中国北方草原关键光合参数遥感反演与验证方法研究

摘要

草地生产力是草原生态系统物质与能量运转的基础，为草原所有有机体生命提供了最基本的生产资料。草地生产力研究为合理开发、利用草地资源提供了科学依据。遥感技术的应用促进了草地生产力模型产品的发展和广泛使用，其中，光能利用率(LUE)模型由于其简单的原理和可以使用遥感数据进行大尺度监测，为植被生产力估算主要方法。虽然LUE模型都遵循相同的原理，但模型为了突出各自特点使用不同的公式和参数化方案，模型对不同生态系统生产力的模拟能力也有较大差异。开展草地生产力及其关键光合参数(叶面积指数(LAI)、吸收光合有效辐射比例(FPAR)和LUE）的遥感产品验证及反演研究对于促进遥感产品在中国草原区深度使用并提高草地生产力模拟精度有重要意义。本研究紧密围绕草地生产力及其关键参数（LAI/FPAR/LUE）反演与验证方法研究，开展了国际主流遥感产品验证及光合参数遥感反演工作;基于中国北方草地定点观测数据与地面实验资料，结合国内外多源多尺度卫星遥感数据（环境、哨兵-2、Landsat7&8、MODIS、GOME-2等），进行了中国北方草原区总初级生产力(GPP)/LAI/FPAR遥感产品真实性检验和误差来源分析;针对遥感产品存在的问题，通过多算法对比，发展了适合于中国北方草原的LAUFPAR反演模型，探索了基于光化学植被指数(PRI)和日光诱导叶绿素荧光(SIF)的草地LUE/GPP遥感反演算法，研究主要结论如下:
　　1.基于Chinaflux和Fluxnet涡度数据开展了中国北方草原区GPP遥感产品验证与误差来源分析。结果显示，不同GPP产品在不同草地类型表现各异。从总体精度上来看，BESS GPP＞MODISGPP＞VPMGPP。在高寒草甸草原，VPM GPP和MODIS GPP产品有轻微低估，但在位于干旱、半干旱的典型草原区，三个产品均有不同程度的高估，干旱年份高估更加严重。通过误差来源分析发现，MODIS GPP产品较大的波动主要是由于做为产品模型输入的FPAR和饱和水汽压差(VPD)两个参数较剧烈的波动导致;VPM GPP产品在生长季中期较大的偏差是由于MODIS EVI产品在生长季中期与涡度GPP时间变化明显不一致引起;另外，产品模型输入参数对干旱敏感性不如GPP对干旱条件的敏感导致了三个产品在干旱年份相比于正常年份有更严重的高估。
　　2.LAI/FPAR遥感产品做为LUE模型和MODIS GPP产品重要输入，开展对相关产品验证对理解产品误差来源有重要意义。结合呼伦贝尔站和全国遥感产品真实性检验网观测数据，开展了针对VEGETATION GEOV1和MODIS LAI/FPAR产品的验证。结果表明GEOV1 LAI产品相对于MODIS LAI产品更接近于地面测量情况，两个产品在草甸草原有40％-50％的高估，另外MODISLAI产品在LAI值大于3.0m2/m2的情况下有明显的低估。针对FPAR产品，MODIS FPAR产品相对于GEOV1 FPAR产品更接近于地面测量情况，两个产品在农田和针叶林站点精度较高，但在草甸草原有40％-50％的高估。另外、MODIS LAI/FPAR产品都表现出了较大波动的年度变化曲线。通过误差来源分析发现，模型输入反射率产品的不确定性（较粗的空间分辨率）、模拟反射率值和测量反射率值之间的不一致性以及较短的时间分辨率（8天）是导致MODIS LAI/FPAR产品异常波动的主要原因。
　　3.开展了呼伦贝尔草甸草原LAI遥感反演算法对比和高时空分辨率制图。首先，发展了基于偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANN)、随机森林(RF)、辐射传输模型和地统计方法对草甸草原LAI的反演算法，并对模型表现进行了对比。结果发现:地统计方法精度最高，但需要大量地面数据支持，模型仅对建模地区和建模时间有效，不能用于其他情景;随机森林法表现了较高的精度和很好的稳定性，在植被冠层参数反演上表现出了很大的潜力;辐射传输模型在不同空间分辨率LAI反演上都有较高的精度，但该算法比较耗时、对计算机要求比较高、在大尺度上精度还有待验证。另外结果还发现Sentinel-2和Landsat数据有很好的一致性，Sentinel-2数据的使用能有效的增加地面观测频率。基于发展的LAI反演算法，论文还利用了时间自适应反射率融合模型(STARFM)与LAI反演辐射传输模型(PROSAIL)对Landsat、Sentinel-2和MODIS数据进行融合生成了每天30m分辨率的草地LAI数据。结果显示，STARFM融合算法在均质草地上有较好的表现，但对于异质性较强的地表融合效果较差。
　　4.开展了两种基于遥感方法(PR1方法和荧光方法)的中国北方草地LUE和GPP反演研究。通过建立PRI-LUE关系发现，卫星观测角度和冠层结构都对PRI-LUE关系有较大影响。虽然PRI和LUE展现了一定的相关性，而且加入气象因子会提高两者关系，但相比于EVI和NDVI等植被指数并没有展现明显的优势，利用PRI在大尺度反演植被LUE和GPP还有较大困难。而通过荧光数据来估算LUE和GPP在8天尺度和月尺度上都有非常好的相关性，通过荧光方法来估算LUE和GPP较适用于植被覆盖度较高区域，对于植被覆盖度较低的区域仍存在较大不确定性。
　　研究对于提高草原生产力遥感模拟精度以及遥感产品在中国草原区的应用提供了理论依据，同时也为中国北方草地生产力和碳循环模拟监测提供了新的手段，将对全球碳循环研究具有重要意义。

目录

声明

摘要

第一章 引言

1．1 研究背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 LAI／FPAR遥感反演

1．2．2 LUE遥感反演

1．2．3 遥感产品真实性检验

1．3 研究目标与研究内容

1．3．1 研究目标

1．3．2 研究内容

1．3．3 论文结构

第二章 基于地面涡度数据的中国区GPP遥感产品验证

2．1 前言

2．2 材料与方法

2．2．1 MODIS GPP产品

2．2．2 VPM GPP产品

2．2．3 BESS GPP产品

2．2．4 通量站点数据

2．2．5 其他辅助数据

2．3 结果与讨论

2．3．1 GPP产品时间上连续性

2．3．2 GPP 8天产品直接验证

2．3．3 GPP产品年度验证

2．3．4 GPP、植被指数和气象因子动态变化分析

2．3．5 GPP与NDVI、EVI和FPAR相关性分析

2．3．6 GPP与水分胁迫因子的相关性分析

2．3．7 GPP产品及其模型参数在干旱条件下表现分析

2．4 小结

3．1 前言

3．2 材料与方法

3．2．1 地面站点

3．2．2 地面实验

3．2．3 高分辨率“真值”参考图像生成

3．2．4 遥感产品

3．3 LAI／FPAR遥感产品真实性检验

3．3．1 LAI遥感产品验证

3．3．2 FPAR遥感产品验证

3．3．3 产品误差分析

3．4 小结

4．1 前言

4．2 材料与方法

4．2．1 实验场地

4．2．2 地面实验

4．2．3 遥感数据

4．2．4 研究方法

4．3 基于随机森林法的呼伦贝尔草甸草原LAI反演

4．3．1 算法参数优化及变量筛选

4．3．2 结果评价

4．3．3 算法对高相关预测变量敏感性分析

4．4 草甸草原LAI反演算法对比研究

4．4．1 基于地表反射率数据的LAI空间预测

4．4．2 模型稳定性分析

4．4．3 模型在不同草地类型和不同生长季表现

4．5 小结

第五章 融合Landsat／Sentinel-2／MODIS数据生成高时空LAI数据集

5．1 前言

5．2 材料与方法

5．2．1 地面实验

5．2．2 遥感数据

5．2．3 研究方法

5．2．4 技术路线

5．3 结果与讨论

5．3．1 基于PROSAIL模型LAI反演精度评估

5．3．2 STARFM融合结果验证

5．3．3 不同草地类型LAI时空变化分析

5．4 小结

第六章 基于MODIS-PRI的中国北方草地LUE遥感反演

6．1 前言

6．2 材料与方法

6．2．1 MODIS产品

6．2．2 通量站点数据

6．3 结果与讨论

6．3．1 LUEhh与LUEdaily关系分析

6．3．2 观测角度对PRI-LUE关系影响

6．3．3 冠层结构对PRI-LUE关系影响

6．3．4 结合PRI与气象因子反演LUE

6．4 小结

第七章 基于荧光数据的中国北方草地LUE和GPP遥感反演

7．1 前言

7．2 材料与方法

7．2．1 研究区域

7．2．2 NASA GOMB-2荧光产品

7．2．3 GPP遥感产品

7．2．4 气象数据

7．2．5 其他遥感产品

7．3 结果与讨论

7．3．1 8天SIF-GPP关系时间变化分析

7．3．2 8天SIF-GPP关系相关性分析

7．3．3 月度SIF-GPP关系分析

7．3．4 冠层结构对SIF-GPP关系影响

7．3．5 气候条件对SIF影响分析

7．3．6 结合SIF和PRI反演LUE与GPP

7．4 小结

8．1 主要结论

8．2 创新点

8．3 研究不足和展望

参考文献

致谢

作者简历