高时空分辨率叶面积指数遥感估算
基于Penman-Monteith Leuning模型的遥感蒸散发估算——以四川省马尔康县为例
第44卷第2期测绘与空间地理信息Vol.44，No.2Feb.，2021 2021年2月GEOMATICS&SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY基于Penman-Monteith Leuning模型的遥感蒸散发估算——以四川省马尔康县为例王力涛1，高伟2，庄春晓1（1.天津市勘察院，天津300110；2.湖北省建筑科学研究设计院，湖北武汉430071）摘要：蒸散发作为地表水分消耗和参与水文生态循环的重要参数，是生态应用研究的重点。
尤其对于植被恢复和水资源管理的领域而言，区域蒸散发估算的准确性十分重要。
本文以野外实测（气象和蒸散发）数据为基础，利用实测数据对遥感PML模型进行参数优化，基于Landsat-8遥感影像数据对四川省马尔康县蒸散发进行估算。
研究结果表明：马尔康县模型模拟蒸散发与实测蒸散发拟合程度较好，PML模型优化的土壤湿度系数为1，气孔导度为0.0165m/s,模型验证系数RMSE为0.15mm/d。
研究区域内不同土地利用类型的蒸散发差异较大。
马尔康县日平均蒸散发为1.05mm/d，马尔康县区域蒸散发呈现空间异质性，并受到地形、气象以及土地利用类型等因子的影响。
关键词：区域蒸散发；Landsat-8;Penman-Monteith公式；参数优化中图分类号：P237文献标识码：A文章编号：1672-5867（2021）02-0137-04Remote Sensing Evapotranspiration Estimation Based onPenman-M onteith Leuning Model:Take Maerkang County,Sichuan Province as an ExampleWANG Litao1,GAO Wei2,ZHUANG Chunxiao1(1.Tianjin Institute of Geotechnical Investigation&Surveying,Tianjin300110,China；2.Hubei Provincial Academy of Building Research and Design,Wuhan430071,China)Abstract:Evapotranspiration,as an important parameter of surface water consumption and participation in hydrological ecological cycle,is the focus of ecological application research.Especially for the field of vegetation restoration and water resources management, the accuracy of regional evapotranspiration estimation is very important and of great significance.In this paper,based on the field data (weather and evapotranspiration),the parameters of the remote sensing PML model are optimized using the measured data,and the evapotranspiration in Maerkang County,Sichuan Province is estimated based on the Landsat-8remote sensing image data.The research results show that the simulated evapotranspiration of the Maerkang County model fits well with the measured evapotranspiration.The optimized soil moisture coefficient of the PML model is1,the stomatal conductance is0.0165m/s,and the model verification coefficient RMSE is0.15mm/d.The evapotranspiration of different land use types in the study area is quite different.The daily average evapotranspiration in Maerkang County is1.05mm/d,and the regional evapotranspiration in Maerkang County presents spatial heterogeneity and is affected by factors such as topography,meteorology,and land use types.Key words：evapotranspiration；Landsat-8；Penman-Monteith equation；parameter optimization0引言由于遥感卫星航片成本低，基于遥感技术估算蒸散发逐渐成为经济实用的技术手段。
基于4-Scale模型的人工林郁闭度遥感估
第４７卷 第１期２０２３年１月南京林业大学学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖｏｌ．４７，Ｎｏ．１Ｊａｎ．，２０２３ 收稿日期Ｒｅｃｅｉｖｅｄ：２０２１ ０８ ２６ 修回日期Ａｃｃｅｐｔｅｄ：２０２１ １０ ２８ 基金项目：国家自然科学基金面上项目（３１８７０６２１，３１９７１５８０）。
第一作者：何萍（２４１６６０３９５７＠ｑｑ．ｃｏｍ）。
通信作者：于颖（ｙｕｙｉｎｇ４４５８＠１６３．ｃｏｍ），副教授。
引文格式：何萍，于颖，范文义，等．基于４ Ｓｃａｌｅ模型的人工林郁闭度遥感估测［Ｊ］．南京林业大学学报（自然科学版），２０２３，４７（１）：２３－３０．ＨＥＰ，ＹＵＹ，ＦＡＮＷＹ，ｅｔａｌ．Ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｐｌａｎｔａｔｉｏｎｃａｎｏｐｙｃｌｏｓｕｒｅｂａｓｅｄｏｎ４ Ｓｃａｌｅｍｏｄｅｌ［Ｊ］．Ｊｏｕｒ ｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ），２０２３，４７（１）：２３－３０．ＤＯＩ：１０．１２３０２／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－２００６．２０２１０８０４５．基于４ Ｓｃａｌｅ模型的人工林郁闭度遥感估测何 萍，于 颖，范文义，杨曦光（森林生态系统可持续经营教育部重点实验室，东北林业大学林学院，黑龙江 哈尔滨 １５００４０）摘要：【目的】为了寻找受区域影响较小、精度较高且鲁棒性较好的郁闭度遥感估算模型，采用４ Ｓｃａｌｅ几何光学模型估算人工林树冠孔隙率及郁闭度。
【方法】选择内蒙古旺业甸林场和广西高峰林场为实验区，首先对４ Ｓｃａｌｅ模型进行参数敏感性分析，模拟林分在不同敏感性参数下的树冠孔隙率Ｐｖｇ＿ｃ（树冠为刚体时的冠间孔隙率）和Ｐｖｇ（考虑树冠内部孔隙的孔隙率），建立Ｐｖｇ＿ｃ、Ｐｖｇ与敏感性参数的一一对应关系数据库。
高光谱遥感卫星技术及其地质应用
高光谱遥感卫星技术及其地质应用高光谱遥感卫星技术是一种先进的地球观测技术，具有光谱分辨率高、覆盖范围广、信息量大等特点，在地质领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍高光谱遥感卫星技术的基本概念、原理、组成及其在地质领域的应用，并探讨未来的发展趋势。
高光谱遥感卫星技术是一种利用高光谱传感器获取地球表面信息的卫星遥感技术。
高光谱传感器可以捕捉到电磁波谱上从可见光到热红外波段的光谱信息，将地物目标的反射、透射、辐射等多维度信息进行采集和处理，从而识别地物类型、结构和变化。
高光谱遥感卫星技术的优势在于其具有高的光谱分辨率和空间分辨率，可以获取地物的精细光谱特征，为地质应用提供更为准确和全面的信息。
高光谱遥感卫星技术的组成包括数据采集、数据预处理、特征提取和分类应用等方面。
数据采集是利用高光谱传感器获取地球表面信息，生成包含大量光谱特征的数据立方体。
数据预处理是对原始数据进行校正、定标、融合等处理，提取出有效的光谱特征。
特征提取是对预处理后的数据进行统计分析，提取出与地物类型、结构和变化相关的光谱特征。
分类应用是根据提取的光谱特征，利用分类算法对地物进行分类和识别。
高光谱遥感卫星技术在地质领域具有广泛的应用，包括地质灾害监测、矿藏探测、生态环境监测等方面。
地质灾害监测方面，高光谱遥感卫星技术可以获取地质灾害（如滑坡、泥石流等）发生前后的光谱特征，为灾害预警和评估提供依据。
矿藏探测方面，高光谱遥感卫星技术可以通过探测岩石的光谱特征，识别出不同类型的矿藏和其分布规律。
生态环境监测方面，高光谱遥感卫星技术可以监测土地利用变化、生态保护区范围内的人类活动和自然生态的变化等。
为了更好地说明高光谱遥感卫星技术在地质应用中的效果和优势，我们选取了一个具体的应用案例进行分析和对比。
该案例是对某区域进行矿藏探测的应用。
我们利用高光谱遥感卫星技术获取了该区域的高光谱数据，并通过数据预处理提取出有效的光谱特征。
然后，我们根据提取的光谱特征，利用分类算法对该区域进行了矿藏类型的分类和识别。
叶面积指数三类遥感估算方法
叶面积指数三类遥感估算方法叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）是一个衡量植物叶片覆盖程度的重要指标，可通过遥感技术进行估算。
下面是关于叶面积指数估算方法的十条描述：1. 植被指数法：植被指数法是通过计算可见光或近红外波段的植被指数（如归一化植被指数，NDVI）并与地面测量的LAI进行回归分析来估算LAI。
这种方法使用简便，但由于植被指数与LAI之间的关系复杂，估算结果的精度有限。
2. 基于VegeSAIL模型的方法：VegeSAIL模型是一种基于光谱的LAI估算模型，它将植被覆盖度和植被构型与LAI进行建模。
通过遥感数据和该模型对比分析，可以估算出植被的LAI。
3. 基于PROSAIL模型的方法：PROSAIL模型是一种基于物理过程的植被辐射传输模型，可以模拟不同植被类型和结构的辐射反射特性。
通过将遥感数据与该模型相结合，可以估算出植被的LAI。
4. 基于NERD模型的方法：NERD模型是一种基于点源和线源的辐射传输模型，可以模拟植被的光谱反射特性。
通过将遥感数据与该模型相结合，可以估算出植被的LAI。
5. 基于深度学习的方法：深度学习是一种利用神经网络模拟大脑处理信息的方法。
通过训练神经网络模型，可以利用遥感数据估算出植被的LAI。
6. 基于回归分析的方法：这种方法通过建立遥感数据与地面测量LAI之间的回归关系，利用回归模型对LAI进行估算。
回归分析方法适用于区域尺度的估算，但可能受到数据不一致性和空间变异性的限制。
7. 基于的时序遥感的方法：时序遥感数据包含不同时期植被的遥感信息，可以通过比较不同时期的遥感数据，推断植被的LAI变化。
这种方法可以监测植被的动态变化，但需要较长的时间序列数据。
8. 基于植被指标的方法：这种方法通过使用特定的植被指标（如NDVI和EVI）与LAI 之间的经验关系，对植被的LAI进行估算。
这种方法简单易用，但精度较低。
9. 基于遥感图像分割的方法：这种方法通过将遥感图像分割为不同的植被对象，然后分别估算每个植被对象的LAI。
遥感影像在农业生产中的应用与挑战
遥感影像在农业生产中的应用与挑战一、引言农业作为人类生存和发展的基础产业，一直以来都在不断寻求创新和进步的方法，以提高生产效率、保障粮食安全和可持续发展。
随着科技的飞速发展，遥感技术的出现为农业生产带来了新的机遇和挑战。
遥感影像作为遥感技术的重要成果，凭借其大面积、实时、多光谱等特点，在农业领域的应用日益广泛。
二、遥感影像在农业生产中的应用（一）土地资源调查与监测遥感影像可以快速、准确地获取大面积的土地信息，包括土地利用类型、土地覆盖状况、土壤质地等。
通过对不同时期遥感影像的对比分析，能够及时发现土地利用的变化情况，为土地规划、耕地保护和土地资源的合理利用提供重要依据。
（二）作物种植面积估算利用遥感影像的高分辨率和多光谱特性，可以区分不同作物的光谱特征，从而实现对作物种植面积的精确估算。
这对于政府制定农业政策、农产品市场预测和农业保险等方面具有重要意义。
（三）作物生长状况监测遥感影像能够反映作物的生长状况，如植被指数、叶面积指数、生物量等。
通过定期获取遥感影像并进行分析，可以及时了解作物的生长阶段、健康状况和养分需求，为精准施肥、灌溉和病虫害防治提供科学依据。
（四）农业灾害监测与评估遥感影像在农业灾害监测方面发挥着重要作用。
例如，在旱灾监测中，可以通过遥感影像获取地表温度、植被含水量等信息，评估旱灾的程度和范围；在洪涝灾害监测中，可以监测淹没区域和受灾面积；在病虫害监测中，能够发现病虫害的发生区域和蔓延趋势。
这些信息有助于及时采取防灾减灾措施，降低灾害损失。
（五）农业生态环境监测遥感影像可以用于监测农业生态环境，如土壤侵蚀、水体污染、大气质量等。
通过对生态环境的监测和评估，可以为农业可持续发展提供决策支持，促进生态农业的发展。
三、遥感影像在农业生产中应用面临的挑战（一）数据质量和分辨率问题虽然遥感影像的获取技术不断提高，但在一些情况下，数据质量仍然存在问题，如云层遮挡、影像噪声等，影响了数据的准确性和可用性。
遥感叶面积指数提取方法
遥感叶面积指数提取方法遥感叶面积指数（Leaf Area Index，简称LAI）是描述植被叶片面积在单位地面积上的投影面积的无量纲指标。
它是研究植被生态学和生理生态学的重要参数，对于分析植被生长状况、生产力估算、生态环境评价等具有重要意义。
本文将介绍几种常见的遥感叶面积指数提取方法。
一、植被指数法植被指数法是最常用的遥感叶面积指数提取方法之一。
其基本原理是通过计算遥感影像中的植被指数与实测的叶面积指数之间的关系，建立反演模型来获取叶面积指数。
常用的植被指数包括归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，简称NDVI）、比值植被指数（Ratio Vegetation Index，简称RVI）等。
这些指数可以通过遥感影像中的红外波段和可见光波段计算得到，从而反映出植被的生长状况和叶面积指数。
二、光谱反射率法光谱反射率法是另一种常见的遥感叶面积指数提取方法。
其基本原理是通过遥感影像中的植被光谱反射率与实测的叶面积指数之间的关系，建立反演模型来获取叶面积指数。
在遥感影像中，植被光谱反射率随着叶面积指数的增加而增加，因此可以通过光谱反射率对叶面积指数进行估算。
常用的光谱反射率指标有绿光反射率（Green Reflectance，简称GR）、近红外反射率（Near InfraredReflectance，简称NIR）等。
三、多源数据融合法多源数据融合法是一种综合利用多种遥感数据来提取叶面积指数的方法。
通过融合多种遥感数据，如高光谱数据、雷达数据、激光雷达数据等，可以提高叶面积指数的提取精度。
多源数据融合法可以综合利用不同数据源的特点，提取出更为准确的叶面积指数信息。
四、机器学习法机器学习法是一种基于统计学和人工智能的叶面积指数提取方法。
通过构建机器学习模型，如支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）、随机森林（Random Forest）等，可以将遥感影像中的多个特征与实测的叶面积指数进行关联，从而实现叶面积指数的自动提取。
叶面积指数获取
叶面积指数获取叶面积指数（Leaf Area Index, 简称LAI）是指单位地面积的叶面积与地面面积的比值，通常用于描述植被覆盖的密度和生物量。
LAI的测量对于生态学、气候学、农学等领域的研究具有重要意义。
本文将介绍如何获取叶面积指数。
一、现场测量方法1. 常规方法：在野外布设LAI测量仪器，如盖于树林上空的钟形仪、悬挂的下落速度计等，利用地上植物的干物质、叶面积、角度及密度等参数估算LAI。
2. 叶片收获法：在野外收集植物叶片，快速记录其面积，然后将叶片保存并带回实验室进行化学测定，最终计算LAI。
该方法准确度较高，但收获和处理过程较繁琐，且采样所需的植株数量较大。
3. 倍频法：在植物叶面积不同的区域，用不同的倍频当量卡片测量光照度，再用光照度计测量空白区域的光照度，通过两者的比值计算出LAI。
二、遥感技术遥感技术是通过卫星、航空器等探测设备采集大量的遥感图像，再利用图像处理软件对其进行处理、分析、提取信息等。
传统遥感方法有可见光遥感、红外遥感、微波遥感等，其获取LAI的流程如下：1. 遥感图像的获取：利用遥感卫星或无人机等获取高分辨率的遥感图像。
2. 遥感图像预处理：对遥感图像进行几何校正、大气校正、镶嵌拼接等预处理。
3. LAI提取：利用遥感图像处理软件对图像进行分割、特征提取等处理，例如NDVI法、LAI三角变换法、SVI 法等不同算法。
4. LAI验证：利用现场测量数据或模型模拟等方法对LAI进行验证。
三、模型模拟法模型模拟法是基于植被类型、地形条件、气象因素等数据建立生态学模型，再利用模型预测LAI，该方法优点是具有高精度、低成本、高效率等特点。
目前常用的模型有CASA模型、BIOME-BGC模型、GEM模型等。
综上所述，叶面积指数是描述植被覆盖密度和生物量的重要参数，通过现场测量、遥感技术、模型模拟等方法均可获得LAI的准确值。
不同的方法各有优缺点，具体选择方法需考虑研究目的、实验条件等因素。
基于高光谱数据的玉米叶面积指数和生物量评估
差 rRMSE 为 15.94%。敏感波段反射率 （839~893 nm 和 1336~1348 nm） 对玉米单株地上部生物量估算效果
最佳，测试集 R2为 0.71，RMSE 为 12.31 g，rRMSE 为 15.89%。综上，田间非成像高光谱和无人机成像高光谱
在玉米 LAI 及生物量估算方面具有较好的一致性，能够快速有效地提取地块尺度玉米农学参数信息，本研究
可为高光谱技术在小区尺度的精准农业管理应用提供参考。
关键词：高光谱；玉米；叶面积指数；地上部生物量；偏最小二乘回归；无人机遥感
中图分类号：S127
文献标志码：A
文章编号：202102-SA004
引用格式：束美艳, 陈向阳, 王喜庆, 马韫韬 . 基于高光谱数据的玉米叶面积指数和生物量评估[J]. 智慧农业(中 英文), 2021, 3 (1): 29-39. SHU Meiyan, CHEN Xiangyang, WANG Xiqing, MA Yuntao. Estimation of maize leaf area index and aboveground biomass based on hyperspectral data[J]. Smart Agriculture, 2021, 3 (1): 29-39. (in Chinese with English abstract)
传统作物 LAI 和地上部生物量的田间观测方 法主要是人工测量，其过程繁琐，需要耗费大量 的人力物力 ［8］，结果有一定的滞后性，且大面积 的田间破坏性取样会影响群体作物的生长状况。
收稿日期：2021-01-28 修订日期：2021-03-11 基金项目：国家重点研发计划 （2016YFD0300202）；内蒙古自治区科技重大专项 （2019ZD024） 作者简介：束美艳 （1993－），女，博士研究生，研究方向为数字农业。E-mail：2448858578@。 * 通讯作者：1. 王喜庆 （1969－），男，博士，教授，研究方向为表型组技术。电话：010-62733596。E-mail：wangxq21@； 2. 马韫韬 （1977－），女，博士，副教授，研究方向为数字农业。电话：010-62733596。E-mail：yuntao.ma@。
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DOY 225
DOY 233
MODIS LAI
500 m
250 m
30 m
KONZ site
研究结果
DOY 193
DOY 201
DOY 209
DOY 217
DOY 225
DOY 233
MODIS LAI
500 m
250 m
30 m
HARV site
研究结果
精度验证
时间序列变化
ENKS同化算法表现
全球与区域主要LAI产品
可获取数据时间 空间分辨率
产品区域
MODIS LAI
2000至今
1km、500m
全球
CYCLOPES LAI
1999~2007年
1/112°（赤道处为1km） 全球
GLOBCARBON LAI 1998~2007年
ECOCLIMAP LAI GLASS LAI CCRS LAI
山区：地形复杂、空间异质性高
产品：空间分辨率粗、反演算法常忽略地形影响
研究背景
已有遥感产品难以满足山区异质地表研究需求
• 遥感产品质量易受复杂地形影响
• 山区不同产品间季相表征差异显著
• 产品在山区的验证精度不如平坦地区
高 分 辨 率 反 演 结 果 产 品 精 度 验 证 结 果
• 遥感产品数值大小易受地形影响
1982~2017年 1998年至今
1/11.2°（赤道处为10km） 全球
1/120°
全球
1km、5km（1999年以前） 全球
1km
加拿大区域
(Fang et al., 2013)
研究背景
LAI
遥
感
产
品
• 遥遥感感产产品品在在空空间间和和时时间间上上不不完完整整
验
•LA遥I产感品产反品
演反精演度精有度
Jin Huaan, Li Ainong, Bian Jinhu, et al. Int. J. Appl. Earth Obs., 2017.
Jin H, et al., 2017; Jin H, et al., 2013; 杨勇帅等, 2016.
全球遥感产品-LAI
• 平滑 • 插值 • gap filling •…
证
待有提待高提高
现
状
•不同不L同AI遥遥感感产产品品的间时时间间序序列列显变著差化异 存在显著差异 (Fang et al., 2013; Jiang et al., 2017;
Xu et al., 2018; Garrigues et al., 2008)
当前遥感产品的验证主要针对均匀地表展开，复杂山区鲜有涉及
高时空分辨率叶面积指数遥感估算
报告提纲
研究背景 研究方法 研究结果 讨论 展望
研究背景
叶面积指数（Leaf Area Index, LAI ）是陆地生态系统中表征植被冠层结构特征和 生物物理变化的关键参数，直接影响到植被的光合、蒸腾作用效率和能量平衡状 态，其通常定义为单位地表面积上叶子表面积总和的一半(Chen 和 Black，1992)。 监测全球或区域尺度LAI的时空变化对了解陆面过程和植被长势变化具有重要的指 导作用。
研究背景
• 为研究LAI时空变化规律提供了很好 的数据源，在一定程度上满足了应用 需求，尤其在大区域或全球尺度
• 产品空间分辨率低，限制了其在破碎 化、异质区域植被变化分析的应用
• 生态模型需求
• 面向实际应用，开展高空间分辨率、 时空一致性较高的LAI遥感反演
研究背景
传统遥感反演：基于瞬时观测，反演结果时间不连续 限制了其在具有时间连续性特点的研究中应用
寻找合适的辅助信息
时间序列LAI遥感反演结果
生态模型
遥感观测
数据同化技术
宏观监测 植被动态生长 时空连续
研究背景
MODIS LAI + 30 m分辨率遥感数据
Qu et al., IEEE JSTARS, 2014
研究方法
遥感数据： MODIS (500m、250m)、Landsat
生态模型：经验性LAI动态模型 同化方法：EnKS 输出：多空间尺度LAI动态
高时空分辨率LAI
时序LAI动态降尺度流程
AGRO
KONZ
HARV
某空间尺度数据同化过程
DOY 193
DOY 201
研究结果
DOY 209
DOY 217
DOY 225
DOY 233
MODIS LAI
500 m
250 m
30 m
AGRO site
研究结果
DOY 193
DOY 201
DOY 209
DOY 217
讨论
EnKF
EnKS
遥感观测
讨论
高质量遥感反射率数据对时序LAI反演的影响
讨论
高质量遥感反射率数据对时序LAI反演的影响
与其它方法的比较
讨论
Fusion of 500m+30m obs.
生态模型
展望
多时空尺度LAI 高时空分辨率LAI
尺度效应 地形影响
模型
遥感
模拟
反演
参与 约束 补充
参量在观测时刻和所 代表空间上的“真值”
基于瞬间遥感数据、 时间不连续
“病态”反演 反演不确定性
研究背景
遥感成像过程 地物BRDF特性
模型化
R f a,b,c,d,e
辐射源大气层地球表面大气层探测器
定量遥感
构建模型，定量提取大气、地表参数(如LAI)
研究背景
产品名称
长势监测
植被物候
结构参数 LAI
碳水循环
输入
遥感数据
生物量
固碳潜力
生态 (作物) 模型
生态环境 评价
LAI获取手段
研究背景
地面“真值” 费时、费力、效率低 空间代表性差
内在的物理过程和动 力学机制
参量在时间和空间上 的连续演进
模型未臻完美 模拟不确定性
参与 地面实测 参与
控制
控制
验证
验证
生叶指态面数参积量