基于高光譜和LiDAR數(shù)據(jù)協(xié)同的闊葉灌木LAI反演.pdf

1、葉面積指數(shù)是表征植被冠層的重要參數(shù)，它影響著植被的光合、蒸騰和降水截留等生理過程，也是植物生長狀況的重要指標。葉面積指數(shù)反演是遙感反演領域重點關注的熱點問題之一，是生態(tài)環(huán)境評價和管理的需要，具有重要的生態(tài)意義。
　　傳統(tǒng)單一的遙感數(shù)據(jù)受到獲取方式的限制，不能快速完整地反映植被信息。本文協(xié)同使用高光譜和激光雷達技術，實現(xiàn)兩種數(shù)據(jù)優(yōu)勢互補，高效地反演植被參數(shù)。高光譜遙感數(shù)據(jù)光譜信息豐富，已經(jīng)逐漸成為植被參數(shù)反演的主要數(shù)據(jù)源，激光雷達技

2、術的“實景復制”功能高效準確反映植被信息。論文發(fā)揮兩種數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，協(xié)同反演植被參數(shù)，真實描述植被的冠層結(jié)構(gòu)，將會進一步提高反演精度，使得植被遙感研究從平面拓展到立體，為地面、機載和航天一體化研究做了有益地嘗試和探索。本文的數(shù)據(jù)獲取儀器是地基成像光譜儀和三維激光掃描儀，研究區(qū)域為云南西雙版納地區(qū)和電子科技大學校園內(nèi)，選擇茶樹和法國冬青兩種闊葉灌木為研究對象，利用獲取的兩種數(shù)據(jù)協(xié)同反演葉面積指數(shù)。研究的主要工作及結(jié)論如下：
　?。?）

3、地面協(xié)同反演實驗設計和數(shù)據(jù)獲取。設計了地面數(shù)據(jù)反演葉面積指數(shù)的實驗方法，研究了協(xié)同使用SOC710VP成像光譜儀和Leica ScanStation C10三維激光掃描儀獲取闊葉灌木的高光譜數(shù)據(jù)和激光點云數(shù)據(jù)的方法，同時利用輔助器材獲取的測量數(shù)據(jù)與成像光譜和激光雷達數(shù)據(jù)進行對比驗證，結(jié)果表明兩種協(xié)同數(shù)據(jù)準確可靠。
　?。?）高光譜數(shù)據(jù)波段選擇和激光點云數(shù)據(jù)提取灌木結(jié)構(gòu)參數(shù)。根據(jù)兩種數(shù)據(jù)的特點，研究了地基成像光譜和激光雷達數(shù)據(jù)的去噪

4、處理方法。因為物理模型的輸入?yún)?shù)多且難以獲取，論文根據(jù)物理模型反演葉面積指數(shù)的實際需求，研究了高光譜數(shù)據(jù)反射率反演、波段選擇優(yōu)化和激光雷達數(shù)據(jù)快捷提取結(jié)構(gòu)參數(shù)的方法。
　　（3）針對目前廣泛應用的冠層反射率模型進行分析，我們根據(jù)研究區(qū)灌木的實際特點，選取合適的模型GeoSail作為反演模型。結(jié)合高光譜和LiDAR數(shù)據(jù)的特點，使兩種數(shù)據(jù)實現(xiàn)較好的協(xié)同，實現(xiàn)LAI的反演，提高反演精度。本文基于Geosail模型及查找表算法，利用獲取的

5、成像光譜數(shù)據(jù)和激光雷達數(shù)據(jù)，成功對研究區(qū)2013年12月及2015年10月闊葉灌木的葉面積指數(shù)進行了反演。最后將葉面積指數(shù)野外實測值與反演值進行對比驗證，驗證結(jié)果兩者一致性較好。其中，單株茶樹實測值與反演值相關系數(shù)為0.70，均方根誤差是0.33；稀疏冬青灌木叢實測值與反演值相關系數(shù)達0.83，均方根誤差是0.32，均表現(xiàn)出較高的反演精度。實驗證明，GeoSail模型同樣可以適用于低矮型綠化灌木，為無人機等遙感平臺的應用進行了可行性的實