基于DART模型森林结构参数反演
基于极化相干层析算法反演森林垂直结构剖面研究
（ Ｐ ｏ ｌ Ｉ ｎ Ｓ Ａ Ｒ ）ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ ｍａ ｋ ｅ ｓ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｆ ｏ ｒ ｅ ｓ ｔ ｓ ｔ ｕｃ ｒ ｔ ｕ ｒ ｌ ａ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｏ ｎ ｐ ｏ ｓ ｓ ｉ ｂ ｌ ｅ ．Ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ， ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ｅ ｅ ｈ ｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｒ ｅ ｔ ｉ ｒ ｅ ｖ ｌ，ｔ ａ ｈ ｅ
关键词 ： 极 化 相 干层 析 ； 垂直结构剖 面； 极化干 涉 Ｓ Ａ Ｒ 中 图分 类 号 ： Ｐ ２ ３ ７ ； Ｔ Ｐ ７ ５ 文献标识码 ： Ｂ 文章编号 ： １ ６ ７ ２— ５ ８ ６ ７ （ ２ ０ １ ３ ） １ ２— ０ ０ ７ １ — ０ ４
Ｔｈ ｅ Ｉ ｎ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｆｏ ｒ ｅ ｓ ｔ Ｖｅ ｒ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ Ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｐａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ Ｕｓ ｉ ｎ ｇ Ｐｏ ｌ ａ ｒ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃｏ ｈ ｅ ｒ ｅ ｎｃ ｅ Ｔｏ ｍｏ ｇ ｒ ａ ｐｈ ｙ
参数 成为可能。在 分析 比较三阶段法、 Ｄ Ｅ Ｍ 差分法和相干 幅度 法估 计森林 高度 的基 础上 ， 采 用相干 幅度算 法提
取 的树 高 ， 通过 勒让德 多项式展 开 以及单基线极化干 涉数据提取森林 的垂直 结构剖 面。利 用仿 真 Ｓ Ａ Ｒ数据进行
实验 分析 ， 研 究表 明 ， 通过极化相干层析技术 ， 能 够获取 准确 的森林垂 直结构 函数 。
第３ ６卷 第 １ ２期
２ ０１ ３年 １ ２月
测 绘 与 空 间地 理 信 息
利用地面激光雷达反演森林结构参数和生物量方法研究的开题报告
利用地面激光雷达反演森林结构参数和生物量方法研究的开题报告一、研究背景森林是地球上最重要，最复杂的生态系统之一，为地球生态平衡和环境稳定做出了巨大贡献。
了解森林结构参数和生物量等生态信息，对于理解森林生态系统的运行机理、评估森林生产力和生态环境，以及有效地应对森林生态问题和实现可持续发展具有重要意义。
目前，森林结构参数和生物量的估算常常采用野外调查和遥感方法，但传统的野外调查方法过于繁琐耗时，遥感方法存在分辨率和精度等问题。
近年来，地面激光雷达（Ground-based LiDAR）技术在森林结构参数和生物量反演方面取得了重要进展。
通过激光束扫描森林，可以实现高精度三维点云数据的采集，对森林结构参数如树高、胸径、冠层密度、叶面积指数等进行反演。
同时，激光雷达技术还可以反演森林生物量等生态参数，成为一种快速、高效、准确的森林监测手段，具有很强的实际应用价值。
二、研究目的和意义本研究旨在利用地面激光雷达技术反演森林结构参数和生物量，并进行分析研究，探究该技术在森林生态学中的应用价值。
具体研究目标如下：1. 采用地面激光雷达技术，反演森林结构参数如树高、胸径、冠层密度、叶面积指数等。
2. 采用地面激光雷达技术，反演森林生物量等生态参数。
3. 对比分析地面激光雷达技术与传统遥感方法的优缺点，提出该技术在森林生态学中的应用前景和具体操作流程。
4. 通过实验验证，提高该技术在森林生态学中的应用水平，对于评估森林生态系统和实现可持续发展具有重要意义。
三、研究方法和流程1. 森林野外实地调查。
采用传统方法，记录森林样方的结构参数和生态参数。
2. 地面激光雷达数据采集。
利用地面激光雷达对森林样方进行数据采集，获取高精度的三维点云数据。
3. 点云分割和特征提取。
利用点云分割算法，将原始点云数据分割成单个树木的点云数据，再提取各个树木的结构参数和生态参数特征。
4. 数据处理和统计分析。
以传统野外调查数据为基础，与地面激光雷达反演数据进行对比，进行数据处理和统计分析。
基于DART模型森林结构参数反演
基于DART模型森林结构参数反演王强;刘丹丹;张为成【摘要】为充分发挥多角度遥感技术在森林资源监测过程中的作用,首先需要认识遥感信号产生的机理,了解植被冠层辐射传输的过程,建立合适的数学模型进行定量描述,最终达到从遥感信号中提取植被信息的目的.利用CHRIS多角度遥感数据验证DART多角度物理模型,DART多角度物理模型确定影响双向反射率分布函数(BRDF)的不同敏感参数,根据试验区的特点设计并正演建立查找表,由平方差最小原则通过多角度遥感图像反演LAI.反演得到的LAI与样地实测数据比较分析,结果表明多角度遥感反演精度满足要求.【期刊名称】《黑龙江工程学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(026)002【总页数】4页(P32-35)【关键词】多角度遥感;DART模型;叶面积指数;反演【作者】王强;刘丹丹;张为成【作者单位】黑龙江工程学院测绘工程学院,黑龙江哈尔滨150050;哈尔滨工业大学电子与信息工程学院,黑龙江哈尔滨150001;黑龙江工程学院测绘工程学院,黑龙江哈尔滨150050;黑龙江工程学院测绘工程学院,黑龙江哈尔滨150050【正文语种】中文【中图分类】P237与传统的单一方向遥感相比，观测方向增加使得遥感信息量增加，如果能够继续增加观测方向，通过对地面固定目标多个方向的观察，将丰富对目标的观测信息，就有可能提取地表更多或更精确的信息，使提取地面目标的三维空间结构参数更为详细可靠。
近30 a来，各国科学家对森林遥感冠层辐射传输的定量与模拟做了大量工作，目前已有的许多多角度遥感模型，按其理论基础可归纳为四类：几何光学模型［1－3］、辐射传输模型［4］、混合模型［5］、计算机模拟模型［7－8］。
其中：混合模型实际上是几何光学和辐射传输模型结合的产物，而随着研究的深入，越来越多的模型不再局限于采用单一的理论和方法。
其中，每种模型都有各自的适用范围和优缺点：几何光学模型更适合于处理非均匀的植被群体，特别是低密度、大个体的稀疏群体，但是对于辐射植冠中的衰减处理过于简单，没有考虑天空散射光和群体的多次散射作用，这使得几何光学模型的精度受到影响；辐射传输模型一般适合于植被组分与群体密度相比很小的群体以及其他稠密、水平均匀的群体，但没有考虑非叶器官的作用以及植被各组分间的空间距离和非随机的分布现象；混合模型适用于任何非均匀程度群体，但是其计算量非常大；计算机模拟模型能完整地反映出自然植被的真实特征，但是此方法计算需要大量的试验和重复，同时也受到群体结构变量数量的限制。
基于干涉相位-相干幅度法和基线选择的森林冠层高度反演
基于干涉相位-相干幅度法和基线选择的森林冠层高度反演罗洪斌;岳彩荣;王宁【期刊名称】《林业资源管理》【年(卷),期】2022()4【摘要】森林冠层高度是重要的森林计测参数,以中非西岸加蓬共和国境内获取的机载多基线PolInSAR数据为基础,采用相位-相干幅度法作为森林高度反演模型,使用RVoG三阶段方法来计算差分部分的森林冠层高度,并比较了PROD,LINE,ECC 和VAR 4种基线选择方法下的森林冠层高度反演结果差异。
结果表明:在4种不同基线选择下反演结果中,采用LINE方法选择基线的反演结果最佳,R^(2)为0.746,RMSE为7.715m,BIAS为-3.412m,反演结果较为理想;使用PROD方法和ECC方法基线选择的反演精度略低于LINE方法,且两者之间的差异并不明显,其中,采用ECC方法选择基线反演结果的R^(2)为0.732,RMSE为7.918m,BIAS为0.139m,反演结果中低估和高估较为明显,使用PROD方法选择基线的反演结果R^(2)为0.720,RMSE为8.099m,BIAS为-4.056m,总体呈现略微高估;VAR方法基线选择的反演结果在所有方法中精度最低,R^(2)为-0.245,RMSE为17.079m,BIAS 为12.945m,整体的低估较为严重,而且森林冠层高度大于10m以后就出现严重的低值高估现象。
研究结论说明多基线PolInSAR能精确高效反演森林冠层高度,但基线选择方法对结果有显著的影响。
【总页数】7页(P119-125)【作者】罗洪斌;岳彩荣;王宁【作者单位】西南林业大学林学院【正文语种】中文【中图分类】S771.8【相关文献】1.联合干涉相位和相干性幅度的极化干涉SAR最优相干性估计2.基于X波段极化干涉SAR数据的思茅松林冠层高度反演3.基于多基线PolISAR基线选择的森林高度反演方法4.基于去相干敏感因子的多基线PolInSAR植被高度反演方法5.基于地相位优化估计的RVoG三阶段森林冠层高度反演因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于S-RVoG模型的PolInSAR森林高度非线性复数最小二乘反演算法
摘要：针对经典的PolInSAR森林高度三阶段几何反演算法在单基线条件容易受到地体幅度比假设以及地形坡度影响的问题，从测量平差角度提出了基于S-RVoG模型的PolInSAR非线性复数最小二乘森林高度反演算法。
该算法不再需要假设某一个极化通道地体幅度比为零，且采用考虑地形坡度影响的S-RVoG 模型作为平差模型。
为了验证算法，本文采用欧空局BioSAR2008项目提供的3景P波段极化干涉SAR 数据进行两组单基线森林高度反演试验。
结果表明，在单基线条件下，基于RVoG模型的非线性复数最小二乘算法反演结果优于三阶段几何反演算法，而基于S-RVoG模型的非线性复数最小二乘算法进一步提高反演精度，对于坡度较大区域（坡度>10°），精度平均提高了18.48%。
关键词：极化干涉SAR森林高度地形坡度S-RVoG模型复数最小二乘A S-RVoG model-based PolInSAR nonlinear complex least squares method for forest height inversionAbstract: The classical three-stage forest height geomatical inversion method is easily affected by the assumption of the amplitude ratio of ground-to-volume scattering (GVR) and terrain slope. To address these problems, from the perspective of survey adjustment, the S-RVoG (slope-random volume over ground) based nonlinear complex least squares forest height inversion method is proposed in this paper. On the one hand, it does not need to hold the GVR assumption. On the other hand, it can take into account the terrain slope effect by adopting the S-RVoG model as the adjustment model. Three scenes of P-band PolInSAR data acquired from ESA BioSAR2008 campaign are used to construct twogroups of single baseline tests for forest height inversion. The results show the RVoG-based nonlinear complex least squares method can obtain better forest height results than the three-stage geometrical method in a single baseline configuration. The proposed S-RVoG based nonlinear complex least squares method can further improve the accuracy. The improvement reaches a stand-level mean of 18.48% for slopes greater than 10°.Key words: polarimetric SAR interferometry (PolInSAR)forest height terrain slope sloped random volume over ground (S-RVoG) model complex least squares森林高度作为重要的森林特征参数之一，可以广泛应用于森林生物量估计、生态建模、森林管理、全球碳循环和气候变化研究等林业及环境相关领域[1-4]。
基于无人机影像的单木参数提取与胸径反演研究
基于多距离度量kNN模型的森林蓄积量反演
基于多距离度量kNN模型的森林蓄积量反演吴胜义;王义贵;王飞;李伟坡【期刊名称】《中南林业科技大学学报》【年(卷),期】2023(43)2【摘要】【目的】森林蓄积量是衡量森林质量和生长状况的重要指标。
利用遥感技术进行森林蓄积量反演相比传统的森林调查能显著提高森林资源调查效率,对快速获取区域范围森林生长状况,进行高效的资源利用和森林经营管理具有重要意义。
【方法】以陕西韩城市为研究区,利用森林资源二类调查数据库提取森林蓄积量实测数据,结合Sentinel-2遥感影像进行森林蓄积量反演。
通过线性逐步回归法和重要性评价法分别进行变量筛选,构建多元线性回归模型、支持向量机模型、随机森林模型和基于欧式距离、曼哈顿距离和马氏距离构建的kNN模型进行森林蓄积量估测,通过精度评价比较最终选择估测精度最高的模型进行研究区森林蓄积量反演。
【结果】1)马氏距离是最适合构建kNN模型的距离度量。
基于马氏距离构建的kNN模型在所有模型中实现了最高的估测精度,决定系数R2为0.66,均方根误差RMSE为10.02 m^(3)/hm^(2),均方根误差相比随机森林模型、支持向量机模型和多元线性回归分别下降了3.9%、7.8%和29.9%;2)非参数模型在森林蓄积量估测中的精度显著优于参数模型。
基于马氏距离构建的kNN模型、随机森林模型、支持向量机模型均方根误差相比多元线性回归分别降低了29.9%、27.0%和23.9%;3)研究区西北部森林生长情况较好,蓄积量值较大,东部和南部地区主要是水域和建筑用地,森林分布较少,森林蓄积量值较低。
【结论】利用kNN模型结合Sentinel-2遥感影像能实现森林蓄积量反演和制图,为森林资源遥感估测研究提供参考。
【总页数】9页(P10-18)【作者】吴胜义;王义贵;王飞;李伟坡【作者单位】国家林业和草原局西北调查规划设计院;旱区生态水文与灾害防治国家林业局重点实验室;中南林业科技大学【正文语种】中文【中图分类】S758.51;S771.8【相关文献】1.基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究2.纹理特征对森林蓄积量反演模型的影响3.基于激光雷达数据的森林蓄积量模型反演及精度估算4.基于激光雷达数据的森林蓄积量模型反演及精度估算5.应用局部样本最优K值KNN 模型估测森林蓄积量因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于机载LIDAR数据及大比例尺航片反演林木参数
基于机载LIDAR数据及大比例尺航片反演林木参数张琼;刘芳;范文义;李典;杨树文;陈成【摘要】Small-footprint airborne LIDAR data and large-scale aero photos of Liangshui National Nature Reserve were processed. Two sets of variables (ie, individual tree height variable group and individual tree crown diameter variable group) were extracted as independent variables, and the observed tree height and crown diameter of the 10 sample plots in Liangshui National Nature Reserve were used as the dependent variable. Regression models were constructed by correlation analysis , and then tree height and crown diameter were retrieved to test the accuracy. Results showed that the forest parameter extracted from the small-footprint LIDAR data combined with the large-scale aero photos had a very strong agreement with the observed forest parameter, and the correlation coefficients of tree height and crown diameter for individual tree were0.9361 and 0.892 5. The accuracies for height and crown diameter of individual tree were more than 86% and 81%, and the accuracies on average reached 96% and 90% respectively. Therefore, the accuracy of retrieving tree height and crown diameter by the small-footprint LIDAR data combined with large-scale aerial photos is much improved than that by the traditional way.%以凉水国家级自然保护区为研究区,对小光斑机载LIDAR 数据结合同步获取的大比例尺航片进行了处理,提取出两组变量(即单株木树高变量组和单株木冠幅变量组)作为自变量,用凉水保护区内10块样地的实测树高和冠幅作为因变量,进行相关性分析,建立回归模型进而反演树高和冠幅,以检验其精度.结果表明:小光斑机载LIDAR数据结合大比例足航片提取的林木参数与实测林木参数具有很好的相关性,单株木树高和冠幅的R2分别达到0.9361和0.8925；单株木树高和冠幅估测精度分别在86％和81％以上,平均估测精度高速96％和90％.利用机载LIDAR数据及大比例尺航片反演单木树高和冠幅的精度较传统方法有显著提升.【期刊名称】《东北林业大学学报》【年(卷),期】2011(039)011【总页数】4页(P25-28)【关键词】激光雷达;航片;树冠;树高;回归模型【作者】张琼;刘芳;范文义;李典;杨树文;陈成【作者单位】东北林业大学,哈尔滨,150040;东北林业大学,哈尔滨,150040;东北林业大学,哈尔滨,150040;东北林业大学,哈尔滨,150040;东北林业大学,哈尔滨,150040;东北林业大学,哈尔滨,150040【正文语种】中文【中图分类】S771.8激光雷达LIDAR(Light detection and ranging)用于估测森林参数的研究始于上世纪80年代中期［1－3］，它最大的优势之一就是能直接获取目标物体的三维坐标信息，这对于定量估测森林参数，尤其在估测森林冠层高度及林木空间结构信息方面具有得天独厚的优势，因此与传统的采用测高器量取树高和利用树冠垂直投影量测冠幅的方法相比，可信度大大增加。
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纠 正采 用基 于 ＭＯ ＲＡ ４的辐 射 传输 机 理 软 件 ＤＴ Ｎ－
ＡＴＣ ＿ ＯＲ ３，该软 件可 以考 虑 倾 斜 观 察 的大 气 路 径
暖湿 润 。 年 平 均 温 度 ３ ７ ℃ ，日照 时 间 每 年 ～
２３０ｈ 无 霜 期 一 般 １０ ｄ 海 拔 较 高 的 地 方 仅 ０ ， ０ ， ６ ， ０ｄ 降水 丰 富 ， 平 均 降水 量 ７０ １４ ０ｍｍ， 年 ０ ０ 其 中 ６ ～７ 集 中 在 ６ ９月 。在 海 拔 较 高 的 山 Ｏ ０ ～
Ｗ ＡＮＧ ａ ｇ ，ＬＩ Ｄａ － ａ Ｚ Ｑｉｎ Ｕ ｎ ｄ ｎ ， ＨＡＮＧ ｅ—ｈ ｎ Ｗ ｉ ｅｇ ｃ
（． ｃ ｏ ｌ ｆ ｕｖｙｎ ｎ ｐ ｉｇＥ ｇｎ ｅｉｇ Ｈｅ ｏｇｉ ｇＩｓｉ ｔ ｆ ｃｏ ｏ ｙ １ Ｓｈ ｏ ｒｅｉｇａ ｄＭａ ｐｎ ｎ ｉｅｒ ， ｉ ｎ ｊ ｎ ｔ ｕｅｏ ｈ ｎ ｇ ，Ｈａｂ ５ ０ ０ ｈｎ ； ． ｃｏ ｌ ｆ ｏＳ ｎ ｌ ａ ｎ ｔ Ｔｅ ｒｉ １０ ５ ，Ｃ ｉａ ２ Ｓｈ ｏ ｏ ｎ
Ｊ ｎ ，０ ２ ｕ ２ １
基 于 ＤＡＲＴ模 型 森 林 结构 参 数 反 演
王 强Ｌ ， 丹 丹 张 为 成 刘 ，
（ ． 龙 江 工程 学 院 测 绘 工 程 学 院 ， 龙 江 哈 尔 滨 １ ０ ５ ；２ 哈 尔 滨 工 业 大 学 电 子 与 信 息 工 程 学 院 ， 龙 江 哈 尔 滨 １黑 黑 ５０ ０ ． 黑
中图分类号 ：２７ Ｐ ３ 文 献 标 志 码 ： ． 文 章 编 号 ：６ １４ ７ （０ ２０ —０ ２０ Ａ １ ７－６ ９２ １ ）２０ ３—４
Ｒｅ ｒ ｅ ａ ｆ ｃ ｎｉｅ ｔ ｉ ｖ ｌｏ ｏ ｆ ｒ ＬＡＩ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｕ ｔｐ ｅ ａ ｇ ｅ ｍ ｏ ｅ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｍ ｌｉ ｌ — ｎ ｌ ｄｌ
光 学模 型［引、 辐射传 输模 型 ［ 混 合模 型 ［ 、 算机 、 ５计 ］ 模 拟模 型 ［］ ７ 。其 中 ： 合模 型实 际上 是几 何光 学 和 电 混
息， 使提取地面 目标 的三维空间结构参数更为详细 可靠 。近 ３ 来 ， 国科 学 家对 森林 遥 感 冠层 辐 射 ０ａ 各 传输 的定 量 与模拟 做 了大 量 工作 ， 目前 已有 的许 多 多 角度遥 感模 型 ， 按其理 论基 础 可归 纳为 四类 ： 何 几
算需要大量的试验和重复 ， 同时也受到群体结构变
量 数 量 的限制 。
本文基 于 长 白山遥 感试 验成 果 ， 用 Ｄ 利 ＡＲＴ模
磊÷
睦 菇 ｆ 霉 潦
ｏ ２ ７
型与 多角度 Ｃ Ｉ 感 图像对 覆 盖 区 的森林 Ｌ ＨＲ Ｓ遥 ＡＩ 进 行反 演 ， 与 地 面 实 测 数 据 比较 分 析 验 证 基 于 并 ＤＡＲ 多角度 物 理模 型反 演森林 Ｌ 的准确性 。 Ｔ ＡＩ
ｍ ｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔ ，ｉ ｉ ｉ ｏ ｔ ｎ ｏ ｔ ｏ ｏ ｇ ｌ ｎ ｅ ｓ ａ ｄ ｔ ｅ ｉ ｔ ｒ ｃ ｉ ｇ ｐ ｏ ｅ ｓ ｓｏ ｌｃ ｒ ｍａ ｎ ｔ ａ ｉ — ａ ｕ ｅ ｎ ｓ ｔ ｓ ｍｐ ｒ ａ ｔｔ ｈ ｒ ｕ ｈ ｙ ｕ ｄ ｒ ｔ ｎ ｈ ｅ ａ ｔ ｒ ｃ ｓ ｅ ｆｅ ｅ ｔ ｏ ｇ ｅ ｉ ｒ ｄ ａ ｎ ｎ ｃ ｔｏ ｔ ｏ ｉ ｇ ｌ ｍｅ ｔ ，ａ ｄ ｃ ｎ ｔ ｕ ｔ ａ ｐ ｒ ｐ ｉ ｔ ａ ｈ ｍ ａ ｉ ａ ｏ ｅ ｏ ｄ ｓ ｒｂ ｕ ｈ ｐ ｏ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｗｉｈ ｆ ｌ ｅ ｅｅ ｎ ｓ ｎ ｏ ｓ ｒ ｃ ｎ ａ ｐ ｏ ｒａ ｅ ｍ ｔ ｅ ｔ ｌｍ ｄ ｌ ｔ ｅ ｃ ｉ ｅ ｓ ｃ ｒ ｃ ｓ ｅ ． ａ ｃ Ｔｈ ｔ ｅ ａ ｉａ ｏ ｅ ｓ ｂ ｉ ｏ ｃ ｉｖ ｎ ｈ ｅ ｅ ａ ｉ ｎ ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｒ ｍ ｅ ｔ ｅ ｓｎ ｉ ｎ ｌ ． ｅ ｍａ ｈ ｍ ｔｃ ｌ ｍ ｄ ｌｗａ ｕ ｌ ｆ ｒ ａ ｈ ｅ ｉ ｇ ｔ ｅ ｖ ｇ ｔ ｔ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｆｏ ｒ ｍｏ ｅ ｓ ｎ ｉ ｇ ｓｇ ａ ｓ ｔ ｏ
１００） ５ ０ １
摘
要： 为充分 发挥 多角度遥 感技术在森林 资源监 测过程 中 的作 用 ， 先需要认 识遥 感信号 产生 的机理 ， 首 了解植 被
冠层辐射传输 的过 程 ， 建立 合 适 的数学 模 型进 行定 量 描述 ， 终 达到 从遥 感 信号 中提取 植被 信 息 的 目的 。利 用 最
作者简介 ： 王
强 （９ Ｏ ， ， １ ８ 一） 男 讲师 ， 博士 ， 究方 向： 研 遥感信息 分析
与应用．
第 ２ 期
王
强， ： 等 基于 ＤＡ Ｔ模型森林结构参数反演 Ｒ
程 度 群体 ， 是其 计算 量非 常大 ； 但 计算 机模 拟模 型 能
完 整 地反 映 出 自然 植 被 的真 实 特 征 ， 是 此 方法 计 但
ｆｃ ｉｉｅ ｔ ｎ ｌＲｅ ｌｃａ ｃ ｓｒｂ ｔｏ ｕ ｃｉｎ（ ｅ ｔＢ ｄｒ ｃｉ ａ ｆｅ ｔ ｎ ｅ Ｄｉｔｉｕ ｉｎ Ｆ ｎ ｔ ｏ ｏ ＢＲＤＦ） ｕ ｉｇ ＤＡＲＴ ｄ ｌ Ｔｈ ｏ ｋ ｕ ａ ｌ ｓ ｓｎ ｍｏ ｅ。 ｅ ｌｏ － ｐ ｔｂ ｅ ｗａ ｃ ｎ ｔｕ ｔｄ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｗｉ ｈ ｈ ｒ ｃｅ ｉｔｃ ｆｓｕ ｙ ａ ｅ ． ｅｆ ｒ ｓ ｅ ｒａ ｅ ｎ ｅ （ ｏ ｓｒ ｃｅ ｃ ｏ ｄｎ ｔ ｔ ｅｃ ａ ａ ｔｒｓｉｓｏ ｔ ｄ ｒａ Ｔｈ ｏ ｅ ｔｌａ ｒ ａｉ ｄ ｘ ＬＡＩ ｗａ ｎ ｅ ｓ ｄ ｈ ） ｓ ｉｖ ｒ ｅ
收 稿 日期 ：０ ２０—６ ２ １ —３１ 基金项 目： 黑龙江省教育厅骨干教师基金项 目（ ２ １ ５ ） 黑龙江省 １５ ＧＯ ２ ； 青年基金项 目（ ２ １０ ７ ； 龙 江省 教 育厅 面上 项 目 ＱＣ ０ ０ １ ） 黑
（ Ｏ ２ ４ Ｆ２ １ ３ ）
辐射传输模型结合的产物 ， 而随着研究的深入 ， 越来 越 多 的模 型不 再局 限 于采用 单一 的理论 和 方 法 。 其 中， 每种 模型 都有 各 自的适 用范 围和优缺 点 ： 几何 光 学模 型 更适 合于 处 理非 均 匀 的植 被 群 体 ， 别 是 低 特 密度、 大个体 的稀疏群 体 ， 但是 对 于辐射 植冠 中的衰
与传 统 的单一 方 向遥 感 相 比， 测 方 向增 加 使 观 得 遥感 信息 量增加 ， 果能 够继 续增 加观测 方 向 ， 如 通 过 对地 面 固定 目标 多个 方 向 的观 察 ， 丰 富 对 目标 将 的观测 信 息 ， 有可 能 提 取 地 表更 多或 更 精 确 的信 就
Ｃ Ｉ ＨＲ Ｓ多角度遥感数 据 验 证 ＤＡ ＲＴ多 角 度 物 理模 型 ， ＡＲ 多 角 度物 理 模 型 确 定 影 响 双 向 反射 率 分 布 函数 Ｄ Ｔ （Ｒ ） Ｂ ＤＦ 的不同敏感 参数 ， 根据试验 区的特点设计并 正演建 立查找 表 ， 由平方差 最小原则 通过 多角度遥 感 图像 反演 Ｌ 。反演得到 的 Ｌ 与样地实测数据 比较分析 ， ＡＩ ＡＩ 结果表 明多角度遥感反演精度满足要求 。 关键词 ： 多角度遥感 ； Ａ Ｔ模 型； Ｄ Ｒ 叶面积指数 ； 反演
第 ２ 卷 第 ２期 ６
２１ ０ ２年 ６月
黑
龙
江 工
程
学 院
学
报（ 自然 科学 版 ）
Ｖｏ． ６№ ． １２ ２
Ｊ ｕ ｎ １ ｆＨｅｌｎ ｊ ｎ ｎ ｔｔ ｔ ｆＴｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｏ ｒ ａ ｉ ｇｉ ｇＩ ｓ ｉｕ ｅ ｏ ｃ ｎ ｌ ｇ ｏ山研究 区位 于 中 国吉林 省 的东 南 部 ， 邻 毗 朝 鲜 。地貌 类 型多 为火 山成 因的 山地地 貌 ， 中 ， 其 白 云 峰是 中国东 北 部 最 高 的 山 峰 ， 拔 ２ ６ ４ Ｉ。长 海 ９ ｎ
白山属 于受 季风 影 响 的 大 陆 山地 温 带 湿 润气 候 ， 气 候受 地 势高 低影 响大 。冬 季漫 长寒 冷 ， 季较 短 ， 夏 温
峰， 降水 主要 以 雪 的形 式 存 在 ， 天雪 的 厚 度 一 般 冬 ５ ｍ， 的地方 超过 ７ ｍ。春秋 两 季 冷空 气 活 动 ０ｃ 有 ０ｃ 十分 活跃 ， 气多 变 ， 天 冷暖 阶段性 变化 显著 ， 有“ 春 倒 春 寒 ” 秋 有 “ 阳春 ” ， 小 。土 壤 随 着气 候 、 势 和海 拔 地 高度 的不 同 而不 同 ， 拔 从 低 到 高 垂 直分 布 ４种 类 海 型 的土壤 ： 拔 ７ ０ ｌ６ ０１ 属 于 暗 棕色 森 林 土 ， 海 ０ ０ Ｉ Ｔ
减 处理 过 于简单 ， 有 考 虑 天 空散 射 光 和 群 体 的 多 没 次散射 作 用 ， 使得 几何 光学模 型 的精 度受 到影 响 ； 这 辐射传 输模 型一 般适 合 于植 被组分 与 群体 密 度相 比 很 小 的群 体 以及 其 他稠 密 、 平均 匀 的群 体 ， 水 但没有 考虑 非 叶器官 的作 用 以及植 被各 组 分 间的空 间距 离 和非 随机 的分 布现 象 ； 合 模 型 适 用 于 任 何非 均 匀 混