冠、陰影樹冠、光照背景和陰影背景的比例,將其代入方程(4)得到不同植株密度對(duì)應(yīng)的背景反射率。

3 結(jié)果

課題研究區(qū)域的對(duì)象為臨安山核桃林的背景反射率,為了便于觀察山核桃林背景反射率時(shí)間變化特征,我們提取了研究區(qū)域不同林種的林下NDVI (見圖1)和垂直觀察角度下的NDVI (見圖2)。在變化趨勢(shì)曲線對(duì)比中,每個(gè)林種的NDVI變化趨勢(shì)大致相似。但山核桃林從8月份開始,林下植被的NDVI數(shù)值下降趨勢(shì)明顯大于其他林種,在來年的2月份明顯下降,并達(dá)到最低值,然后開始上升與其他林種數(shù)值拉近,5月至7月底都基本達(dá)到峰值。在垂直觀測(cè)角度下,山核桃林的NDVI總體數(shù)值低于其他林種,在秋季和春季,所有林種的NDVI都有一定幅度的波動(dòng),并在2月份出現(xiàn)最低值,山核桃林與其他林地的差距最大。造成這些差異的主要原因是:山核桃林在8月份進(jìn)入采收季,林農(nóng)會(huì)對(duì)林下植被進(jìn)行部分拔除,或者林下張網(wǎng),以及雨季增加土壤的含水量,這些都會(huì)導(dǎo)致背景反射率降低;此外,山核桃林屬于落葉林、經(jīng)濟(jì)林,在植被密度上相對(duì)于野生林低,植株間有較大間隙,間距大多在4~6 m。因此,在垂直觀測(cè)角度下,山核桃林的NDVI全年較低,特別是在秋冬季節(jié),山核桃樹葉的凋謝使其反射率在較短的時(shí)間里快速降低。

4 結(jié)語

本文利用MODIS數(shù)據(jù),采用RTLSR核驅(qū)動(dòng)模型、4尺度幾何光學(xué)模型,提取了臨安市2010—2015年林下植被背景反射率,分析其NDVI的時(shí)間變化特征,得到以下主要結(jié)論。1)森林植被NDVI具有明顯的時(shí)間變化特征,林下植被NDVI和垂直觀測(cè)角度植被NDVI都具有相似的季節(jié)性,生長(zhǎng)季的NDVI相對(duì)其他時(shí)間段較高,秋冬季節(jié)降低,并在2月基本達(dá)到最低。2)山核桃林下植被NDVI在第一年的8月到第二年的3月比其他林地的低,在2月的差距最大。垂直觀測(cè)角度NDVI,山核桃林的數(shù)據(jù)全年低于其他林地。

參考文獻(xiàn):

[1] Pisek J, Chen J M. Mapping forest background reflectivity over North America with Multi-angle Imaging SpectroRadiometer (MISR) data[J]. Remote Sensing of Environment, 2009, 113(11): 2412-2423.

[2] Pisek J, Chen J M, Miller J R, et al. Mapping forest background reflectance in a boreal region using multiangle compact airborne spectrographic imager data[J]. IEEE Transactions On Geoscience and Remote Sensing, 2010, 48(1): 499-510.

[3] Pisek J, Rautiainen M, Heiskanen J, et al. Retrieval of seasonal dynamics of forest understory reflectance in a Northern European boreal forest from MODIS BRDF data[J]. Remote Sensing of Environment, 2012, 117: 464-468.

[4] Li X W, Strahler A H. Geometric-optical modeling of a conifer forest canopy[J]. IEEE Transactions On Geoscience and Remote Sensing, 1985, 23(5): 705-721.

[5] Chen J M, Leblanc S G. A four-scale bidirectional reflectance model based on canopy architecture[J]. IEEE Transactions On Geoscience and Remote Sensing, 1997, 35(5): 1316-1337.

(責(zé)任編輯:丁志祥)